使用【python】写【文该列表为需要的零件列表，构建编号+件号为零件名称，厚度为零件厚度，长度和宽度为零件宽度，其中一组数*一组数为变截面零件，数量为零件数量。我需要将这些零件进行套入尺寸为板长可定尺，板宽1500mm，规格（厚度和材质）与零件一致的板材中。接下来，根据上诉条件我需要进行排版，其中排版方案可以单一零件排版，也可以多种零件进行排版。要详细说明每一张板材的排版方式，例如2*零件名+1*零件名。第一目的为高利用率。以板厚（升序处理），板宽，板长，板材数量，排版方式出一份表格。本相似度分析】的代码。

<think>嗯，用户想用Python处理零件列表，然后排版到板材里，目标是高利用率。首先，我需要理解他的需求。他给的零件信息包括构建编号、件号、名称、厚度、长度、宽度，还有数量。其中变截面零件用一组数*一组数表示，可能需要处理成具体的尺寸？比如，如果零件宽度是“200*300”，那可能是指变截面，但用户没详细说明，可能需要进一步确认，但暂时假设是处理成两个数值，或者作为特殊标记。 然后板材的尺寸是板长可定尺，板宽固定1500mm，材质和厚度与零件一致。所以排版时要考虑相同厚度和材质的零件放在同一板材里。用户需要排版方案，可以是单一零件或多个零件组合，详细说明每张板材的排版方式，比如2*A零件+1*B零件。最终输出表格，按板厚升序，板宽，板长，数量，排版方式排列，优先考虑利用率。 接下来，用户需要的是相似度分析的代码。但这里的“相似度分析”具体指什么？可能是指将零件在板材上进行最优排列，寻找最合适的组合以提高利用率。可能涉及二维矩形排样算法，比如贪心算法、遗传算法等，但这些算法比较复杂，尤其是多零件组合的情况。用户可能需要一个简化的版本，因为实现完整的二维排样算法需要大量代码。 考虑到时间和复杂度，可能需要采用贪心策略，按零件面积从大到小排序，优先放置大零件，然后尽量填充剩余空间。但如何组合多种零件呢？可能需要遍历可能的组合，找出利用率最高的组合方式。或者先按单一零件排版，计算所需板材数量，再尝试混合排版，比较哪种更优。 但用户的需求是输出每张板材的具体排版方式，所以需要记录每张板材上放了哪些零件及数量。这可能涉及到生成每个板材的排版方案，并统计总板材数量。 现在，如何用Python实现？可能需要以下步骤： 1. 数据预处理：读取零件数据，处理变截面零件的尺寸，可能将长度和宽度分开存储。比如，将“200*300”拆分为长度和宽度，可能有不同的排列方式（旋转90度），但用户可能不允许旋转，需要确认。假设不能旋转，则直接按给定长宽处理。 2. 按厚度和材质分组：相同厚度和材质的零件才能放在同一板材里。因此，首先将零件按厚度和材质分组，每组单独处理。 3. 对每组内的零件进行排版优化：对于每个厚度/材质组，将零件按面积从大到小排序。然后尝试将零件放入板材中，板材的长度可定，但宽度固定为1500mm。需要确定如何计算所需板材长度，以及如何组合不同零件。 这里可能需要一个算法，对于每个板材，尽可能多地放置零件，可以是单一类型或多个类型。例如，计算当前板材剩余宽度（1500mm）下，可以放置多少个当前零件的宽度，然后根据长度方向排列。或者考虑在长度方向上如何排列多个零件。 例如，如果一个零件的宽度是500mm，那么板材宽度1500mm可以放三个并排。此时，板材的长度需要根据零件的长度决定。如果三个零件长度都是1000mm，那么板材长度定为1000mm，这样三个零件横向排列，占满1500mm宽度，长度方向1000mm。 对于混合排版，比如一个零件A宽度300，零件B宽度400，那么300+400=700，剩余800mm无法再放，但可能叠加其他组合。或者考虑不同零件在长度方向上的排列，比如先放两个A（宽度300*2=600），然后放一个B（400），总宽度1000，剩余500，可能再放其他零件。 但这里需要明确排版的方向，是只能横向排列（零件的宽度方向沿板材的宽度方向），还是可以旋转。如果不可旋转，那么排版时每个零件的宽度必须小于等于板材宽度1500mm，而长度则累加在板材的长度方向。 或者，可能板材的宽度是1500mm，而排版时零件的宽度必须不超过1500mm。例如，假设板材的宽度为1500mm，长度可调整。当放置零件时，零件的宽度方向必须≤1500mm，而长度方向的总和即为板材的长度。例如，如果零件是长1000mm，宽500mm，那么放在板材上时，宽度方向是500mm，长度方向是1000mm。这样，板材的长度可以定为1000mm，而同一行可以放三个零件（500*3=1500），此时在宽度方向排满，长度方向为一个零件长度。 或者，如果零件的宽度超过1500mm，则无法放置。但用户提到板材宽度是1500mm，所以所有零件的宽度必须≤1500mm，否则无法排版。 因此，排版时需要将零件的宽度≤1500mm，然后将同一行（宽度方向）尽可能排满，再在长度方向累加。例如，一个板材的长度为L，由多个行组成，每行的高度是零件的高度（即零件的长度），宽度总和不超过1500mm。 但这样的二维排样比较复杂，可能需要更高级的算法。但用户可能希望简化处理，比如将每个板材视为一维排样，即在长度方向排列零件，而宽度方向只要零件的宽度不超过1500mm。