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
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
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、
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
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
521阅读
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
3165阅读
目录1 题目2 装箱算法2.1 所有装箱算法2.2 Bottom-Left具体算法过程3 Python 实现3.1 main.py主函数3.2 overlap函数3.3 finalPos函数3.4 downHAtPoint函数3.5 Update_itemRP函数3.6 leftWAtPoint函数3.7 其他小功能的函数4 缺点及改进5 完整代码下载 1 题目将若干个矩形物品装进矩形箱子中，并
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2023-08-30 15:50:06
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问题描述： 上面的描述是一个三维的装箱问题，但是题目说大箱子的长度和小箱子的长度相同，所以可以转换为一个二维空间上的装箱问题，只考虑宽和高。思考：怎么装才能保证装的最多？从最小的开始装，装到装不下了就是最多的情况。（背包问题）但是小方块不规则，会有很多空隙存在，那么在计算剩余空间的时候，用剩余总空间减去当前小方块的空间这样的做法是有问题的，因为小方块不可能像理想的那样紧凑的在一起。解决方法：要装下
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
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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文章目录一、天际线启发式二、遗传算法结合天际线启发式三、Java代码实现3.1 项目结构3.2 Genome3.3 GA3.4 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、遗传算法结合天际线启
# Python 退火算法解决二维装箱问题
## 引言
退火算法是一种启发式优化算法，常用于解决组合优化问题，其中包括二维装箱问题。本文将介绍如何使用Python实现退火算法来解决二维装箱问题。
## 二维装箱问题介绍
二维装箱问题是指将一组矩形物体（每个物体有不同的宽度和高度）按照最优的方式放入一个矩形容器中，使得容器的利用率最高。该问题是一个NP-hard问题，意味着没有有效的多项式时间算
原创
2023-10-20 18:41:02
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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，
# 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
# 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
1.sort()函数，默认的是对二维数组按照第一列的大小对每行的数组进行排序。所以可以加上cmp函数用按照任意列对数组进行排序。
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2023-05-23 00:59:09
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内容参考书籍——《算法竞赛入门经典训练指南》 在程序中，用顶点数组表示多边形，其中各个顶点按照逆时针顺序排列。 判断点是否在多边形内。采用转角法，基本思想是计算多边形相对于判定点转了多少度，具体来说，将多边形每条边的转角加起来，如果是360°，说明在多边形内；如果是0°，说明在多边形如果是180°则在多边形边界上。该方法在处理一些弧形多边形时丝毫不受影响，只需要每一段的终点到起点的转角累加
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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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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# 板材下料问题 Python 实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助刚入行的小白解决“板材下料问题”。这个问题在工业生产中非常常见，涉及到如何最大化利用有限的板材资源，以减少浪费。下面，我将详细介绍如何使用 Python 解决这个问题。
## 一、问题概述
板材下料问题可以概括为：给定一种或多种尺寸的板材和一系列不同尺寸的零件需求，如何切割板材以满足这些需求，同时尽量减少板材的
