二维不规则图形排样广泛应用于玻璃、钢板、木材和皮革等各个行业中,它是指在给定的板材上排放多种不同尺寸的零件,使这些零件在既不互相重叠,又不超出板材边界等相关约束条件下,尽可能减少占用板材的面积,提高原材料的利用率。二维排样是一种典型的平面布局优化问题,在理论上属于NP完全问题,求解十分困难,因此对该问题的研究有着广泛的应用背景和重要的理论及实际意义。本文在现有研究的基础上,对零件的预处理、排样算法和系统开发这三块内容作了相关研究,具体内容如下:在零件的预处理方面,采用矩形包络法将二维不规则零件转化为规则零件。对于曲边零件,采用基于公差的多边形扩大法先将其转化为直边零件,再对其进行矩形包络。并计算包络后零件的最佳矩形包络率,根据包络率的大小判断零件是否需要进行组合包络。在零件排样算法方面,对主流排样算法进行了分析和研究,提出利用启发式算法和智能优化算法结合的方式对问题进行求解。先采用剩余矩形匹配算法来制定排样规则、确定零件排样方式,再利用遗传算法对排样方案进行搜索,寻找最优的排样方案。在系统开发方面,以MATLAB为开发平台,研究了系统开发实现的全过程,包括用户界面开发、主程序设计和数据库配置,并将该系统运用到J公司的二维下料环节中,对其可行性进行了验证。实验结果表明,本系统将该批零件的板材利用率从原来的78%提高到88.23%,改善效果显著。本文将剩余矩形匹配算法和遗传算法相结合解决二维排样问题,使原材料利用率显著提高,为企业提高排样效率、减少生产成本,对二维不规则排样问题的研究具有重要的理论和实际意义。