学生姓名：曹晨 学号：171310402
作业题目
有一批集装箱要装上一艘载重量为c的轮船。其中集装箱i的重量为w。最优装载问题要求在装载体积不受限制的情况下，将尽可能多的集装箱装上轮船。将最优装载问题的贪心算法推广到2艘船的情形，贪心算法仍能产生最优解吗？
解题过程（针对算法设计题）
简明扼要地写出解题思路或算法设计思路。可用文字、图等描述
假设有两艘船A和B，载重量分别是c1、 c2，n个
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2024-07-16 09:48:16
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作者：莫思雨&王晶&王源 2017年阿里巴巴的一篇用深度强化学习求解3维装箱问题的论文引发了深度学习和强化学习在组合优化问题方面应用的深入探讨。一部分先驱的研究者尝试用深度学习和强化学习的角度去看待组合优化问题的求解，相关的前沿探索性研究也逐步展开。单纯的采用基于Search的传统数学优化方法是否有着局限性，基于深度
贪心算法（Greedy algorithm），又称贪婪算法。是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而使得问题得到全局最优解。贪心的算法的设计就是要遵循某种规则，不断地选取当前最优解的算法设计方法。这节实验将会通过多个问题的来讲解贪心算法。贪心算法基本概念贪心算法与枚举法的不同之处在于每个子问题都选择最优的情况，然后向下继续进行，且不能回溯，枚举法是将所有情况都考虑然
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2023-08-19 22:49:01
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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
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2023-12-20 14:43:42
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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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国防科技大学、克莱姆森大学和视比特机器人的研究人员合作使用深度强化学习求解在线装箱问题，该方法的性能表现优于现有的启发式算法。用户研究显示，该算法达到甚至超越了人类的在线码垛水平。作者团队还将训练模型部署到了工业机器人上，实现了业界首个高效能（连续码放 50 个以上随机尺寸箱子，空间利用率大于 70%）无序混合码垛机器人。在物流仓储场景中，无序混合纸箱码垛机器人有着大量的应用需求。对于乱序到来的、
包装器有些时候，我们需要把类似于int，double这样的基本数据类型转成对象，于是设计者就给每一个基本数据类型都配置了一个对应的类，这些类被称为包装器。包装器整体来说分为四大种：Number，Number类派生出了Integer，Double，Long，Float，Short，Byte这六个小类分别代表了int，double，long，float，short，byte这六种基本数据类型。Char
贪心算法装箱问题在JAVA中的实现
在IT领域，贪心算法装箱问题是一个经典的NP难题，广泛应用于物流、资源分配等场景。此问题的核心在于通过贪心策略使得物品的装箱变得尽可能高效，确保空间的最优利用。
> “贪心算法是通过局部最优选择来逼近全局最优的有效策略。” — 计算机科学导论
### 技术原理
在解释贪心算法装箱问题之前，了解其基本概念是很重要的。装箱问题通常指给定一组物品，每个物品有一
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
307阅读
文章目录贪心算法简介LeetCode 45跳跃游戏LeetCode 55跳跃游戏 || 记录一些自己学到的知识，同时希望能帮到各位小伙伴们学习一些东西，如果有什么写的不好的地方或者需要更改的，还请大佬指正 贪心算法简介贪心算法(又称贪婪算法)是指：在每一步求解的步骤中，它要求“贪婪”的选择最佳操作，并希望通过一系列的最优选择，能够产生一个问题的（全局的）最优解。贪心算法每一步必须满足一下条件：
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2024-08-12 17:57:11
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贪心算法一、概念：贪心算法（又称贪婪算法）是指，在对问题求解时，总是做出在当前体积为V的箱子。有n个物品，体积分别...
原创
2023-01-26 11:45:36
1318阅读
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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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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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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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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一、背包问题 下面是一个可以试用贪心算法解的题目，贪心解的确不错，可惜不是最优解。 [背包问题]有一个背包，背包容量是M=150。有7个物品，物品可以分割成任意大小。 要求尽可能让装入背包中的物品总价值最大，但不能超过总容量。 物品 A B C D E F G
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2023-12-02 13:54:42
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这里的装箱问题和我们在算法意义上的装箱问题不是一个概念！也就是不同于下面这篇博客里的装箱问题。【C++】2018华为软挑：模拟退火+贪心FF解决装箱问题_玛丽莲茼蒿的博客 本文的主要工作是补充这篇博客的缺失代码，使之能够运行。2018华为软挑--模拟退火+FF解决装箱问题【C++代码】_小马哥MAX的博
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2024-01-01 13:52:28
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在Java开发中，二维装箱算法是一个重要且实用的优化技术，特别是在处理复杂的存储需求时。这个算法旨在将给定的物品有效地装入一个或多个容器中，以最小化空间浪费。本文将系统地探讨如何在Java中实现这个二维装箱算法，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、应用场景及未来展望。
## 背景描述
随着电商和库存管理系统的迅速发展，优化存储空间显得尤为重要。采用二维装箱算法可以有效提高货物的存储效率
在解决“装箱问题”时，Python中的贪心算法是一种高效且直观的方法。装箱问题的核心是如何将物品有效地放入多个箱子中，以最小化所需箱子的数量。这不仅在IT和物流行业中具有实际应用，也在其他多个领域广泛存在。此博文将详细介绍贪心算法的原理、解决过程以及应用场景。
> 装箱问题是一个经典的组合优化问题，旨在尽可能最小化使用的箱子数量，同时满足每个箱子的容量限制。
### 技术原理
贪心算法通过在
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];
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2023-11-27 14:40:43
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