ESICUP के 13 क्लासिक strip-packing instance पर Zorocut का इंजन ऐप के डिफ़ॉल्ट 3 सेकंड में औसतन 76.94 % और 30 सेकंड में 78.67 % density तक पहुँचता है। सबसे अच्छा प्रकाशित तरीका, sparrow, 3 thread पर 20 मिनट में 85.42 % तक पहुँचता है; PackingSolver 81.10 % तक। औसत में हम पीछे हैं, दो instance पर PackingSolver से आगे — और समय का बजट बराबर होने से बहुत दूर है।
हमने क्या नापा
ESICUP के 2D irregular strip-packing instance nesting रिसर्च का साझा पैमाना हैं: polygon के 13 सेट, ALBANO से TROUSERS तक, जिन्हें तय चौड़ाई की पट्टी में जितना छोटा हो सके उतना पैक करना है। डेटा सार्वजनिक (CC0) है और हमने OR-Datasets (MIT) का आम JSON फ़ॉर्मैट इस्तेमाल किया, जिसे एक छोटी स्क्रिप्ट से हमारे इंजन के इनपुट में बदला गया।
- Density = पार्ट्स का क्षेत्रफ़ल, भाग असल में खर्च हुआ मटीरियल।
- Spacing 0 और margin 0, जैसा instance तय करते हैं। गिनती में आने से पहले हर layout को पार्ट्स की ठीक आउटलाइन पर overlap के लिए जाँचा जाता है।
- हमारे रन: Apple M-series, एक thread। 3 s वह बजट है जो ऐप डिफ़ॉल्ट रूप से इस्तेमाल करता है (3 seed का औसत); 30 s वाला कॉलम 1 seed का है।
- प्रकाशित रन: sparrow के 20 मिनट × 3 thread पर 100 रन का औसत, और PackingSolver, Gardeyn, Vanden Berghe & Wauters (arXiv:2509.13329) की उसी तालिका से।
नतीजे (density, %)
| Instance | Zorocut 3 s | Zorocut 30 s | PackingSolver | sparrow |
|---|---|---|---|---|
| ALBANO | 82.36 | 83.21 | 84.95 | 89.47 |
| SHAPES2 (BLAZ) | 76.93 | 77.47 | 85.49 | 84.68 |
| DAGLI | 81.47 | 82.91 | 84.17 | 89.26 |
| FU | 84.54 | 87.46 | 90.39 | 92.24 |
| JAKOBS1 | 80.67 | 81.67 | 81.67 | 89.09 |
| JAKOBS2 | 73.21 | 74.23 | 80.42 | 84.77 |
| MAO | 79.03 | 81.26 | 75.94 | 86.14 |
| MARQUES | 85.23 | 87.36 | 85.48 | 90.93 |
| SHAPES0 | 60.06 | 61.51 | 66.50 | 68.60 |
| SHAPES1 | 64.34 | 67.67 | 72.55 | 75.69 |
| SHIRTS | 83.16 | 84.24 | 85.99 | 89.66 |
| SWIM | 65.98 | 68.93 | 71.44 | 78.26 |
| TROUSERS | 83.30 | 84.77 | 89.30 | 91.73 |
| औसत | 76.94 | 78.67 | 81.10 | 85.42 |
इसे कैसे पढ़ें
- sparrow के मुक़ाबले: 3 s पर लगभग 8.5 अंक पीछे, 30 s पर 6.8 अंक पीछे।
- PackingSolver के मुक़ाबले: 3 s पर लगभग 4.2 अंक पीछे, 30 s पर 2.4। Zorocut MAO (दोनों बजट पर) और MARQUES (30 s पर) में आगे है, और JAKOBS1 पर 30 s में बराबर।
- बजट एक जैसे नहीं हैं: sparrow के आँकड़े ऐप के 3 सेकंड से 400 गुना समय, और 3 thread पर, इस्तेमाल करते हैं। sparrow के छोटे बजट के आँकड़े प्रकाशित नहीं हैं, इसलिए बराबर समय की निष्पक्ष तुलना के लिए sparrow (MIT लाइसेंस) को खुद चलाना पड़ेगा — यही हमारी अगली माप है।
- सब एक ही सेट पर जूझते हैं: SHAPES0 sparrow के लिए भी 68.60 % पर रुक जाता है, क्योंकि उसके टुकड़े आपस में ठीक से फिट होते ही नहीं।
यह अंतर क्यों है
Zorocut हर पार्ट को एक बारीक raster पर bottom-left रखता है और उस क्रम को खोजता है जिसमें पार्ट्स रखे जाते हैं। sparrow और 2013–2019 के सबसे मज़बूत तरीके अलग ढंग से काम करते हैं: वे पार्ट्स को लगातार खिसकाते हैं और खोज के दौरान उन्हें overlap होने देते हैं, फिर अलग करते हैं। इस तरह का तरीका हमारे इंजन का अगला कदम है, अगर शॉप हमें दिखाएँ कि उनके जॉब में यह अंतर मायने रखता है।
शॉप के लिए इसका मतलब
जॉब शॉप का ज़्यादातर काम आयत और सादे bracket होते हैं, जहाँ तरीकों के बीच का अंतर छोटा होता है: हमारे अपने आयतों वाले जॉब पर इंजन 88–89 % भरता है। यह “ज़्यादातर” हमारा अनुमान है, नापा हुआ हिस्सा नहीं। इंजन को वह भी निभाना पड़ता है जिसे बेंचमार्क अनदेखा करता है — शून्य से ऊपर की पार्ट्स की दूरी, किनारे का margin, rotation नियम और part-in-part के लिए छेद — और वह हर लौटाए गए layout पर यह करता है।
यही इंजन आपके ब्राउज़र में चलता है। अपना DXF नेस्ट करें, utilisation और प्रति पार्ट कीमत देखें — मुफ़्त, बिना साइन-अप, कुछ भी अपलोड नहीं होता।
DXF ऑनलाइन nest करेंअक्सर पूछे जाने वाले सवाल
ESICUP क्या है?
EURO Special Interest Group on Cutting and Packing। उसकी dataset रिपॉज़िटरी में वे क्लासिक nesting instance हैं जिन पर रिसर्च पेपर अपनी तुलना करते हैं; यह CC0 के तहत प्रकाशित है।
क्या 77 % density अच्छी है?
यह शेप पर निर्भर करता है: यही इंजन MARQUES पर 85 % और SHAPES0 पर 60 % तक पहुँचता है। तरीकों की तुलना एक ही instance और एक ही समय-बजट पर करें, इसीलिए तालिका दोनों दिखाती है।
nesting कहाँ चलती है?
आपके कंप्यूटर पर: Zorocut Nest में नेटिव रूप से, और ऑनलाइन नेस्टर के लिए ब्राउज़र में WebAssembly के रूप में। ग्राहकों की ड्रॉइंग nesting के लिए अपलोड नहीं की जातीं।
क्या आप बराबर बजट की तुलना प्रकाशित करेंगे?
हाँ। उसी मशीन पर 3 s और 30 s पर sparrow को खुद चलाना अगली माप है; यह पोस्ट उसके साथ अपडेट होगी।
