改进顺序启发式算法：矩形件下料的最优排样优化

"矩形件下料问题的顺序启发式算法是一篇针对计算机辅助排样的研究论文，由黄少丽同学在指导老师崔耀东的指导下完成，属于计算机应用技术专业的优化计算技术和CAD研究方向。该论文关注的是二维下料中的关键问题——如何在给定的板材内，利用最少的材料切割出所需的矩形毛坯，这是一个具有实际工业应用价值的问题，尤其在制造业和建筑业中。 矩形件下料问题的解决目标是寻找一个有效的排样方案，该方案包括一系列排样方式，每个方式对应特定原材料的使用次数，并且确保排样的可行性，即不发生重叠且不超过板材边界。算法设计中，区分了有约束和无约束排样，前者对毛坯数量有限制，后者则不限制。此外，还区分了单一排样和套裁排样，尽管套裁方法可能导致切割复杂度增加，但它能显著提高材料的利用率。 论文的核心贡献是提出了一种改进的顺序启发式算法，它结合了拟人算法和基于价值修正的方法。拟人算法模仿人的决策过程，优先选择占据角落和充分利用空间的方式，同时通过贪心算法和回溯策略进行动态优化。这种算法旨在减少角的数量和优化排样的整体效率，以找到一个最优的排样方案。 这篇论文提供了一个创新的求解策略，对于提升矩形件下料的效率和资源利用率具有重要的理论和实践意义。通过顺序启发式算法，研究人员能够有效地解决实际生产中的复杂下料问题，从而降低成本，提高生产效率。"