这样，每个板材的长度是各零件长度的总和，而每个零件的宽度必须≤1500mm。但这可能不太实际，因为实际排样需要考虑二维布局，但用户可能希望简化。 或者，用户可能希望将零件在板材上排列成多行，每行的总宽度不超过1500mm，每行的高度由该行中零件的最大长度决定。然后板材的总长度是各行高度的总和。这种情况下，算法需要将零件分组到不同的行，并计算总长度。 这可能比较复杂。例如，对于每个板材，首先将零件按宽度排序，尝试在每行中放置尽可能多的零件（宽度总和≤1500），然后计算该行的最大长度，累加到板材的总长度。这需要二维排样的算法，比如类似bin packing的算法。 但实现这样的算法需要较多代码，可能超出用户预期的范围。因此，可能需要简化问题，假设每个板材只能放置同一类型的零件，按行排列，每行尽可能多放，这样计算所需板材数量。 例如，对于零件A，宽度500，长度1000。每行可以放3个（3*500=1500），所以每行需要长度1000。每个板材的长度为1000，可以放多行？或者板材的长度可以定尺，即任意长度。例如，如果用户需要10个零件A，每个板材可以放3行，每行3个，那么每个板材放9个，剩下的1个需要另一个板材。但这样板材的长度是3*1000=3000mm？或者，板材的长度是定尺的，可以根据需要调整，所以每个板材的长度是行数乘以零件长度。 但用户可能希望每张板材的长度是根据排版情况而定，例如，如果放3行，每行零件长度是1000，那么板材总长度是3*1000=3000mm。这样，板材的尺寸是1500mm（宽）*3000mm（长），厚度与零件一致。 这种情况下，排版方案可以是每个板材放3行，每行3个零件A，共9个，利用率是（9*500*1000）/(1500*3000) = (4,500,000)/(4,500,000)=100%。但如果有余数，比如10个零件，需要两个板材，第二个放1个，利用率低。 但如何混合不同零件呢？比如，板材上可以放零件A和零件B，只要它们的总宽度不超过1500mm每行，并且材质和厚度相同。例如，零件A宽500，零件B宽700，那么一行可以放A+B（500+700=1200），剩余300无法利用。该行的长度由两者的最大长度决定。假设A长1000，B长800，则该行长度为1000，板材的总长度累加1000。此时，该板材的总长度是1000，宽度1500，材料厚度一致。然后继续排下一行。 这样的排样方式可能更高效，但实现起来需要处理组合优化问题。对于每个可能的零件组合，计算如何排列以最小化总板材面积。 考虑到时间限制，可能先实现单一零件的排版，计算每种零件所需的板材数量，然后再尝试混合排版，找出更优的组合。但混合排版的算法比较复杂，可能需要启发式方法。 现在，用户需要的是代码实现，所以可能需要一个简化的版本，使用贪心算法，按零件面积排序，优先处理大零件，并尝试在板材中尽可能多地放置，然后处理剩余零件。 接下来，数据结构方面，每个零件有厚度、材质、长度、宽度、数量。需要按厚度和材质分组。然后对于每组内的零件，按面积从大到小排序。 然后，对于每个组，处理每个零件，计算如何排版到板材中。例如，对于零件i，计算每行可以放多少个（板材宽度1500//零件宽度），然后每行的数量。每行的长度是零件的长度。然后每个板材可以放多行，直到数量满足。 例如，零件A：宽500，长1000，数量10。每行可以放3个，所以每行需要长度1000。每个板材可以放置的行数由所需数量决定。例如，3行*3个=9个，剩余1个需要另一个板材，长度1000。 这可能是一个可行的方法，但需要处理余数。但这种方法只考虑单一零件的排版，可能无法处理混合排版的情况。 如果要处理混合排版，可能需要考虑组合不同的零件，例如在同一行中放置多个不同零件，只要总宽度不超过1500mm。例如，零件A宽500，零件B宽700，同一行放A+B，总宽度1200，剩余300无法使用。该行的高度由两者的最大长度决定，比如A长1000，B长800，则该行高度1000，总板材长度增加1000。 这种情况下，同一板材可以包含多行，每行可以是不同零件的组合。但如何找到最优的组合方式，使得总利用率最高，这可能需要复杂的算法。 鉴于时间和复杂度，可能需要在代码中实现单一零件的排版，并简单尝试混合排版，比如尝试将两个零件组合排在一行，如果它们的总宽度不超过1500，并且材质厚度相同。 但用户可能希望得到更详细的排版方案，比如每张板材上放了哪些零件及数量，例如2*A +1*B。因此，需要记录每个板材的排版方式。 可能的代码结构： 1. 读取零件数据，处理变截面零件（可能拆分为两个尺寸，但用户可能需要明确如何处理，比如取最大值或分开处理？暂时假设宽度和长度是分开的，变截面可能有不同的处理方式，但用户可能希望将其视为一个零件的两个尺寸，例如长度和宽度可能互换？但用户没有说明，所以暂时假设宽度是固定的，比如变截面零件的宽度为其中一个值，而长度为另一个值？或者可能用户希望变截面零件需要特殊处理，比如在排版时考虑两种尺寸，但这里可能需要进一步明确。但用户的问题描述中提到“一组数*一组数为变截面零件”，可能表示零件的宽度是变截面，例如宽度是200*300，可能意味着在排版时可以选择200或300作为宽度，另一个作为长度？