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哪些排版算法可以提高材料利用率？
一、经典启发式算法
1. Bottom-Left（BL）算法
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原理：从左下角开始逐次放置图形，每次选择当前比较低、好左的位置，避免空洞产生。
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优势：算法简单、计算速度快，适用于二维矩形工件的排版（如板材切割、服装裁剪）。
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应用：木材加工、金属板材下料等规则形状排版场景。
2. First-Fit Decreasing（FFD）算法
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原理：先按面积或边长对图形降序排序，再用 First-Fit（首先首要因素适配）策略逐次放置，优先填充现有空隙。
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优势：通过排序减少小图形填充大空间的浪费，对尺寸差异大的工件排版效果明显。
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应用：纸箱包装、广告喷绘布料裁剪等场景。
二、元启发式优化算法
1. 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）
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原理：模拟自然选择，将排版方案编码为 “染色体”，通过交叉、变异等操作迭代优化布局，避免局部好的的是。
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优势：能处理不规则形状和三维排版（如集装箱装载、3D 打印材料分配），适应性强。
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应用：航空航天零件切割、复杂模具排版。
2. 模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）
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原理：基于物理退火过程，允许算法在迭代中接受次优解，逐步 “冷却” 至全局好的的是布局。
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优势：对非线性、多目标优化问题（如兼顾材料利用率和加工效率）效果突出。
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应用：玻璃制品切割、电路板元件布局。
三、智能算法与机器学习方法
1. 粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）
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原理：模拟鸟群觅食行为，通过粒子间信息共享迭代搜索好的的是布局，计算效率高于遗传算法。
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优势：参数少、收敛快，适合大规模二维 / 三维排版问题。
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应用：物流仓储货物堆放、建筑材料切割。
2. 深度学习驱动的排版模型
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原理：利用卷积神经网络（CNN）或图神经网络（GNN）学习历史排版数据，预测好的的是放置顺序和位置。
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优势：自动提取图形特征，对复杂形状（如异形零件）排版效率提升明显。
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应用：汽车内饰件切割、家具板材优化。
四、三维排版专门是算法
1. Next-Fit Decreasing Height（NF DH）算法
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原理：在三维空间中按高度降序排列物体，优先放置在现有堆叠的顶部，减少垂直空间浪费。
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优势：适用于箱柜装载、立体仓储等场景，平衡空间利用率和装载效率。
总结
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规则形状、小规模问题：优先 BL、FFD 等启发式算法；
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复杂形状、大规模优化：遗传算法、深度学习模型更具优势；
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三维场景：需结合 NF DH 等空间堆叠策略。
通过算法迭代与场景适配，材料利用率可提升 10%-30%，明显降低生产成本。
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