林业资源的日益匮乏已成为人类可持续发展的阻碍，缓解林业资源短缺危机已成为人类和自然和谐发展的主题。优化下料是一个在产品设计、制造和使用中如何节约原料、优化利用资源的问题，对优化下料问题的研究具有重要经济意义和社会效益。下料问题就是在给定的布局空间内，按最优化组合方式将待排零件按照一定的约束条件合理的安置在布局空间中，并使原料的利用率达到最高。它在计算理论上非常复杂，而在实际生产中却有着广泛的应用。随着智能优化算法理论和计算机技术的发展，为人们提供了用现代优化算法和计算机进行优化下料的可能性。本文研究的优化下料问题主要是板式家具生产中在矩形原料板上的大规模矩形件排样问题。板式家具的下料有其独特的加工工艺和约束条件。针对这些具体的特点，给出了大规模板式家具优化下料的数学模型，并设计了优化系统。家具下料是二维矩形零件在定长和定宽的原材料上的排料问题，应用下料系统首先输入原料和零件的尺寸等信息，然后调用矩形件的自动排料方法下料，并给出下料图，而且保证方案可行。将模拟退火算法应用到大规模板式家具下料中，并在应用过程中，对传统算法进行了改进。针对算法可能丢弃整个求解过程中的近似最优解的问题为算法加入了记忆功能。针对算法冷却进度表和邻域范围难以确定，进入局部最优后难以跳出的问题，设计了温度可控的冷却进度表，提出了搜索进入局部最优的判定函数和升温函数，使搜索进入局部最优后能及时升温，并从局部最优中跳出，保证了解的最优性。设计了初始温度、邻域结构和随机接受函数，提高了求解速度。并在算法结尾处加上了解的再次邻域搜索环节。研制了板式家具大规模矩形件优化下料系统，系统操作简便，节约原材料效果显著，实用性强。可以使板式家具企业降低成本，缩短排料时间，提高企业竞争力。