塑料门窗以其节能、环保等优点,具有很大的市场占有率。塑料门窗的型材下料问题属于一维下料问题,企业利用下料计算软件进行型材下料优化,但是没有结合塑料门窗的加工工艺考虑生产排产,造成塑料门窗生产的下料优化与排产优化矛盾问题,本文针对该问题进行研究。本文研究了一维下料问题的数学模型,选择线性规划方法求解塑料门窗的型材下料问题。以P.C.Gilmore和R.E.Gomory提出的延迟列生成法为基础,利用Python线性规划库中pulp模块求解背包约束子问题以及Python科学计算库中NumPy模块做高斯消元运算,设计开发了型材下料优化模块。研究了塑料门窗生产的下料优化与排产优化矛盾问题,提出下料与排产的联合规划算法。在解决下料优化与排产优化的矛盾问题时,根据目前的市场需求,选择以按期交货优先,兼顾加工工艺及上下游物料需求;根据排产优化的结果把待切割子材分成批次,按批次做下料优化;依据塑窗企业生产信息的数据,统计出常用的下料尺寸作为优先备货件;批次优化出现型材利用率低的情况时,再与优先备货件中产品尺寸一起做下料优化。本文求解一维下料问题实例的计算结果,与AB分类法以及启发式算法的计算结果进行对比,本文下料优化模块的计算结果更优。根据联合规划算法设计开发了联合规划模块,通过实例计算取得了较好的结果,减少了企业在制品数量及现场的子材堆积量,提高了企业的设备利用率及快速响应市场的能力。