1. 本选题研究的目的及意义
一维下料问题作为经典的组合优化问题，广泛应用于制造、包装、物流等行业，直接关系到材料利用率、生产效率和经济效益。
研究目的：本选题旨在研究基于顺序启发式算法的一维下料问题，探索高效求解该问题的算法策略，以提高材料利用率，降低生产成本，提升企业竞争力。
研究意义：本研究具有重要的理论意义和现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
一维下料问题作为NP-hard问题，一直是运筹学和组合优化领域的研究热点。
国内外学者对此进行了大量的研究，并取得了丰硕的成果。
国内研究现状：国内学者在一维下料问题方面做了大量研究，主要集中在启发式算法、精确算法和智能优化算法等方面。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
主要内容：
本研究将针对一维下料问题，深入研究顺序启发式算法，分析其优缺点，并提出改进策略以提升算法性能。
主要研究内容包括：
1.对一维下料问题进行深入分析，建立相应的数学模型，并对该问题的复杂度进行分析。
2.对经典的顺序启发式算法进行研究，包括贪婪算法、首次适应算法、最佳适应算法、下降首次适应算法和下降最佳适应算法等，分析其优缺点和适用范围。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验仿真和结果分析等方法，逐步展开研究工作：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解一维下料问题的研究现状、已有算法的优缺点以及未来研究方向，为本研究奠定理论基础。
2.问题分析与建模阶段：深入分析一维下料问题的特点和难点，构建合理的数学模型，并对模型的复杂度进行分析，为算法设计提供依据。
3.算法设计与改进阶段：研究经典的顺序启发式算法，分析其优缺点和适用范围，并在此基础上提出改进策略，设计新的算法以提高求解效率和解的质量。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.提出一种改进的顺序启发式算法：针对现有顺序启发式算法的不足，本研究将结合新的评价指标、搜索策略或组合优化方法等，提出一种改进的顺序启发式算法，以提高算法的求解效率和解的质量。
2.构建更合理的实验方案：设计更科学、更全面的实验方案，采用更大规模的测试数据，对改进后的算法进行性能测试和分析，以验证其有效性和优越性，并与其他经典算法进行比较分析。
3.对一维下料问题的研究进行深入探讨：结合实际应用场景，对一维下料问题的研究进行更深入的探讨，分析不同算法的适用范围和局限性，为实际生产提供更科学的决策依据。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1]张晓东,杨静.考虑板材利用率的板材切割下料优化研究[J].机械设计与制造,2022(4):270-273.
[2]张伟,汪定伟.改进的鲸鱼优化算法求解矩形件排样问题[J].计算机应用,2023,43(04):1203-1210.
[3]王玉洁,王华,王立峰.基于动态规划的板材切割下料优化算法[J].软件工程,2023,26(04):1-4 11.
