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在数控加工过程中，加工图形的排样优化对于提高原材料利用率，节约生产成本具有实际应用价值。采用改进的遗传算法解决这一问题，将普通的遗传算法与改进的交叉，变异算子相结合，并将最优个体保存策略融入算法，扩大了搜索空间，提高了传统遗传算法的搜索能力。在最低水平线算法基础上提出了基于水平轮廓线的最大匹配算法，在有效避免盲目升高水平轮廓线的同时，提高了最低水平线的利用率。将其与改进的遗传算法相结合，综合了两种算法的优点，很好地解决了二维矩形件优化排样问题。试验结果表明，该算法能够起到良好的优化效果。