全自主研發自動排料引擎/自動排料軟體
超大規模排料
演算法相關**
**自動排料即使用計算機軟體實現裁片（服裝衣片，鈑金零件）在規定材料（面料，金屬板材）上的自動布局，並以材料利用率為主要追求目標。
目前市面上能看到的知名排料軟體絕大部分是國外軟體。 還有一類是使用國外排料引擎的國內排料軟體，所謂排料引擎即核心演算法庫/模組。比較知名的有autonester(德國),gemini(羅馬尼亞),lectra(法國力克)，shapeshifter(紐西蘭,簡稱ss)，nestfab(英國), sigmanest(美國?), … ，國內的比較有名的有smartnest, 和鷹和青鶴（均不確定兩家是否使用自研發引擎， 主要用於皮料行業）：
從功能上看，國產引擎能夠提供較多甚至完備的功能，主要差距還是體現在利用率上。 對比國外頂級排料軟體，國產引擎與國外引擎利用率差距通常在平均2%以上。
比較不同的排料引擎，需要測試很多的例子，各種型別的例子，並統計平均利用率。 單獨拿乙個例子比較意義不大， 比如 a測試100個例子平均利用率85%， b對應的是84%。 但是隨機抽取其中乙個，b還是有比a利用率高的可能的。
國外對自動排料軟體的研究從上世紀70年代就開始了。大概經歷
矩形左底
不規則形狀的左底，
grid掃瞄的左底
使用nfp演算法加速
重疊移除演算法
pattern識別和匹配
雲/ai ？？
從執行過程中的狀態來看，又可以分為可行解法和不可行解法。
左底演算法通常都是可行解法， 即設定一組零件排放順序，依次把裁片放入材料（面料/板材）中， 通過調節和優化順序改進利用率。
不可行解法通常利用啟發式方法或者可行解法初始化乙個初解， 然後縮短面料/板材長度或者增加裁片個數，這樣這個布局就會有裁片相互重疊，通過移動或交換裁片來移除重疊，得到乙個沒有重疊的可行解。
通常不可行解的解空間接近問題的解空間， 而按照次序排放的不可行解演算法的解空間要比問題的解空間小，也就是說即使能遍歷所有的解，也可能離真實問題的極限相距甚遠，何況組合優化問題本來就是np問題。
而對於不可行解演算法來說，運算量非常大，多數不可行解演算法是通過構造線性或者非線性模型，通過解方程組來移除裁片之間的重疊。 這對於理論和實際程式設計技巧都是乙個很高的挑戰。
友圖自動排料引擎/軟體是上海友圖科技****自主研發的新型排料軟體，基於重疊移除演算法，在小規模上能有效逼近理論極限
來看幾個測試例子
shirt 89.7% 180度
這是歐洲切割與包裝事務委員會的標準測試資料，是很多學術**比較排料演算法的測試基準資料。
這個例子的目前最好**紀錄是88.96%，nestfab的10分鐘成績是88.63%.
基準測試資料有乙個特點就是多邊形的頂點數經過了精簡，通常每個多邊形的頂點數都小於20. 下面看乙個真實測例，來自padsystem的測試資料 2500（可在padsystem的軟體附帶sample中獲得）.
友圖自動排料 3分鐘的資料是 91.48%（上圖）。 對應的autonester資料是91.25%。
該例子多邊形頂點數最多的有116個，除了幾個近矩形形狀外，頂點數都超過了50，是真實的生產用例。 下面是 友圖排料10分鐘的執行結果
下面的例子裁片數目104， 友圖排料10分鐘 90.66% ， autonester是90.58%， nestfab 90.25%(最新版 尚未發布，nestfab作者doctor gleen whitwell提供資料)
鈑金單板材不限長示例
37種1480個部件 83張板材
不同板材尺寸下的結果
超大規模排料無法使用重疊移除來優化， 需要使用傳統blf和pattern recognition技術。
下面這個例子總計裁片種類121種，共3936片，寬度 12000mm 友圖自動排料完成時間 7秒
同樣的數目，材料寬度 6000mm 完成時間 10秒
trousers 64片 * 64倍 共計 4096片 < 2秒
鈑金零件 總計3990個 5秒
結合了傳統blf和現代重疊移除技術， 優化策略採用了智慧型優化之捕食搜尋和非線性優化方法
autonester
gemini
nestfab
powernestlib
ss
武漢智格
上海友圖科技
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