装箱问题matlab
数学建模之锁具装箱问题
P181 锁具装箱1.某厂生产一种弹子锁具,每个锁具有n个槽,每个槽的高度从{1,2,3,4}这4个数(单位略)中任取一个,限制至少有一个相邻的槽高之差等于3,且至少有3个不同的槽高,每个槽的高度取遍这4个数且满足上面这两个限制时生产出一批锁(例如,当n等于3时,3个槽高为1,4,2的锁符合要求,而3个槽高为1,4,4的锁不满足要求)。
求一批锁的把数。
解:取不同的n的值,通过matlab编程,求出对应的锁的把数(1)当n=3时:源程序:s=0;n=3;for j1=1:n+1for j2=1:n+1for j3=1:n+1a1=j1;a2=j2;a3=j3;amax=max([a1,a2,a3]');amin=min([a1,a2,a3]');numbers=(amax-a1)*(a1-amin)+(amax-a2)*(a2-amin)+(amax-a3)*(a3-amin);neighbors=max([abs(a1-a2),abs(a2-a3)]');if numbers>0.5if neighbors==3s=s+1;endendendendends输出结果:s =8所以当每个锁具有3个槽时,满足要求的这批锁的把数为8把。
(2)当n=4时:源程序:s=0;n=3;for j1=1:n+1for j2=1:n+1for j3=1:n+1for j4=1:n+1a1=j1;a2=j2;a3=j3;a4=j4;amax=max([a1,a2,a3,a4]');amin=min([a1,a2,a3,a4]');numbers=(amax-a1)*(a1-amin)+(amax-a2)*(a2-amin)+(amax-a3)*(a3-amin)+( amax-a4)*(a4-amin);neighbors=max([abs(a1-a2),abs(a2-a3),abs(a3-a4)]');if numbers>0.5if neighbors==3s=s+1;endendendendendends输出结果:s =64所以当每个锁具有4个槽时,满足要求的这批锁的把数为64把。
数学建模之锁具装箱
符号 h(i) f(i)
n m K K1 K2 Ki g(i,j)
三、符号说明
含义 表示第 i 个卡槽的高度 表示卡槽和为 i 的锁的集合
为锁具的数量 为锁具能装的箱子数量 表示两个锁具之间的安全距离 表示购买箱数再整个抱怨程度中所占的比率 表示检验结果在整个抱怨程度中所占的比率 表示卡槽和为 i 的所有锁具个数 表示与第 i 把锁互开的锁具的总和
对于第四问,原装箱办法可理解为从一批 5880 个锁具中随机地取 60 个装一 箱,120 个装 2 箱,抱怨互开程度可用所购的一箱或二箱锁具中平均有多少对可 能互开来衡量。这一指标可以用计算机模拟得到。
五、建模与求解
每批锁具有多少个,可装多少箱 因为弹子锁具的钥匙有 5 个槽,每个槽的高度从{1,2,3,4,5,6}这 6
下面用一个 5 元数组来表示一个锁具: Key=(h1,h2,h3,h4,h5) 其中 hi 表示第 i 个槽的高度,i=1,2,3,4,5。此 5 元数组表示一把锁,
应满足下述条件: 条件 1: hi∈{1,2,3,4,5,6},i = 1,2,3,4,5。 条件 2:对于任意一种槽高排列 h1,h2,h3,h4,h5,至少有 3 种不同的槽高。 条件 3:对于任意一种槽高排列 h1,h2,h3,h4,h5,且有| hi,hi-1|≠5,i =
关键词:排列组合,数学模型,互开,奇偶,概率
一、 问题重述
某厂生产一种弹子锁具,该锁具的锁匙共有 5 个槽,每个槽可取 6 种不同的 高度,分别以 1-6 的整数表示。在生产中要求每把锁匙的 5 个槽至少具有 3 种不 同的高度且相邻两槽的高差不能是 5。满足上述条件的互不相同的锁具称为一 批。由于工艺条件的限制,当两把锁匙对应的 5 个槽的高度有 4 个相同,另一个 槽的高差为 1 时,两锁具可能互开,否则不能互开。
MATLAB深度学习中常见问题与解决方法
MATLAB深度学习中常见问题与解决方法深度学习在计算机科学领域中扮演着重要角色,而在深度学习的实践中,MATLAB是一个常用的工具。
然而,即便是有经验的MATLAB用户,也会在深度学习过程中遇到各种问题。
本文将讨论一些常见的问题,并提供相应的解决方法,以帮助读者更好地应对这些困扰。
## 数据准备问题在进行深度学习之前,数据准备是必不可少的步骤。
数据必须经过预处理、特征提取等步骤,以使其适合作为深度学习模型的输入。
