modischfabrications/cutsolver

CutSolver 镜像文档

镜像概述和主要用途

CutSolver是一个后端API服务，用于解决切割库存问题（2D "Cutting Stock Problem"），即确定指定长度材料的最佳切割位置，以优化材料利用率。该服务针对不同规模的任务采用不同算法：小规模任务（通常<12个条目）使用暴力法寻找最优解，大规模任务则使用FFD（First Fit Decreasing）算法快速生成解决方案。作为后端服务，需配合https://github.com/ModischFabrications/CutSolverFrontend%E4%BD%BF%E7%94%A8%E4%BB%A5%E8%8E%B7%E5%BE%97%E7%94%A8%E6%88%B7%E5%8F%8B%E5%A5%BD%E7%9A%84%E7%95%8C%E9%9D%A2%E3%80%82

核心功能和特性

• 切割优化算法：根据任务规模自动选择算法（暴力法或FFD），平衡解的最优性和计算效率
• 整数计算：仅使用整数进行计算，如需处理分数可自行调整数值小数点位置
• 无单位限制：不绑定特定单位，可适用于任何长度单位（如毫米、英寸等）
• API接口：通过HTTP POST请求提供服务，便于集成到各类应用中
• 多架构支持：当前支持linux/amd64和linux/arm/v7架构，可部署于多种硬件环境

使用场景和适用范围

• 制造业：金属、木材、塑料等材料的切割规划，减少废料
• 建筑业：管道、型材等建材的切割优化
• 家具制造：板材、木料的切割布局设计
• 任何需要优化材料利用率的场景：通过减少废料降低成本，提高生产效率

使用方法和配置说明

Docker部署

直接运行容器

使用以下命令拉取并运行最新版镜像：

bash
docker run [--rm -it] -p 80:80 modischfabrications/cutsolver:latest

注意：若需稳定接口，建议使用具体版本号（如v1.0）而非latest，接口可能随版本更新发生变化。

使用docker-compose

创建docker-compose.yml文件，示例配置如下：

yaml
version: '3'
services:
  cutsolver:
    image: docker.xuanyuan.run/modischfabrications/cutsolver:latest
    ports:
      - "80:80"
    environment:
      - BRUTEFORCE_THRESHOLD=12  # 切换算法的任务规模阈值（默认12）
    restart: unless-stopped

启动服务：

bash
docker-compose up -d

API使用方法

服务启动后，通过发送POST请求到http://localhost/solve获取切割方案。API详细文档可访问http://localhost/docs查看。

请求示例

json
{
  "stocks": [100, 200],  # 可用材料长度列表
  "parts": [30, 40, 50, 60]  # 需要切割的零件长度列表
}

响应示例

返回包含优化切割方案的JSON数据，示例可参考https://github.com/ModischFabrications/CutSolver/tree/main/tests/res%E3%80%82

性能说明

资源需求

• CPU：1 vCPU即可满足小型任务需求
• 内存：500MB RAM足够处理常规工作负载

运行时间

• 暴力算法：12个条目约需1秒（普通桌面CPU）
• FFD算法：大型任务（>12条目）<0.1秒（普通桌面CPU）
• 并行处理：多核心CPU可同时处理多个任务，但单个任务仅使用单核

算法阈值配置

算法切换阈值（任务规模）可通过环境变量BRUTEFORCE_THRESHOLD调整，默认为12。例如，设置为10则任务条目数≤10时使用暴力法，>10时使用FFD。

依赖说明

• 运行时依赖：

  • https://github.com/tiangolo/fastapi%EF%BC%9AAPI%E6%A1%86%E6%9E%B6
  • https://github.com/encode/uvicorn%EF%BC%9A%E5%BC%82%E6%AD%A5Web%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E5%99%A8
  • https://github.com/more-itertools/more-itertools%EF%BC%9A%E9%AB%98%E6%95%88%E6%8E%92%E5%88%97%E6%93%8D%E4%BD%9C

• 开发依赖：

  • pipenv：依赖管理
  • pytest：单元测试
  • flake8：代码 linting
  • mypy：静态类型检查
  • httpie、requests、httpx：HTTP请求工具

外部链接

• https://scipbook.readthedocs.io/en/latest/bpp.html
• https://github.com/ModischFabrications/CutSolver
• https://github.com/ModischFabrications/CutSolverFrontend