一维下料问题的启发式方法

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针对单一规格的一维下料问题,提出一种新的随机启发式搜索算法,在求出所有可能切割方式的情况下,搜索出最优解,而且保证最后一根原材料余料长度最长,方便以后下料。对于多规格原材料情况的一维下料分解为多个单一原材料的一维下料问题来进行求解。计算表明,与启发式算法或者遗传算法相比较,随机启发式搜索算法结构简明,易于编程,计算速度快,节材效果优。
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