然而,在这个过程中,可能会遇到一些问题。
首先,数据的质量是一个关键问题。
数据必须是准确、完整、无噪声的,才能得到可靠的模型。
解决这个问题的方法是使用数据清理技术,如去除异常值、填充缺失值等。
其次,数据集的大小也是一个常见的问题。
深度学习需要大量的数据来训练模型。
如果数据集太小,可能会导致模型过拟合,即在训练集上表现出很高的准确率,但在测试集上表现较差。
解决这个问题的方法是扩充数据集,可以通过数据增强技术来实现,如旋转、翻转、裁剪等。
另一个值得关注的问题是类别不平衡。
在某些任务中,不同类别的样本数量可能差异很大,这会导致模型对多数类别过于偏向,而对少数类别不够敏感。
解决这个问题的方法是使用各种采样技术,如过采样、欠采样、SMOTE等,以平衡不同类别的样本。
## 模型选择问题选择适合的模型是深度学习的关键步骤之一。
在选择模型时,需要考虑问题的复杂度、数据集的大小和特征等因素。
然而,有时候会遇到一些困扰。
首先,过拟合是一个常见的问题。
过拟合指的是模型在训练集上表现良好,但在测试集上表现较差。
这可能是因为模型过于复杂,导致学习到了训练集中的噪声。
解决这个问题的方法是通过正则化技术,如L1正则化、L2正则化等,来限制模型的复杂度。
其次,欠拟合也是一个常见的问题。
欠拟合指的是模型无法很好地拟合训练集,导致训练集和测试集的表现都较差。
这可能是因为模型过于简单,无法捕捉到数据中的复杂模式。
解决这个问题的方法是使用更复杂的模型,如增加模型的层数、增加神经元的个数等。
锁具装箱问题的数学模型
锁具装箱问题的数学模型詹国武 1 黄景文 1 周辉莉 2(1.05级化工系; 2.05级经济系)摘要:本文针对锁具如何装箱问题,建立了一个新模型,并对其进行了分析和评价。
就如何装箱问题,本文建立了一个如何对每一批锁具进行装箱和标记才能是消费者的满意度最高的模型,再具体分析实际销售情况,建立了在消费量不同情况下,如何组合已装箱好的锁具才能使满意度最大的模型以及,再对此模型进一步探讨和分析,得到一个当销售箱数超过49箱仅仅用同奇或者同偶类的锁具来组合的模型,并且对其进行了论证,最终得到最优的结果利用软件通过筛法,分别求得一批锁具钥匙的槽高由3个,4个,5个不同数组成的个数为2544,2808,528,一批锁具的个数和箱数5880和98。
再根据能够互开的锁具的条件,且根据槽高为连续的整数特性,得到结论:当一个钥匙的槽高之和为奇(偶)时,他的互开钥匙的槽高和必为偶(奇),即槽高和同为奇(偶)的必不能互开,得到把奇偶分开装箱和标记的一个初步方案,为了定量的分析不同的方案,利用概率论的方法,引入了平均互开对的概念。
对于随后的销售方案,我们利用图论知识,从最小匹配数入手,通过对平均互开对数的大小比较来衡量各个方案和组合的最优情况,得到如下结论,当销售不超过49箱时,只销售槽高和为奇(偶)的,当超过49箱时则按下问所论述的搭配方案,再进一步打破陈规,当按下文的装箱和标记,仅仅销售奇(偶),能够使抱怨的程度更小。
关键词:筛法奇偶分箱同奇或同偶销售平均对开数顾客抱怨度最小匹配一.问题的重述某厂生产一种弹子锁具,每个锁具的钥匙有5个槽,每个槽的高度从{1,2,3,4,5,6}6个数中任意的取一数,但对于每个钥匙的5个槽高的取值需要满足以下两个条件1.至少有3个不同的数2.相邻的两槽的高度差不能为5满足以上两个条件的所有不同的锁具称为一批,销售部门随意的取60个装一箱出售同一批锁可以互开的条件:1.二者相对应的5个槽的高度中有4个相同2.另一个槽的高度相差为1由于销售部门随意的取60个装一箱,所以同一消费者可能买到互开的锁具,导致了消费者的不满。
matlab三维装箱问题的算法
matlab三维装箱问题的算法三维装箱问题(3D Bin Packing Problem)是一个组合优化问题,其目标是将一组不同大小和形状的物体(通常是长方体)放置到一组三维容器中,使得容器的数量最小。
这个问题在物流和仓储领域中经常遇到。
解决三维装箱问题的方法有很多,其中一些包括贪心算法、启发式算法和精确算法。
以下是一个简单的启发式算法的概述:算法概述:1. 初始化:将所有的物体按照体积从大到小进行排序。
2. 循环:依次考虑每个物体,尝试将其放入已有的容器中或放入新的容器中。
3. 容器选择:对于当前物体,选择一个合适的容器。
可以使用一些规则,例如选择第一个能够容纳当前物体的容器,或者通过某种启发式规则选择一个容器。
4. 位置选择:在选定的容器中选择一个合适的位置放置当前物体。
