Статья посвящена проблеме оптимизации процесса двумерного ортогонального раскроя-упаковки, которая наиболее часто встречаются на практике. Были рассмотрены задачи 1.5-DBPP (1.5-Dimensional Bin Packing Problem) и 2-DBPP (2-Dimensional Bin Packing Problem). Различие данных задач состоит в том, что в первой происходит размещение объектов на полубесконечной полосе материала, в то время как во второй задаче длина листа материала ограничена. Для их решения предложен алгоритм-декодер, названный групповым декодером. Данный алгоритм использует методы линейного раскроя, основанные на динамическом программировании, для поиска группы объектов, которой необходимо заполнить текущий рассматриваемый блок. Выбор именно группы, а не отдельного объекта позволяет более эффективно расходовать пространство на листе и тем самым снижать количество отходов. Были проведены вычислительные эксперименты, в которых предложенный алгоритм сравнивался с уже существующими; также было рассмотрено применение метода имитации отжига для поиска лучших вариантов приоритетных списков. По результатам вычислительных экспериментов групповой декодер, примененный совместно с методом имитации отжига, показал наилучшие результаты, кроме того, групповой декодер без использования метода имитации отжига показал результаты, не уступающие существующим алгоритмам, примененным совместно с методом имитации отжига. Эксперименты проводились на двух наборах данных. Первый набор представлял собой тесты, состоящие из случайно сгенерированных прямоугольников. Для второго набора данных тесты генерировались таким образом, чтобы была возможность разместить имеющиеся прямоугольники на листе таким образом, чтобы материал был использован на 100 %. Предложенный алгоритм на ряде тестов из второй группы данных смог найти оптимальное решение.

ортогональный раскрой-упаковка, групповой декодер, динамическое программирование, оптимизация, линейный раскрой, имитация отжига, жадные алгоритмы.