就基本的遗传算法思路代码结构为：Genetic主函数：getPermut函数——Product函数——edge变换长宽高函数、Combination结合函数、aberrance变异函数、Select选择函数plotPermute函数——plotPackage函数Main主函数：% 使用遗传算法得到最大装载方式
% 定义初始种群为100个
% 交叉方式为两两交叉组合，分裂概率为0.7
% 变异方
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2023-12-07 14:43:58
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考虑体积重量的装箱问题（贪婪策略装箱）—— 基于遗传算法1 装箱问题简介经典装箱问题要求把一定数量的物品放入容量相同的箱子中，在满足每个箱子装载物品的大小之和不超过箱子容量的约束下，最小化箱子数目。装箱问题是复杂的离散组合最优化问题，属于NP完全问题。2 场景设计已知货物的重量和体积，在满足箱子载重和容积约束的情况下，最小化箱子使用个数，并除了最后一个箱子外，前面的箱子尽量装满。3 遗传算法设计3
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2024-01-10 21:37:28
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考虑体积重量的装箱问题（箱子装载平衡）— 基于遗传算法1 前言经典装箱问题要求把一定数量的物品放入容量相同的箱子中，在满足每个箱子装载物品的大小之和不超过箱子容量的约束下，最小化箱子数目。在上一篇装箱问题的博文【考虑体积重量的装箱问题（贪婪策略装箱）—— 基于遗传算法】中，以贪婪策略进行装箱，在最小化箱子数量的前提下，追求先装货物的箱子尽量装满（或称最后一个箱子的装载最少），本文研究另一个目标，即
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2024-01-28 06:39:13
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代码结构为：Genetic主函数：getPermut函数——Product函数——edge变换长宽高函数、
Combination结合函数、
aberrance函数、
Select选择函数。可视化部分：
plotPermute函数——plotPackage函数Main主函数% 使用遗传算法得到最大装载方式
% 定义初始种群为100个
% 交叉方式为两两交叉组合，分裂概率为0.7
% 变异方式为
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2023-07-24 18:00:45
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三维装箱问题是一类经典的组合优化问题，具有巨大的学习研究和实际应用价值。传统的三维装箱问题都是给定了箱子的尺寸并以最小化箱子的使用数量为优化目标，但是在某些实际业务场景中并没有固定尺寸的箱子。基于此类场景，本文提出了一类新型的三维装箱问题。在本问题中，需要将若干个长方体物体逐个放入一个箱子中（物品的摆放位置不能倾斜），优化目标为最小化能够容纳所有物品的箱子的表面积，因为箱子的表面积与其成本直接正相
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2024-01-17 13:33:25
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遗传算法求解三维装箱问题python是一个结合了优化、算法和编程的挑战。在现代配送与库存管理中，三维装箱问题即将物品以最优的方式装入有限空间内，常常是各企业提升效率的关键。通过遗传算法，我们能够在复杂的设计空间中搜索到较优解。本文将详细阐述遗传算法在三维装箱问题中的应用，以及具体的Python实现过程。
### 背景描述
三维装箱问题的根源可以追溯到20世纪60年代。随着电子商务的发展，尤其是2
可变策略的拟人式三维装箱算法实现问题给定一个长方体容器和较多不同形态的长方体货物，需确定装箱策略，使货物尽可能多地装填到容器中。假设与约束货物可向上码放；货物必须完全包含在容器中；任意两个货物内的任意一点不可在空间中的同一位置；货物不可悬空放置，即货物下方必须有其他货物或容器底部支撑；货物与容器平行放置，即货物的边与容器的对应边平行；货物各个面都可以朝下放置，没有上下左右前后的区别。输入输出输入为
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2023-12-09 23:40:02
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# 基于Python遗传算法解决三维装箱问题
## 引言
随着物流和供应链管理的快速发展，如何有效地将货物装箱成为了一个重要的研究课题。三维装箱问题（3D Bin Packing Problem，3DBPP）正是这一研究领域中的一个经典问题。其主要目标是通过合理的方式在一个固定大小的箱子中装入多个物品，以最小化空间浪费。传统的装箱策略往往难以应对复杂多变的实际需求，因而智能算法（如遗传算法）成
原创
2024-09-19 03:27:27
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原创
2023-11-22 10:52:30
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原创
2023-02-27 21:58:05
200阅读
先准备一个用来图显的函数# -*- coding: utf-8 -*-
from matplotlib import pyplot as plt
#设置图表刻度等格式
from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatter
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import nu
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2023-11-02 10:21:37
291阅读
遗传算法在达尔文提出来“物竞天择，适者生存”的生物进化理论的基础上，美国Michigan大学教授Jolm Holland在1975年作为第一个提出了基本遗传算法的概念，遗传算法实质上就是一种随机搜索类型的算法，又称random searchingalgorithms，这种算法所使用机制大致和生物自然界的自然选择类似，具有随机性，所以说这种算法既高效又并行且兼顾全局。但是这种算法不同于传统算法，可能
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2024-06-13 22:18:05
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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
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2024-01-30 22:47:04
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三维装箱问题在电商业务中有重要应用, 例如订单打包和商品装车. 下面我们列举一些电商业务中可能用到的三维装箱问题.基本概念首先我们把问题分为两类:判定问题(Decision Problem). 这类问题的答案只有两种: 是 或 否.优化问题(Optimiation Problem). 这类问题一般有一个优化目标, 问题的最优解使得目标达到最优.为了方便描述, 我们先介绍一些术语和假设.物品物品有两
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2023-08-28 18:54:30
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原创
2023-06-11 10:26:08
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【题目考点】1. 贪心【解题思路】该题说是三维立方体，实际上无论是包裹还是产品，高度都是h，因而不用考虑高度，这实际上是二维平面上的问题。1. 贪心选择性质的证明贪心选择：选择最大的可以装入该包裹的产品装入该包裹证明：存在最优解包含第一次的贪心选择。即存在最优解，第一个包裹中包含最大产品。假设所有最优解都不包含第一次的贪心选择，即第一个包裹C中不包含最大的产品x。 最大的产品x一定存在于某个包裹内
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2024-08-15 16:32:42
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# Java三维装箱问题算法探讨
在日常生活和工业生产中，三维装箱问题（3D Bin Packing Problem）是一个常见的优化问题，它的目标是将不同体积的物品有效地装入固定空间的容器中，以最小化所需的容器数量。由于该问题属于NP-hard问题，传统的方法通常时间复杂度较高。因此，求解三维装箱问题的有效算法显得尤为重要。
本文将介绍Java实现三维装箱问题的基本算法，提供代码示例，并通过
在现代物流和仓储管理中，如何在三维空间中有效地安排和装载货物是一个重要的问题。这就是“Java三维装箱问题”的算法所要解决的。通过数学和计算机科学的结合，我们能够为这一问题提供高效的解决方案。
```mermaid
flowchart TD
A[三维装箱问题] --> B[背景描述]
B --> C[技术原理]
C --> D[架构解析]
D --> E[源码分析
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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航空集装器装箱优化模型1.问题描述设要求把n种数量有限的货物装入m种类型的集装器中各类型集装器若干，集装器的最大载重量和容积分别位M、V，第i种货物的数量、三维尺寸和重量分别为、、求在满足一定现实约束的条件下，尽可能实现使用集装器的占地面积小。同时考虑以下5种约束条件。（1）体积约束：单个集装器装载货物的总体积不得大于集装器的最大装载体积。（2）方向约束：在装载中，货物的摆放方向受约束，例如有些货
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2024-01-12 11:20:11
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