二维零件的优化排样技术广泛应用于装备制造业,同时也是一个具有最高计算复杂度的NP完全问题。本文根据国内外的研究现状、排样问题的自身特点及前排样算法中存在的问题,针对任意形状的二维不规则零件排样问题的关键技术,进行了深入的研究,提出了一系列解决优化排样间题的算法。本文主要研究包括以下内容:(1)分析并建立了二维不规则件优化排样问题的形式化描述和数学模型。(2)分析二维不规则件优化排样问题的求解难度,提出了求解该问题的优化策略及求解思路。(3)通过对各种智能优化算法和启发式算法进行分析,并通过探讨其在不规则件优化排样问题中的应用,将遗传算法、模拟退火算法与小生境技术相结合,互相耳义长补短,构成小生境遗传模拟退火混合优化排样策略。(4)研究了矩形排样单元与空白区域填充算法。针对不规则形状零件的矩形排样单元构造过程中的关键技术进行了探讨,并针对在多边形的外轮廓与矩形包络之问容易产生一些空白块,给出了具体算法,克服了以往简单采用最小包络矩形代替零件排样存在空白区域,导致材料利用率过低问题。(5)提出了基于BLF策略的不规则件的动念扫描定位启发式算法。本算法综合了改进的一步平移法、基于“最低水平线法”策略的动态定位算法与空白区域填充算法。(6)设计并实现了基于小生境遗传模拟退火算法的不规则件优化排样系统。通过实例验证了算法的有效性和实用性,证明了不规则件优化排样系统完全适合现代制造业的需求,不仅满足材料利用率的要求,也达到了节约原材料的目的。(7)总结本论文的研究内容,对下一步的工作提出建议。