下料问题概述下料问题生产中通过切割、剪裁、冲压等手段，将原材料加工成规定大小的成材.优化问题按照工艺要求，确定下料方案，使所用材料最省，或利润最大.钢管切割问题（一维）题目1 如何下料最省？分析1、下料最省的标准（也就是最后的目标函数）原料钢管剩余总余量最小;所用原料钢管总根数最少.2、由于采用不同切割模式太多, 会增加生产和管理成本,所以要规定切割模式不能超过几种，即切割模式自己设定为固定的几种
最近做了这方面的事情。把自己的一些经验跟大家分享一下。
遗传算法是一种优化算法，所以可以应用在很多地方。尤其是对于比较复杂或者难于求出精确解的问题，该方法给出了比较好的解决方案。
二维下料问题是说，在固定宽度的板材上切割下一些要求大小的目标物，使得消耗的板材长度最小。
对于这个问题，可以把他抽象为这样的数学模型：每一个目标物设置一个id号
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2024-08-12 14:53:05
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首先是 01 背包问题： 假设有很多商品每件商品都会占一定体积 v[x, y, z] （x,y,z是指某种商品占有的体积） 同时每件商品价值 w[x, y ,z] （对应于v里的商品所对应的价值）也不完全一样，我们有两种选择我拿走或者不拿走，但是我的背包容量有限不能把所有商品全拿走，怎么办才能使得我们取得商品总的价值最大。 首先这是一个动态规划问题，比如设我们取
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2023-12-18 11:35:10
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二维费用的背包问题是指：对于每件物品，具有两种不同的费用；选择这件物品必须同时付出这两种代价；对于每种代价都有一个可付出的最大值（背包容量）。问怎样选择物品可以得到最大的价值。设这两种代价分别为代价1和代价2，第i件物品所需的两种代价分别为a[i]和b[i]。两种代价可付出的最大值（两种背包容量）分别为V和U。物品的价值为w[i]。算法费用加了一维，只需状态也加一维即可。设f[i][v
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2023-09-14 18:24:17
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题目描述一个工厂制造的产品形状都是长方体，它们的高度都是h，长和宽都相等，一共有六个型号，他们的长宽分别为1*1, 2*2, 3*3, 4*4, 5*5, 6*6。这些产品通常使用一个 6*6*h 的长方体包裹包装然后邮寄给客户。因为邮费很贵，所以工厂要想方设法的减小每个订单运送时的包裹数量。他们很需要有一个好的程序帮他们解决这个问题从而节省费用。现在这个程序由你来设计。 输入 输入文件包括几行，
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2024-01-11 10:55:58
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# 二维装箱问题：挑战与解决方案
## 一、问题概述
二维装箱问题（2D Bin Packing Problem）是一个经典的组合优化问题，广泛应用于物流、仓库管理和货物运输等领域。该问题的目的是将不同尺寸的矩形物品放置到有限空间的二维箱子中，以最小化所使用的箱子数量。这个问题通常被视为NP-hard问题，意味着没有已知的有效算法可以在多项式时间内解决它。
## 二、问题实例
假设我们有一
原创
2024-08-30 07:02:04
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# 二维装箱问题的解决方案
## 引言
在计算机科学中，二维装箱问题指的是将一系列不同大小的矩形物体（也称为盒子）尽可能有效地放置在一个矩形容器（也称为箱子）中。这是一个经典的优化问题，解决了这个问题可以帮助我们更好地利用空间资源。在本文中，我将向你介绍如何使用Python解决二维装箱问题。
## 解决方案概述
为了解决二维装箱问题，我们可以采用一种称为"最佳适应算法"的贪心算法。这个算法的基
原创
2023-12-23 08:39:59
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简介最终能实现给出一个在一个指定的平面区域内，不同形状、大小、数量的平面物料的最节省空间的排布方式，且具有实时显示功能问题描述：排布区域 平面区域为40×50（X方向×Y方向）的矩形。物料描述 1、包含矩形和三角形两种形状。 2、矩形和三角形的总数为25个，每种形状至少有一个。 3、矩形和三角形的面积、数量随机。排布规则 1、所有物料都必须使用 2、所有物料之间不能叠放 3、物料可以进行任意角度的
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2023-08-30 16:37:32
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通过分析人工排列的思考过程和实际经验，提出一种解决二维规则物体排列问题的算法。通过计算可放置点和可放置空间，高效解决物块的排列问题。应用遗传算法，求得最优的排列方案。实际应用证明了该算法的有效性。
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2023-06-09 16:45:47
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文章目录一、何为二维矩形装箱问题？二、代码编写1.项目结构2.pom文件3.data.txt4.Instance类5.PlacePoint类6.PlaceSquare类7.Solution类8.Square类9.TabuMapTree类10.TabuSearch类11.ReadDataUtil类12.Application类三、改进前运行结果(95%)四、改进 ------ 引入评价指标，修改生
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2023-10-13 13:15:44
