在传统家具生产行业收入下滑的背景下,定制家具行业以超30%的增速飞快发展,生产企业超过上万家,其中90%均属于中小型企业,各工厂虽然引进了先进的生产设备,但在排产方面仍处于半自动状态,导致排产效率低、原材料浪费严重,并且还增加了人力成本,而原材料及人力成本是除生产机器成本外最重要的成本投入,所以排产排样算法的研究,对于降低成本以及提高排产效率具有重要意义。在排产方面,通过设计排产原则,并与数据库结合实现了包含自动加载订单、立即排产以及计划排产等功能的自动排产模块,简化了排产人员的操作步骤,提高了排产的自动化水平,实现了订单的均衡化分配;在排样算法方面,针对排样定序算法最优解码的获取问题,重点对最低水平线搜索算法的水平线高度以及区域宽度的确定方式进行了实现,并设置算例对最低水平线搜索算法与剩余矩形算法进行比较,验证了前者算法的相对有效性;为进一步提升排样利用率,对传统的遗传算法进行研究,设置算例发现其存在原材料利用率低以及持续遗传多代利用率未提高（无效遗传）的问题,针对该问题提出了一种改进的遗传算法,改进点包含初代种群的产生方式、按区域选择优秀个体以及按个体优秀程度决定变异基因个数等方面,通过设置算例进行遗传算法对比实验,验证了改进的遗传算法在板材利用率方面可达到94%以上,并且其最大无效遗传的代数可控制在30代以内,排样时间性能得到改善。最后,通过在不同产能下设置不同的排产参数对排产效果进行实验研究,分析了最佳参数设置方案;在此基础上将自动排产模块与Alphacam软件排产从软件运行环境、参数设置方式、待排样零件获取方式以及排样效果四方面进行了对比研究。通过排产实验研究发现系统自动排产模块在原材料利用率方面与Alphacam软件排产对应值非常接近,在此基础上,若将系统计划排产的时间放置在加工机器的非工作时间段,则排产时平均每100平方米还可节省9.894min的时间;另外系统自动排产还可为工厂节省1/3及以上的排产人工成本消耗,并且系统自动排产在操作步骤、参数设置、自动化水平、运行环境等方面均优于Alphacam软件排产。