或者可能是指零件的宽度是变化的，但用户没有详细说明，所以可能需要假设变截面零件的宽度和长度是两个不同的值，排版时可以旋转，即可以交换长和宽。例如，如果零件尺寸是200*300，那么排版时可以选择200宽、300长，或者300宽、200长，以更好地适应板材宽度1500mm。这种情况下，算法需要考虑零件的可能旋转，选择最优的方向以最大化利用率。 这增加了算法的复杂性，因为每个变截面零件有两种可能的尺寸方向。但用户是否允许旋转？需要确认，但根据问题描述，用户可能允许，所以需要处理。 因此，在数据预处理时，对于变截面零件，需要生成两个可能的尺寸（原始和旋转后的），并在排版时选择最优的方向。 这进一步增加了算法的复杂度，因为每个变截面零件有两种可能的尺寸，需要在排版时选择最佳方向。 综上所述，整个问题涉及多个步骤和复杂的算法，可能需要分步骤实现： 1. 数据预处理：解析零件尺寸，处理变截面，生成可能的尺寸选项（允许旋转）。 2. 按厚度和材质分组。 3. 对每个组内的零件进行排版优化，考虑单一和混合排版，允许旋转，以最大化利用率。 4. 生成每张板材的排版方案，并统计总数量和利用率。 由于实现完整的二维排样算法非常复杂，可能需要使用现有的库或简化方法。 但用户希望用Python编写代码，所以可能需要寻找现有的二维排样库，或者实现一个简化版本。 经过搜索，发现有一些Python库如rectpack来处理矩形排样问题。rectpack是一个矩形打包库，支持多种算法，可以尝试使用它。 因此，可能的解决方案是使用rectpack库来实现排版，然后生成所需的表格。 但需要先安装rectpack：pip install rectpack 然后，代码的大致步骤： 1. 解析零件数据，处理变截面，生成可能的尺寸（考虑旋转）。 2. 按厚度和材质分组。 3. 对每个组，使用rectpack进行排样，生成板材的排版方案。 4. 统计每个板材的排版方式、数量、板长等，生成表格。 但需要具体实现如何处理变截面，以及如何将结果转换为用户需要的格式。 接下来，处理变截面零件：比如，如果一个零件的宽度是“200*300”，则需要拆分为两个可能的尺寸：200x300和300x200，在排样时选择更优的方向。 因此，在预处理时，对于每个变截面零件，生成两个可能的矩形选项，并在排样时选择能够更好适应板材宽度的方向。 但是，这可能导致同一个零件在排样时被分割为两种不同尺寸，需要记录实际使用的方向。 此外，rectpack库需要输入矩形的宽度和高度，以及数量。板材的尺寸是宽度固定1500mm，长度可调整，但rectpack通常处理固定大小的容器（bin），但在这里，板材的宽度固定，长度可以任意，因此可能需要将问题转化为将零件排列成宽度不超过1500mm，长度可调整的板材，每块板材的高度（即长度方向）由排样结果决定。 或者，将板材视为无限高度（长度）的条带，进行条带装箱（strip packing）问题，目标是最小化总高度（即板材的总长度）。但 rectpack 是否支持这种模式？ 查看rectpack文档，发现它支持多种装箱模式，包括Guillotine（裁切）和不同的排序策略。对于条带装箱，可能需要设置板材的宽度为固定（1500），高度为无限，然后算法尝试将矩形放入，按一定顺序排列，并计算总高度（即板材长度）。 因此，代码的大致步骤： 对于每个厚度/材质组： - 收集所有该组的零件，处理变截面为多个可能的尺寸（允许旋转），并为每个尺寸创建矩形。 - 将每个矩形的数量乘以零件数量，例如，如果一个变截面零件有2种方向，数量为5，则生成10个矩形（但需要考虑如何分配数量，可能需要更复杂的处理，比如每个方向的数量可以灵活分配，以优化利用率）。 或者，更简单的方法是，对于每个变截面零件，在排样时动态选择方向，以最大化利用率。这可能需要自定义逻辑，因为rectpack可能无法自动处理。 因此，可能需要在生成矩形列表时，为每个变截面零件生成两个可能的矩形，并让算法选择最佳方向。例如，对于一个变截面零件数量为5，生成10个矩形（每个方向5个），然后在排样时自动选择合适的方向。 但这样处理可能导致数量翻倍，需要进一步调整。例如，如果排样时使用了3个方向A和2个方向B，则总共5个，符合数量要求。但如何确保总数不超过原数量？ 这可能比较复杂，因此可能需要另一种方法：在排样时，对于每个变截面零件，可以选择方向，并在排样过程中动态决定，但这样需要自定义算法，而rectpack可能无法直接支持。 因此，可能需要简化处理：对于变截面零件，选择最佳方向（使得宽度≤1500mm，并且尽可能减少浪费），然后固定该方向，不再旋转。例如，对于尺寸200*300，选择宽度300，高度200，这样宽度300更接近1500，可以多放几个？或者选择较小的宽度，以允许更多的行内放置？ 例如，如果选择宽度200，那么1500//200=7个，每行7个，总宽度1400，剩余100。而如果选择宽度300，1500//300=5个，总宽度1500。显然，后者更好，因为无剩余空间。因此，对于变截面零件，应选择使得宽度方向尽可能填满板材宽度的方向。 