Methoden

AutoNester-T kombiniert viele der neuesten Optimierungstechniken um die besten Ergebnisse in sehr kurzer Zeit zu erzielen. Wir benutzen lokale Such-Algorithmen basierend auf neuen Varianten von Simulated Annealing, mehrfach iterierten Greedy-Strategien, kombiniert mit effizienten Heuristiken, Mustererkennungs-Techniken und schnellen Algorithmen zur Berechnung von Minkowski-Summen. In lokalen Such-Algorithmen benutzen wir vollständig dynamische und statistische Verfahren zur Parametereinstellung zur Steigerung von Qualität und Geschwindigkeit.

Für die Berechnung von Beweisen für Optimalität und Materialausnutzungs-Garantien von Schnittbildern benutzen wir eine Kombination von Branch-and-Bound-Algorithmen und Linearer Programmierung.