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01 | 问题导入二维装箱问题顾名思义就是将若干个矩形物品装进矩形箱子中，并且在装箱的过程中不允许将矩形物品斜着放（PS：下图就是不允许的装箱操作），同时在装箱过程中允许将物品旋转90度放置（但是为了简单地求解问题，我们规定不允许将物品旋转90度），一般来说求解的目标是最小化箱子的使用数目。 02 | 算法描述BL法全称是bottom-up left-justified，通俗点来说将一
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2023-12-21 05:26:02
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from pyscipopt import Model, quicksum
from vtk import *
import vtk
import random as rd
import time
import numpy as np
import functools
import copy
#数据生成，输入为箱子种类数，箱子最大长、最小长、最大宽、最小宽、商品个数、商品最大长、最小长、最大宽、
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2023-11-23 16:39:43
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文章目录一、天际线启发式二、迭代局部搜索算法结合天际线启发式三、Java代码实现3.1 项目结构3.2 ILS3.4 Run3.5 运行结果展示 【运筹优化】求解二维矩形装箱问题的算法合辑（Java代码实现）一、天际线启发式关于天际线启发式的介绍请看我的另一篇博客：【运筹优化】基于堆优化的天际线启发式算法和复杂的评分策略求解二维矩形装箱问题 + Java代码实现二、迭代局部搜索算法结合天际线启发
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2024-01-28 07:43:29
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写在前面由于某些原因，这篇文章还没写完就作者就搞别的问题去了，写到一半很不好意思，大家可以去看原文对应的论文进一步研究：【A skyline heuristic for the 2D rectangular packing and strip packing problems】。祝大家学习顺利~前言今天为大家介绍二维矩形装箱问题（2D rectangular packing problem， 简称
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2023-08-12 16:02:20
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文章目录1 前言2 代码迁移3 蚁群算法3.1 蚂蚁类 Ant3.2 蚁群算法类 ACO_Packing4 运行结果5 后话 【运筹优化】求解二维矩形装箱问题的算法合辑（Java代码实现）1 前言之前我已经写过一篇禁忌搜索算法求解二维矩形装箱问题（java代码实现）,如果有对二维矩形装箱问题的背景不是很了解的朋友可以去看看2 代码迁移项目的大体框架（一些实体类，数据读取类等）和禁忌搜索算法求解二
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2023-10-06 11:45:52
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梯度下降是神经网络中流行的优化算法之一。一般来说，我们想要找到最小化误差函数的权重和偏差。梯度下降算法迭代地更新参数，以使整体网络的误差最小化。梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降(Gradient Descent)是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时
一、二维矩形排样问题介绍 二维矩形排样问题可以简单理解为：给定一个矩形的材料，需要从上面切割出多个尺寸不同的小矩形，应该如何切割才可以使得材料的利用率最高。二、方法介绍 小编觉得求解该问题的有以下关键步骤：1、如何生成小矩形的可放置位置 小编通过实时更新已放小矩形最顶端的红线来生成新的位置，即下图的p1,p2,p3,p4。小编通过链表的方式来存储这些红线，即存储p的x,y坐标和线的长度。
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2024-06-21 10:13:01
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基于遗传算法的二维板材切割下料优化问题/matlab程序关键词： 遗传算法， 二维板材切割， matlab引言二维板材切割问题在实际的工程中有很多的应用，该问题基本等同于矩形件优化排样，具体是指将若干尺寸不相同的矩形零件在给定的矩形板材上以最优的方式排布，要求所有待排零件都必须排放在板材内，且各个零件之间不发生重叠，并满足一定的工艺要求．排样问题普遍存在于工程领域中，如钣金下料、玻璃切割、造...
原创
2021-09-07 11:37:28
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# Python 下料问题的探讨与实现
在工业生产中，下料问题是一个重要的优化问题，尤其是在材料加工和制造业中。例如，一家家具制造厂可能会面临如何从一块大型木板中裁剪出多个小部件，从而降低原材料的浪费。这种问题不仅涉及经济损失，还与生产效率直接相关。本文将通过 Python 来探讨下料问题的解决方案，并给出相应的代码示例。
## 下料问题的定义
下料问题（Cutting Stock Prob
原创
2024-09-29 05:55:55
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问题：在一个二维数组中，每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数，
原创
2023-01-03 10:16:29
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