优化排样是一个属于在计算理论上非常困难、在实际中有广泛应用的急待解决的课题。随着当今计算机技术、CAD技术和人工智能技术的飞速发展,为人们提供了用计算机进行辅助优化排样的可能性。本文从优化理论的数学模型及其对优化排样问题的适应性和有效性等方面对一维和二维优化排样问题进行了研究,并根据优化排样的特点以及它们在实际应用中的不同要求构造了具有针对性的优化排样算法。关于一维优化排样问题,首先用邻域搜索算法进行了求解,该方法避免了求解大规模分割模式和线性规划问题,对小规模问题有较好的效果。对于大规模的线材分割问题,运用进化规划和邻域搜索算法相结合的方法进行求解,实验表明该算法对大规模问题有较好的效果。蚂蚁算法是近年发展起来的求解组合优化问题的一种仿生算法,本文尝试性的利用该算法求解一维排样问题。 关于二维矩形件优化排样问题,对矩形件中有多边成比例的情况,提出了一种算法,该算法根据矩形件的边长对板材长宽求余后余数大小,确定矩形件的排放;而为了满足工艺上一块板材尽量排放不多于三种零件的要求,提出了一种丁字尺方法解决该问题,该方法保证在每块板材上排放的矩形件少于三种;基于一维问题的蚂蚁算法,本文将二维矩形件排样问题转化为一维背包问题,然后进行求解。文章最后进行了总结,并提出了有待进一步研究的问题。