基于启发式动态分解算法的矩形件优化排样

？针对二维矩形件优化排样问题，提出了一种启发式动态分解算法，其可扩展用于三维及多容器全局排样求解。根据排放矩形件对容器进行正交动态分解，计算放置耦合度选择最佳子容器，通过干涉关系实现所有容器状态更新，实现大规模复杂排样问题的快速高效求解。对国际上公认bench-mark多个问题例的计算结果表明，所提算法与同类算法相比优势明显，布局利用率提高达9.4%，计算效率提升达95.7%，并且已在商业化排样软件autocut中应用，应用前景良好。