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本文以神经网络理论为基础，针对林产工业中板式家具生产过程的关键部分-如何组织最优化的下料方式来达到节省原材料，提高生产效益的问题，构建其数学模型，并运用遗传算法对神经网络进行权值优化训练，从而加速了神经网络的权值优化速度，克服了网络易陷入局部极值的困扰，实现了运用神经网络解决二维下料的一类问题。 本文针对板式家具提出了下料优化算法，并对算法进行了软件设计，从用户界面到排料的效果图都体现了以人为本的重要思想。该研究可以使板式家具企业降低生产成本，缩短排料时间，从而提高企业竞争力。 该算法的研究为相关下料行业，如：机械、建筑、钢铁、船舶、车辆、玻璃、造纸、皮革等制造业，提供了解决思路。