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自主研发的排料引擎 LightNester

欢迎--切割设备公司和CAD公司--合作

测试样例(dxf以及排样参数)请发往 alansh@163.com， 我会尽快安排测试并回复排样结果

文章末尾有和顶级排料软件Efficient Software的NestFab的对比测试报告。

本人受天池大赛组织方邀请给天池比赛选手分享的<排料技术解析>视频直播课：

    天池技术圈-排料技术解析    <---- 点击

所用测试数据均是来自欧洲切割与包装事务委员会的标准测试数据。

附链接：

https://www.euro-online.org/websites/esicup/data-sets/#1535972088237-bbcb74e3-b507

欧洲切割与包装事物委员会，欧洲运筹学协会官网

https://www.euro-online.org/websites/esicup/

目前顶级商业服装排料引擎（个别引擎比如NestFab也有钣金类引擎）

AutoNester 德国

Gemini 罗马尼亚

ShapeShifter 新西兰

NestFab 英国

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以下分别为LightNester测试钣金类/纯测试类/服装类的各种样例

钣金类     ------ 针对钣金类的固定板材尺寸的版本月内即将完成 2019.12.09

R180  75.44%

R90+Mirror  77.23%  大幅超过国内某知名钣金排料软件任意角度下的结果

客户要求不低于 90%, 实际利用率近95%（零件含边距）。损耗仅5%。   实际利用率约57%（零件不含边距）。 应客户要求，数据保密。

纯测试类

PK  nestfab

shape0    R0/R180    76.73% ( 5 min)   

对应Nestfab结果

shape * 2       79.79%

对应Nestfab结果

服装类

2019天池面料利用率优化大赛复赛数据（随机一半）   126个  0/180  无间距  88.94%

对应Nestfab结果（30分钟）   Nestfab在最后一两秒突然利用率从88.58%提升到89.27%（其它case上常有类似情况），有可能Nestfab会联网将数据传到服务器计算（仅是推测）.

trouser  不小心跑出了新的纪录  width = 79      10分钟    91.89%

trouser*3  R180  192个 15分钟  91.56% （更多时间可以获得更高利用率）

trouser   R90+Mirror

shirt  89.54%

90+Mirror

shirt * 2  198个   

swim r180  77.36%   10min

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LightNester与NestFab测试对比  -----   2019-06-30

   最新版本较上一个版本改进的地方：

        1. 拓展了极限搜索能力

        2. 加入了compact（压缩）算法。 即对已获得的排样进行压缩。 该算法可以对任何排样结果进行压缩，压缩效果取决于原排样图，最高可获得超过 0.5%的提升。

下载链接：https://pan.baidu.com/s/173zm-lQmAn7D4xYN3c_qFA       提取码：5iah 

另存排样原始样本（dxf）

该dxf 可以用NestFab或者其它排样软件导入。 

但是需要在相应的排样软件中设定 每种样片个数和允许旋转的角度

NestFab 官网 https://www.nestfab.com/ 可以申请7天试用。

测试机型 i7 4710qm（4核八线程） 2.5G睿频，魔改放在台式机中。 内存16G。 

NestFab使用的是极致性能模式，  内存占用 500~1200M  CPU 约97%

LightNester 单线程模式，     内存占用 50~400M   CPU约18%

比较的条件：

1. 排样板材/布料为矩形。  固定宽度

2. 旋转分两种 0 和 0/180. 

表格中数据又空缺，是因为申请的NestFab的7天期限过了，没来得及测试。

说明：

  1. NestFab的测试结果基本稳定，但是由于NestFab默认（不可修改）使用100%CPU工作，所以结果在不同机器上会有小的偏差。

  2. LightNester相对来说结果比NestFab更稳定。 唯一例外的是由于对最终结果采用了compact算法，而由于每台机器运算速度不同，结束的时间点在不同的排样状态，结果会有很小的差异（一般小于 0.1%）。  

  3. 有些测试由于NestaFab使用期限问题，未纳入表格。 trouser的R0测试有对比过，只是没有记下详细数据， 基本上LightNester平均要比NestFab高0.5·1.0%（各种width下）。 这个优势比较明显。 

trouser  width = 70 92.29%

trouser width = 60  r0  87.13

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