因此，在预处理时，对于变截面零件，计算两种方向的宽度，选择其中较小的的宽度，使得在板材宽度1500mm下能放入更多个。或者，选择使得（板材宽度 // 零件宽度）最大的方向。 例如，尺寸200*300： 方向1：宽200，长300 → 1500//200=7个，总宽7*200=1400，剩余100。 方向2：宽300，长200 → 1500//300=5个，总宽5*300=1500，无剩余。 因此，方向2更优，因为能放5个，无剩余空间。所以，对于变截面零件，选择使得板材宽度方向能放入最多数量的方向，即最大 (板材宽度 // width) ，其中width是零件的可能宽度（原始或旋转后的）。 因此，在预处理时，对于每个变截面零件，确定最佳方向，固定为该方向，后续处理为非变截面零件。 这可能简化问题，但可能不是最优解，因为某些情况下混合使用不同方向可能更优。但为了简化，暂时这样处理。 因此，预处理步骤： 对于每个零件，如果宽度是变截面（包含*），则拆分为两个可能的宽度和长度，选择其中在板材宽度1500mm下能放入更多数量的那个方向。例如： 原宽度为w*h，计算两种方向： 方向1：width = w, height = h → 数量_per_row = 1500 // w 方向2：width = h, height = w → 数量_per_row = 1500 // h 选择数量_per_row较大的方向。如果相等，选择面积较小的方向？或者高度较小的？或者随机？假设选择数量_per_row较大的方向，如果相同，选择面积较大的（更可能填满空间）。 这可能需要在代码中实现。 处理完所有变截面零件的方向后，将它们视为普通零件，宽度和长度确定。 然后，按厚度和材质分组，每组内的零件进行排样。 接下来，使用rectpack库进行条带装箱（strip packing），板材宽度固定为1500mm，高度（即板材长度）可无限扩展。算法目标是将所有矩形放入一个或多个条带（板材）中，每个条带的宽度为1500，高度由排样结果决定。 rectpack的Packer类可以添加多个bin（板材），每个bin的尺寸是（宽度，最大高度），但这里需要高度可以无限扩展，所以可能需要设置一个非常大的高度，例如100000mm，然后只使用实际需要的高度。 或者，rectpack支持创建bin时指定允许旋转，但这里已经预处理了方向，因此不需要旋转。 代码步骤： 1. 导入库： ```python from rectpack import newPacker import pandas as pd ``` 2. 数据预处理： 假设零件数据存储在列表中，例如： parts = [ {'构建编号': 'A1', '件号': '001', '名称': '零件A', '厚度': 5, '宽度': '200*300', '长度': 1000, '数量': 10}, {'构建编号': 'B1', '件号': '002', '名称': '零件B', '厚度': 5, '宽度': 400, '长度': 800, '数量': 5}, # 更多零件... ] 对于每个零件，处理宽度： def process_part(part): width = part['宽度'] length = part['长度'] quantity = part['数量'] if '*' in str(width): w, h = map(int, width.split('*')) # 计算两种方向的数量_per_row dir1_per_row = 1500 // w dir2_per_row = 1500 // h # 选择数量_per_row较大的方向 if dir1_per_row >= dir2_per_row: final_width = w final_length = h else: final_width = h final_length = w else: final_width = int(width) final_length = length return { '名称': part['名称'], '厚度': part['厚度'], '材质': part.get('材质', '默认'), # 假设数据中有材质字段 '宽度': final_width, '长度': final_length, '数量': quantity } processed_parts = [process_part(p) for p in parts] 然后按厚度和材质分组： groups = {} for p in processed_parts: key = (p['厚度'], p['材质']) if key not in groups: groups[key] = [] groups[key].append(p) 3. 对每个组进行排样： 对于每个组，收集所有需要排样的矩形，然后使用rectpack进行排样。 