当前，绿色制造和节能减排已经成为制造业的重点发展方向之一。二维排样技术作为一种减少能耗和提高材料利用率的关键技术，一直是学术界和工业界的重要研究领域，并且在机械制造、船舶装备、服装剪裁等过程中得到广泛应用。其中，套料与切割方法是提高复杂零件或部件加工效率和板材利用率的关键。本文研究了矩形件套料、异形件套料和切割路径规划等优化方法，主要研究工作体现在：研究套料与切割问题的理论基础与求解框架。描述套料与切割问题概念，分析这两类问题性质，给出数学模型，并设计基于Memetic算法的求解思路和框架。研究矩形件套料算法。针对矩形件有直角排放规律的特点，提出一种最左下占角动作(BLCO)放置策略；基于改进个体之间的交叉运算，构造一种改进的优先运算交叉算子IPOX。利用Memetic算法中全局随机搜索和局部集中搜索混合的思想，提出一种基于遗传算法和模拟退火算法的HGASA混合算法。研究异形件套料算法。针对异形件形状的多样性和旋转角度的任意性，研究基于临界多边形(NFP)的几何计算方法和基于旋转矩阵的零件旋转角度变化，并提出基于左下角方法的异形件定位策略。在强化禁忌搜索的集中搜索机制基础上，提出基于遗传算法和禁忌搜索算法的HGATS混合算法。研究切割路径优化方法。在切割起点选取的优化过程中，通过轮廓特征点分析，提取离原点最近的特征点作为初始切割起点，采用爬山算法寻找周边邻域的较优解；在切割顺序排序的优化过程中，将其转化为TSP问题，并引入蚁群算法求解。在此基础上提出混合蚁群算法和爬山算法的HACHC算法求解这两个问题。基于提出的HGASA、HGATS、HACHC三种混合智能算法，开发拥有自主知识产权的SmartNest系统。结合典型的工业实例，提出解决方案总体架构图、软件系统架构图和主要功能模块，规范套料和切割的流程图，并在系统中实现了三种新混合算法的功能。通过与三款国际知名排样软件的比较，本文的研究成果在钢板消耗长度、材料利用率等方面均取得满意结果。