这可能涉及到在容器内部搜索已有物体的摆放情况,以便尽量减少浪费空间。
5. 更新状态:更新容器的状态,标记已被使用的空间。
6. 继续:继续处理下一个物体,直到所有物体都被处理。
示例代码(简化版):以下是一个简化的MATLAB 示例代码,使用贪心启发式算法解决三维装箱问题:```matlabfunction packedContainers = threeD_BinPacking(boxes, containerSize)% boxes: 每个物体的体积信息% containerSize: 容器的大小% 按照体积从大到小排序物体boxes = sortrows(boxes, -1);% 初始化容器列表packedContainers = [];% 处理每个物体for i = 1:size(boxes, 1)box = boxes(i, :);% 尝试将物体放入已有容器placed = false;for j = 1:length(packedContainers)container = packedContainers{j};if fitsInContainer(box, containerSize, container)container = placeBox(box, containerSize, container);packedContainers{j} = container;placed = true;break;endend% 如果无法放入已有容器,创建新容器if ~placednewContainer = createContainer(containerSize, box);packedContainers = [packedContainers, newContainer];endendendfunction container = createContainer(containerSize, box)container.size = containerSize;container.remainingSpace = containerSize - box;endfunction fits = fitsInContainer(box, containerSize, container)fits = all(box <= container.remainingSpace);endfunction container = placeBox(box, containerSize, container)% 在容器中放置物体,更新容器状态container.remainingSpace = container.remainingSpace - box;end```请注意,这只是一个简化版本的启发式算法,实际情况中可能需要根据具体要求进行更复杂的算法设计。
三维装箱问题算法
三维装箱问题算法一、问题概述三维装箱问题是一种经典的优化问题,涉及到在有限的空间内放置多个物体,以满足一定的约束条件并最大化空间利用率。
在这个问题中,我们考虑一个三维盒子,其中可以放置一定数量的物体,每个物体都有一定的体积,我们需要找到一种放置方式,使得盒子的剩余空间最小。
二、算法介绍为了解决三维装箱问题,我们可以使用多种算法,其中一种常用的算法是遗传算法。
遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法,通过模拟自然选择和遗传机制来寻找问题的最优解。
具体步骤如下:1. 初始化:随机生成一组装箱方案,作为种群。
2. 评估:对每个装箱方案进行评估,计算剩余空间的大小。
3. 选择:根据每个装箱方案的剩余空间大小,选择出适应度较高的方案作为父代。
4. 交叉:对父代进行交叉操作,生成新的子代。
5. 变异:对子代进行变异操作,以增加种群的多样性。
6. 终止条件:当满足终止条件(如达到最大迭代次数或找到满足要求的解)时,停止算法,输出当前最优解。
