随着机床行业的快速发展,直线导轨越来越广泛的应用到精密机械、数控机床以及电子加工等许多领域。实际客户对线轨产品的需求是多种多样的,如何根据客户的需求合理安排线轨产品的拆分与切割计划,使得线轨原材料得到充分利用,对提高企业经济收益具有重要意义。本文首先对研究课题的背景进行了介绍,并通过查阅大量的文献以及书籍资料,分析阐述了国内外的研究现状。介绍了线轨的相关知识,将可拆分线轨切割问题转化为超尺寸装箱问题,并对装箱问题的相关理论以及求解方法进行了总结。分析了线轨的拆分与拼接以及线轨切割的工艺要求及实际操作流程。其次,针对可拆分线轨切割问题,在综合考虑线轨拆分的最小长度限制、拆分位置限制、拼接时的接缝限制、线轨长度、孔间距、端距、切割损耗、切割方向等工艺要求以及客户的拆分需求的前提下,建立了以使用原材料线轨根数最少和产生废料最少为目标的非线性多目标整数规划模型。结合线轨自身结构特点,设计了综合考虑线轨拆分与切割的余料优先及废料最少的快速启发式算法。其中,余料优先启发式算法,以使用线轨根数最少、充分利用余料为贪婪准则,优先利用余料拆分超尺寸线轨,并按废料最少的原则进行线轨切割;废料最少启发式算法,以产生废料最少为贪婪准则,优先利用非超尺寸产品拆分超尺寸产品,并按废料最少的原则进行线轨切割。针对可拆分线轨的多目标优化模型,设计了遗传算法以及遗传禁忌搜索算法。设计了即考虑到产品拆分又考虑产品切割的两段式编码方式,针对模型相互矛盾的两个目标,提出废料偏好比的概念,通过废料偏好比将产品的废料转化为偏好使用的原材料,从而将双目标问题转化为单目标问题,为决策者获得满意的拆分以及切割方案提供了有效的手段。结合问题的特点和染色体编码方式以及启发式算法,分别设计了针对产品拆分、产品切割以及切割方向的交叉变异方法。为了避免遗传算法出现的早熟现象,将禁忌搜索算法嵌入到遗传算法当中,设计了针对线轨切割的启发式邻域搜索方法和针对线轨拆分的孔数微调邻域搜索方法以及遗传过程当中嵌入禁忌搜索的策略,有效改善了算法的性能与收敛性。最后,基于Excel,采用VBA编程技术进行,通过算法参数实验,不同交叉变异算子、邻域搜索范围实验,拆分与切割实验结果分析实验,启发式算法以及遗传算法、禁忌搜索、遗传禁忌搜索算法的对比实验等,验证了模型与算法的有效性及可行性。