在NP难矩形/长方体填充问题的研究基础上,提出了综合考虑时间和空间因素的时空优化调度问题。时空优化调度问题是指,在欧式空间内,已知一个矩形框容器和若干个需要持续加工定长时间的矩形物体,要求所有小矩形块的加工完成时间最短。首先研究了三维时空优化调度问题,在何琨等人提出的基于动作空间求解二维矩形Packing问题的高效算法的基础上,设计了基于穴度的调度算法CDS(a caving degree based scheduling algorithm)。通过对穴度定义地改进,小矩形块可以快速在大矩形框中找到最优布局,提高面积利用率,提出了评价准则的定义,使得拥有较长的加工时间的小矩形块被优先填充。为了测试算法的效果,设计了算例构造算法,在二维矩形填充问题的21个经典算例的基础上,生成了30个闸断模式算例和60个非闸断模式算例。进一步研究了四维时空优化调度问题,给出了基于捆绑的贪心调度算法CBGS(a cuboid binding based greedy scheduling algorithm),以及在三维装箱问题的算例基础上构造了测试算例。把时空优化调度问题的时间变量简单看作空间变量时,可以退化为相应维数的布局填充问题。对这两个问题分别在三维和四维上进行实验对比,其对比结果都说明时空优化调度问题能够增加空间利用率,获得更小的加工调度时间。在三维时空优化调度问题上,算法的平均调度时间长度接近理论上存在的最优平均调度时间长度,证明了算法能有效解决其问题。