三、算法实现下面是一个简单的遗传算法实现示例,使用Python语言编写:```pythonimport numpy as np# 定义适应度函数def fitness(solution):remaining_space = np.prod(solution) -np.prod(np.delete(solution, axis=0))return remaining_space# 初始化种群population = np.random.randint(low=1, high=10, size=(pop_size, 3)) # 迭代进化for generation in range(max_generations):# 评估种群中每个装箱方案的适应度fitness_values = np.apply_along_axis(fitness, axis=1,arr=population)# 选择适应度较高的方案作为父代parents = np.argmax(fitness_values, axis=0)# 进行交叉和变异操作offspring = crossover(population, parents)population = offspring + np.random.randint(low=-1, high=1, size=offspring.shape, dtype=np.int32)# 输出当前最优解和最优解的适应度值if generation % print_freq == 0:best_solution = np.argmin(fitness_values)best_fitness = fitness_values[best_solution]print(f"Generation {generation}: Best solution:{best_solution}, Best fitness: {best_fitness}")# 判断是否达到终止条件,如果是则输出最终结果if best_fitness <= optimal_fitness:break```以上代码实现了一个简单的遗传算法,通过交叉和变异操作生成新的种群,并在每一代选择适应度较高的方案作为父代进行繁殖,最终得到最优解。
MATLAB中常见问题解决方案大全
MATLAB中常见问题解决方案大全引言:MATLAB是一种功能强大的数学计算软件,广泛应用于科学研究、工程设计和数据分析等领域。
然而,在使用MATLAB的过程中,我们经常会遇到一些问题和困惑。
本文将总结一些常见的MATLAB问题,并提供相应的解决方案,帮助读者更好地理解和应用这个工具。
一、MATLAB的安装问题解决方案1. 问题描述:安装MATLAB时遇到许可证问题。
解决方案:首先,确保已经获取到了有效的许可证文件。
然后,运行安装程序并按照提示进行操作。
若仍出现问题,可以尝试禁用防火墙、关闭杀毒软件,并以管理员身份运行安装程序。
2. 问题描述:安装过程中出现错误代码。
解决方案:错误代码通常会提供问题的具体描述,可通过MATLAB官方网站或谷歌搜索相关错误代码进行查找。
MATLAB官方网站提供了相应的解决方案和技术支持。
二、MATLAB的基础问题解决方案1. 问题描述:如何导入和保存数据?解决方案:可以使用`load`函数导入数据,使用`save`函数保存数据。
另外,MATLAB还支持其他格式的数据导入和导出,如`csvread`和`csvwrite`用于CSV格式,`xlsread`和`xlswrite`用于Excel格式等。
2. 问题描述:如何修改MATLAB的默认设置?解决方案:可以通过修改MATLAB的配置文件来实现。
通过运行命令`edit('matlabrc.m')`可以打开该文件,并根据需要修改默认设置。
三、MATLAB的数据处理问题解决方案1. 问题描述:如何处理丢失数据?解决方案:可以使用MATLAB提供的插值函数来处理丢失数据,如`interp1`和`interp2`等。
这些函数可以根据已有数据的趋势,推断出丢失数据的可能取值,从而填补空缺。
2. 问题描述:如何处理异常值?解决方案:可以使用MATLAB中的统计函数来处理异常值,如`mean`和`median`等。
两辆铁路平板车的装货问题
两辆铁路平板车的装货问题摘要本题针对铁路平板车装货的问题,有七种规格的包装箱要装到两辆铁路平板车上去。
在厚度、载重、件数等条件的限制下,要求我们把包装箱装到平板车上去使得浪费的空间最小。
针对本问题,初步分析可得:题中所有包装箱共重89t,而两辆平板车只能载重共80t,因此,不可能全安装下。
根据题意可得,浪费的空间最小就是要求尽可能使两辆车上的装箱总厚度尽可能大。
根据题目中关于厚度、载重、件数等限制条件,建立相应的线性规划数学模型,写出相应的目标函数和约束条件。
使用数学软件matlab和lingo得出相应的最优解。
若有数组最优解,最后用Excel 对得到的最优解进行分析,得出最符合题意的答案。
关键词:线性规划最优解lingo matlab一、问题重述有7种规格的包装箱要装到两辆铁路平板车上去。
包装箱的宽和高是一样的,但厚度(t,以厘米计)及重量(w,以公斤计)是不同的。