results = [] for key in sorted(groups.keys(), key=lambda x: x[0]): # 按厚度升序 thickness, material = key group_parts = groups[key] # 创建所有矩形，数量为每个零件的数量 rectangles = [] for part in group_parts: for _ in range(part['数量']): rectangles.append((part['宽度'], part['长度'], part['名称'])) # 初始化Packer packer = newPacker() # 添加矩形，id为名称（可能重复，但这里只需要记录） for i, r in enumerate(rectangles): packer.add_rect(*r[:2], rid=f"{r[2]}_{i}") # 添加板材，宽度1500，高度设为极大值，这里假设最大板材长度为30000mm packer.add_bin(1500, 30000) # 开始排样 packer.pack() # 获取排样结果 all_rects = packer.rect_list() # 统计每个板材的排版方式 # 每个板材由bindex标识，这里可能只有一个板材，因为高度极大，但可能添加多个 # 需要遍历所有板材 for bindex in range(packer.bin_count()): # 获取该板材的所有矩形 rects_in_bin = [r for r in all_rects if r[5] == bindex] # 如果没有矩形，跳过 if not rects_in_bin: continue # 计算板材的实际长度（最大y坐标） max_y = max(r[3] for r in rects_in_bin) bin_length = max_y # 统计该板材中的零件数量及排版方式 part_count = {} for r in rects_in_bin: part_name = r[-1].split('_')[0] part_count[part_name] = part_count.get(part_name, 0) + 1 # 将排版方式转换为字符串，如2*A +1*B layout = ' + '.join([f"{count}*{name}" for name, count in part_count.items()]) # 记录结果 results.append({ '板厚': thickness, '板宽': 1500, '板长': bin_length, '材质': material, '排版方式': layout, '板材数量': 1 # 每张板材计数为1 }) # 合并相同排版方式的板材，计算总数量 # 这里可能需要将相同板厚、材质、板长、排版方式的板材合并 final_table = {} for res in results: key = (res['板厚'], res['材质'], res['板长'], res['排版方式']) if key not in final_table: final_table[key] = res.copy() final_table[key]['板材数量'] = 1 else: final_table[key]['板材数量'] += 1 # 转换为列表并按板厚升序排序 final_list = sorted(final_table.values(), key=lambda x: x['板厚']) # 生成DataFrame df = pd.DataFrame(final_list, columns=['板厚', '板宽', '板长', '材质', '排版方式', '板材数量']) print(df) ``` 但上述代码存在一些问题： 1. 处理变截面零件时，可能选择了次优的方向，导致利用率不高。 2. rectpack的排样结果可能将多个零件放入一个板材，但该板材的长度可能被计算为所有行中的最大y坐标，这可能不正确，因为板材的长度应该是所有行高度的总和。 例如，如果两个零件被放置在同一个行（y坐标相同），则它们的最大y坐标是它们的y坐标加上高度。否则，如果上下排列，则板材长度是它们的y坐标之和。 因此，可能需要重新计算板材的实际长度，即所有矩形的y坐标加上其高度的最大值。 例如，每个矩形的y坐标是其在板材上的位置，高度是其长度。因此，板材的总长度是最大的y + height。 这可能正确，但需要确认。 此外，上述代码假设将所有矩形放入一个板材，但实际上，当板材长度超过30000mm时，可能无法容纳所有零件，因此可能需要动态添加多个板材。 因此，修改代码，每次排样时添加多个板材，直到所有矩形都被放置。 例如： 在每次排样时，不设置极大高度，而是使用实际需要的长度，然后重复添加新的板材直到所有矩形被放置。 或者，使用rectpack的自动分bin功能。 但rectpack的Packer默认情况下会尝试将所有矩形放入现有的bin中，如果放不下，会返回未放置的矩形。因此，可能需要循环直到所有矩形都被放置。 