基于图形扫描转换的启发式底左（HeuristicBottom-Left，HBL）算法，把一种最大速度收缩策略（MaximalVelocityContractileStrategy，MVCS）的粒子群优化（ParticleSwarmOptimization，PSO）算法应用于不规则零件的优化排样，给出了新的排样组合优化算法（MVCS-PSO）的粒子构造方法和零件排样过程，通过实例把该算法与模拟退火遗传算法（SimulatedAnnealingGeneticAlgorithms，SAGA）进行优化排样比较，实验结果表明，具有良好的非线性和动态搜索性能的MVCS-PSO算法是求解排