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本发明公开了一种POM海洋模式优化方法及装置，其方法包括：通过对POM海洋模式计算程序进行热点分析，得到所述POM海洋模式计算程序的热点区域；在得到所述POM海洋模式计算程序的热点区域之后，将所述POM海洋模式计算程序的进程数进行修改；在所述POM海洋模式计算程序的进程数修改之后，通过对所述POM海洋模式计算程序的热点区域中的性能优化参数进行编译处理，得到性能优化参数编译后的POM海洋模式；在得到所述性能优化参数编译后的POM海洋模式之后，通过开启所述POM海洋模式的计算流程，完成对所述POM海洋模式的优化。

本发明公开了一种基于深度学习的二维轮廓排样定序方法，具体包括：获取排样历史大数据并预处理，对历史数据中所有已排样的零件进行标定得到排样顺序矩阵Y；提取每个已排样零件的几何特征，得到几何特征矩阵X；整理得到排样定序数据集PRD‑T；建立深度学习模型Packing‑Sort‑Model；输入PRD‑T数据集，训练得到能够输出待排样零件排样顺序的模型Packing‑Sort‑Model；提取待排样零件几何特征，得到待排样零件的几何特征矩阵A；将待排样零件的几何特征矩阵输入到已训练完成的深度学习模型中；计算得待排样零件的排样顺序矩阵B；按照排样顺序对待排样零件进行逐一靠接排样，完成排样。本发明能实现排样过程中待排零件的定序，排样效果好、效率高。