工业生产中,经常需要为原材料的切割设计合理的排样方式和下料方案,将较大的原材料按照下料方案切割成订单需求的尺寸,此类问题统称为下料问题。一维下料问题即所需的原材料和毛坯均只考虑长度,常见于型材、棒材、管材等材料的切割,因此又被称为线材下料问题。当供应线材的长度相同时称为单线材下料问题,当供应线材有多种长度时称为多线材下料问题。随着计算机辅助设计的引入,对提升线材利用率方面的研究越来越多。本文针对钢材长度小于毛坯长度且允许拼接的特殊下料问题和线材长度大于毛坯长度的一般下料问题展开研究,针对两个问题设计出性能较好的算法,以获得更优的下料方案,提高材料利用率,降低企业生产成本。主要研究工作有以下几个方面:（1）针对钢材生产企业中钢材长度小于毛坯长度且允许拼接的特殊下料问题,提出不同方式的拼接方法,并采用启发式顺序价值校正算法,设计符合企业实际生产的一维可拼接下料算法。首先提出两两拼接和三三拼接不同的拼接方式对钢材进行拼接,然后根据下料的约束建立数学规划模型,用动态规划递归的方式求解排样方式,随后提出拼接方式下的价值校正公式,对毛坯的价值进行调整,并设计实验对两种拼接方式进行比较。通过实验证明,三三拼接较两两拼接能够提高钢材的利用率且算法增加的时间在可接受的范围内。（2）针对线材长度大于毛坯长度的一般一维下料问题,提出一种将启发式顺序价值校正算法和禁忌搜索算法相结合的改进禁忌搜索算法,设计一种变异算子,用以提高算法的局部搜索能力,生成多样化排样方案。算法以下料方案的利用率为优化目标,根据毛坯的数量设置禁忌表长度,用启发式顺序价值校正算法生成问题的初始解,再通过使用变异算子的邻域生成成准则对问题的解进行优化。通过实验证明,该算法降低了运行所需要的时间的同时,提高了线材的利用率。（3）采用Java编程实现两种算法,首先通过实现测试算法的可行性,再通过随机算例或与其它文献进行对比,验证算法的有效性。实验证明,本文提出的算法能够有效提高材料的利用率。综上所述,本文研究不仅可以丰富与完善一维下料问题的理论基础,同时为开发相关下料优化软件和企业的生产具有指导意义。