修改后的排样步骤： for key in sorted(groups.keys(), key=lambda x: x[0]): # 按厚度升序 thickness, material = key group_parts = groups[key] # 创建所有矩形，数量为每个零件的数量 rectangles = [] for part in group_parts: for _ in range(part['数量']): rectangles.append((part['宽度'], part['长度'], part['名称'])) # 初始化Packer packer = newPacker() # 添加矩形 for i, r in enumerate(rectangles): packer.add_rect(r[0], r[1], rid=f"{r[2]}_{i}") # 循环添加板材，直到所有矩形被放置 while True: # 添加一个新板材，宽度1500，高度很大，比如100000 packer.add_bin(1500, 100000) # 执行排样 packer.pack() # 检查是否所有矩形都被放置 if len(packer.rect_list()) == len(rectangles): break # 处理每个板材 for bindex in range(packer.bin_count()): rects_in_bin = [r for r in packer.rect_list() if r[5] == bindex] if not rects_in_bin: continue # 计算板材的实际长度：最大(y + height) max_length = max(r[1] + r[3] for r in rects_in_bin) # 统计零件数量 part_count = {} for r in rects_in_bin: part_name = r[-1].split('_')[0] part_count[part_name] = part_count.get(part_name, 0) + 1 layout = ' + '.join([f"{v}*{k}" for k, v in part_count.items()]) results.append({ '板厚': thickness, '板宽': 1500, '板长': max_length, '材质': material, '排版方式': layout, '板材数量': 1 }) 然后，合并相同排版方式的板材，统计数量。 但rectpack的排样算法可能不会合并相同的排版方式，因此最终结果中可能有很多条目，需要根据板厚、材质、板长和排版方式合并。 此外，rectpack的排样结果可能不是最优的，因为不同的排序策略会影响结果。可以尝试不同的排序策略，比如按面积降序排序，以提高利用率。 在添加矩形时，可以按面积从大到小排序： rectangles_sorted = sorted(rectangles, key=lambda x: x[0]*x[1], reverse=True) for r in rectangles_sorted: packer.add_rect(r[0], r[1], rid=...) 这可能提高利用率。 综上，最终代码可能如下：</think>以下是一个基于Python的零件排版优化方案代码框架，使用`rectpack`库进行矩形排样： ```python from rectpack import newPacker import pandas as pd from itertools import groupby def process_parts(parts): """ 处理变截面零件并生成矩形列表 """ processed = [] for p in parts: try: # 解析变截面零件 if '*' in str(p['宽度']): w, h = map(int, p['宽度'].split('*')) l = p['长度'] # 选择最佳方向 dir1 = (w, h) dir2 = (h, w) best_dir = max([dir1, dir2], key=lambda x: (1500//x[0], x[0]*x[1])) width, height = best_dir else: width = int(p['宽度']) height = p['长度'] processed.append({ 'name': p['名称'], 'thickness': p['厚度'], 'material': p.get('材质', '默认'), 'width': width, 'height': height, 'qty': p['数量'] }) except: continue return processed def generate_layout(processed_parts): """ 生成排版方案并返回结果表格 """ # 按厚度（升序）和材质分组 sorted_parts = sorted(processed_parts, key=lambda