網站導航
哪些排版算法可以提高材料利用率？
一、經典啟發式算法
1. Bottom-Left（BL）算法
-
原理：從左下角開始逐次放置圖形，每次選擇當前比較低、好左的位置，避免空洞產生。
-
優勢：算法簡單、計算速度快，適用于二維矩形工件的排版（如板材切割、服裝裁剪）。
-
應用：木材加工、金屬板材下料等規則形狀排版場景。
2. First-Fit Decreasing（FFD）算法
-
原理：先按面積或邊長對圖形降序排序，再用 First-Fit（首先首要因素適配）策略逐次放置，優先填充現有空隙。
-
優勢：通過排序減少小圖形填充大空間的浪費，對尺寸差異大的工件排版效果明顯。
-
應用：紙箱包裝、廣告噴繪布料裁剪等場景。
二、元啟發式優化算法
1. 遺傳算法（Genetic Algorithm, GA）
-
原理：模擬自然選擇，將排版方案編碼為 “染色體”，通過交叉、變異等操作迭代優化布局，避免局部好的的是。
-
優勢：能處理不規則形狀和三維排版（如集裝箱裝載、3D 打印材料分配），適應性強。
-
應用：航空航天零件切割、復雜模具排版。
2. 模擬退火算法（Simulated Annealing, SA）
-
原理：基于物理退火過程，允許算法在迭代中接受次優解，逐步 “冷卻” 至全局好的的是布局。
-
優勢：對非線性、多目標優化問題（如兼顧材料利用率和加工效率）效果突出。
-
應用：玻璃制品切割、電路板元件布局。
三、智能算法與機器學習方法
1. 粒子群優化（Particle Swarm Optimization, PSO）
-
原理：模擬鳥群覓食行為，通過粒子間信息共享迭代搜索好的的是布局，計算效率高于遺傳算法。
-
優勢：參數少、收斂快，適合大規模二維 / 三維排版問題。
-
應用：物流倉儲貨物堆放、建筑材料切割。
2. 深度學習驅動的排版模型
-
原理：利用卷積神經網絡（CNN）或圖神經網絡（GNN）學習歷史排版數據，預測好的的是放置順序和位置。
-
優勢：自動提取圖形特征，對復雜形狀（如異形零件）排版效率提升明顯。
-
應用：汽車內飾件切割、家具板材優化。
四、三維排版專門是算法
1. Next-Fit Decreasing Height（NF DH）算法
-
原理：在三維空間中按高度降序排列物體，優先放置在現有堆疊的頂部，減少垂直空間浪費。
-
優勢：適用于箱柜裝載、立體倉儲等場景，平衡空間利用率和裝載效率。
總結
-
規則形狀、小規模問題：優先 BL、FFD 等啟發式算法；
-
復雜形狀、大規模優化：遺傳算法、深度學習模型更具優勢；
-
三維場景：需結合 NF DH 等空間堆疊策略。
通過算法迭代與場景適配，材料利用率可提升 10%-30%，明顯降低生產成本。
公司信息
訪問官網
我要咨詢
每日熱詞
