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(浙江工业大学 信息工程学院，杭州 310000)

0 引言

服装行业的裁剪优化分床问题是根据企业的生产条件和相应订单情况，将订单中的号型种类、数量和颜色进行合理搭配，科学的安排裁剪床数、铺布层数和套排规格件数[1]，使得分床床数达到最少、布料消耗达到最低、生产效率达到最高、裁剪数量误差最小的优化组合问题[2]。裁剪优化分床一直是制约服装行业提高生产效率、节约布料的难题，同样也出现在箱包、家居、鞋帽等行业中。同时，劳动力成本的提升以及服装材料价格提高，使得服装生产成本越来越高。因此，通过优化分配以减少分床数量和裁剪误差，从而减少人工工作量，提高原材料的利用率，降低生产成本，能够产生巨大的经济效益，具有重大的现实意义[3]。

传统的数学思维分床方法具有一定的规范性，但是效率比较低，分床结果误差比较大，仍然得不到比较理想的分床方案。但相比于人工分床的效率有显著提高，且分床结果误差可显著减少。传统的数学思维分床方法主要有分组法、加减法、并床法、比例法[4-5]、取半法[6]、等量优化分床法[7]、试凑法等。这些方法对生产订单的数据要求较高，各号型样片数量之间必须具备某种特定的关系，具有一定的局限性，只适用于一些特定的订单，并不适用于实际的分床订单[7-8]。

因此，为了解决目前在裁剪分床领域遇到的这一难题，本文引入现代智能优化算法，在经典粒子群优化算法(particle swarm optimization，PSO)的基础上，设计一种基于自适应加速因子粒子群优化算法(SAPSO)的裁剪分床方法。……