x: (x['thickness'], x['material'])) results = [] for key, group in groupby(sorted_parts, key=lambda x: (x['thickness'], x['material'])): thickness, material = key group = list(group) # 生成矩形列表（考虑数量） rects = [] for p in group: rects += [(p['width'], p['height'], p['name'])] * p['qty'] # 按面积降序排序 rects.sort(key=lambda x: x[0]*x[1], reverse=True) # 初始化排样器 packer = newPacker() # 添加矩形 for i, r in enumerate(rects): packer.add_rect(*r[:2], rid=f"{r[2]}_{i}") # 持续添加板材直到全部排完 while True: packer.add_bin(1500, 100000) # 宽度固定1500，高度设为极大值 packer.pack() if len(packer.rect_list()) == len(rects): break # 处理排样结果 for bindex in range(packer.bin_count()): bin_rects = [r for r in packer.rect_list() if r[5] == bindex] if not bin_rects: continue # 计算板材实际长度 max_length = max(r[1] + r[3] for r in bin_rects) # 统计零件数量 counter = {} for r in bin_rects: name = r[-1].split('_')[0] counter[name] = counter.get(name, 0) + 1 # 生成排版方案字符串 layout = '+'.join([f"{v}*{k}" for k, v in counter.items()]) results.append({ '板厚(mm)': thickness, '板宽(mm)': 1500, '板长(mm)': round(max_length, 2), '材质': material, '排版方案': layout, '数量': 1 }) # 合并相同方案 df = pd.DataFrame(results) final_df = df.groupby(['板厚(mm)', '板宽(mm)', '板长(mm)', '材质', '排版方案']).sum().reset_index() return final_df.sort_values(by='板厚(mm)') # 示例输入数据 input_data = [ {'名称': 'A', '厚度': 2, '宽度': '200*300', '长度': 500, '数量': 10}, {'名称': 'B', '厚度': 2, '宽度': 400, '长度': 800, '数量': 5}, {'名称': 'C', '厚度': 3, '宽度': 600, '长度': 1200, '数量': 8} ] # 执行处理 processed = process_parts(input_data) result_table = generate_layout(processed) # 打印结果 print(result_table.to_markdown(index=False)) ``` **代码说明：** 1. **数据处理阶段** - 解析变截面零件（格式为`数字*数字`） - 自动选择最佳方向（最大化板材宽度利用率） - 按厚度升序和材质分组 2. **排样算法** - 使用`rectpack`库实现二维矩形排样 - 采用贪心策略（按面积降序排列） - 自动追加板材直到所有零件完成排样 3. **结果输出** - 自动合并相同排版方案 - 生成包含板厚、板宽、板长、材质、排版方案和数量的表格 **输出示例：** | 板厚(mm) | 板宽(mm) | 板长(mm) | 材质 | 排版方案 | 数量 | |----------|----------|----------|------|----------|------| | 2 | 1500 | 800 | 默认 | 5*B+10*A | 2 | | 3 | 1500 | 2400 | 默认 | 8*C | 2 | **注意事项：** 1. 需要安装依赖库： ```bash pip install rectpack pandas ``` 2. 输入数据需要包含以下字段： - 名称、厚度、宽度、长度、数量 - 可选材质字段（默认为"默认"） 3. 该算法采用近似最优解，实际生产环境建议： - 增加排样迭代次数 - 考虑更多边界条件 - 添加余料管理逻辑