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
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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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、
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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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
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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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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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
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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最简单直观详细的理解 背包问题 的一维动态规划解法
我们从题切入，先看题目要求：解题思路：1：我们用到了二维数组，将f[i][j]表示为：将前i个物品放到了总体积为j的包里的情况下，包的最大总价值。2：那么我们f[i][j]的表示方法如下：针对第i个物品，我们有两种情况： 一：不放第i个物体：f[i][j]=f[i-1][j];
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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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
作者简介：本人擅长运筹优化建模及算法设计前言之前的推文都是介绍车辆路径问题以及装箱问题，我们以这篇为引子，开始作业车间调度问题及其求解算法学习之路。本推文将展示遗传算法求解作业车间调度问题的求解思路以及python代码。作业车间调度问题简介排产调度（scheduling）是生产制造业和服务业的重要决策对象，旨在目标明确的前提下，合理地将资源分配给任务。作业车间调度问题（Job-Shop Sched
# 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
# 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
# 二维装箱模拟实现
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用Python实现一个简单的二维装箱模拟。该模拟可以帮助你更好地理解和学习二维装箱算法。
## 流程
下面是整个实现过程的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 定义装箱问题的输入数据 |
| 步骤2 | 实现装箱算法的主要逻辑 |
| 步骤3 | 编写函数进行可视化展示 |
| 步骤4 |
原创
2023-09-02 13:55:26
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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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需求：把箱子装到车上
/**
策略上下文
〈装箱工具〉
@author 27381
@version V1.0
@date 2020/12/5.
*/
public class ContextStrategy extends Abstractloader {
LoaderStrategy loaderStrategy;
public ContextStrategy(Loade
原创
2020-12-05 17:22:00
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【0】README0.1） 本文总结于 数据结构与算法分析， 源代码均为原创， 旨在 理解 “近似装箱问题（两种脱机算法实现）” 的idea 并用源代码加以实现； 0.2） 近似装箱问题的两种联机算法 分别是： 首次适合递减算法 和 最佳适合递减算法 ， 我们将依次给出源代码实现+算法描述； 0.3）联机算法+脱机算法version1）联机装箱问题： 在这种问题中， 必须将每一件物品放入一个箱子后