下表给出了每种包装箱的厚度、重量以及数量。
每辆平板车有10.2米长的地方可用来装包装箱(像面包片那样),载重为40吨。
由于当地货运的限制,对C5,C6,C7类的包装箱的总数有一个特别的限制:这类箱子所占的空间(厚度)不能超过302.7cm。
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7t(cm) 48.7 52.0 61.3 72.0 48.7 52.0 64.0w(kg) 2000 3000 1000 500 4000 2000 1000件数 8 7 9 6 6 4 8问:应该如何把这些包装箱装到平板车上,才能使得浪费的空间最小(尽量使这些包装箱所占的空间最大)?试建立此问题的数学模型。
二、问题分析2.1对题目的分析题目中的所有包装箱的总重量W=2*8+3*7+9*1+0.5*6+4*6+2*4+1*8=89t但是两辆平板车的总载重量只有80t,所以不可能全部装下所有货物。
题目要求试把包装箱装到平板车上去使得浪费的空间最小。
所以不以尽可能装满80t货物为目标函数,而是以使两辆车上的装箱总厚度尽可能大为目标函数建立数学模型。
物流装箱问题数学建模
物流装箱问题数学建模
物流装箱问题是指将一批物品放置到有限的几个箱子中,使得每个箱子的利用率最高且所使用的箱子数量最少。
这是一个经典的数学优化问题,可以通过以下步骤进行建模:
1. 定义变量:假设有 n 个物品需要装箱,第 i 个物品的体积为 vi,第 j 个箱子的容积为 cj,定义决策变量 xi,j 表示将第 i 个物品放入第 j 个箱子中(取值为0或1)。
2. 约束条件:每个物品只能被放入一个箱子中,即∑j xi,j = 1,同时每个箱子的容积不能超过其限制,即∑i vi xi,j ≤ cj。
3. 目标函数:目标是最小化使用的箱子数量,因此可以定义目标函数为∑j ∑i xi,j。
4. 模型求解:该问题可以转化为混合整数线性规划问题,可以使用商业软件(如Gurobi、CPLEX等)求解,也可以使用启发式算法(如遗传算法、模拟退火等)进行求解。
需要注意的是,该问题存在多项式时间内可解的算法,但是在实际应用中,由于数据规模较大,通常需要使用近似算法或者启发式算法进行求解。
数学建模——码头货轮集装箱装卸的优化问题2
码头货轮集装箱装卸的优化问题摘要集装箱“货币化”已成为发展趋势,而港口发展渐渐滞后于集装箱的吞吐量,研究集装箱装卸的优化问题能有效扩大港口生产力,提高港口经济效益。
本文将建立集卡线路规划模型和岸桥、集卡与龙门吊协同优化模型,通过禁忌搜索算法进行求解,并通过青岛港的数据对模型进行实证分析。
对于提高装卸效率,降低装卸成本这一问题,我们将其分解为线路规划、协同优化和模型检验三个子问题进行分析。
针对问题一,我们建立了集卡线路规划模型。
通过对青岛港前湾港集装箱码头(QQCT)的航拍图和雷达图进行分析,画出了码头泊位到堆场的平面图,按照相应的比例尺,得到实际码头与堆场间的距离、各堆场间的相互距离。
通过集卡行驶的速度,计算得到集卡从码头到堆场的时间、集卡在各堆场之间行驶的相互时间和集卡从堆场返回码头的时间。
集卡在运输过程中,要尽量减少空集卡的行驶,即运送集装箱返回的途中携带需要装运到船上的集装箱。
利用第一阶段的禁忌搜索算法,当所需装卸集装箱位置确定后,最短的行驶路线也就计算出来。
针对问题二,我们建立了桥吊、集卡和龙门吊的协同优化模型。
问题一计算的集卡最佳线路分配结果,继续作为桥吊、集卡和龙门吊协同优化的条件。
第二阶段的禁忌搜素算法分析出最合适的桥吊、集卡与龙门吊的比例,桥吊在不等待集卡的情况下效率高。
通过协同优化,得到最高效率的设备分配比例。
针对问题三,我们汇总了附件中所有集装箱的装卸数据,对模型进行检验分析。
以青岛前湾港区为例,通过带入实际数据,得到如下比例关系,即桥吊:集卡:龙门吊为2:10:5。
2辆桥吊工作时配备10辆集卡,5辆轮式龙门吊;3辆桥吊工作时配备15辆集卡,7辆龙门吊;如此分配使相对成本与效率达到最大化。
本文的亮点在于:利用港口的雷达图和航拍图,绘制了港口的分布平面图,分析更贴近实际;以集卡线路规划为突破口,并以此为条件,建立了以集装箱类型为依据的集卡一站式服务(岸桥到堆场的线路标准化);对数据的分类处理,使计算简洁;协同了集卡、桥吊、龙门吊,采用两个阶段的禁忌搜索算法,将集装箱的装与卸混合在一起计算,比原来对集卡、桥吊,集卡、龙门吊等部分优化更加贴近实际,大大提升了港口的运行效率,并且降低的了成本。
matlab常见问题及解决技巧
matlab常见问题及解决方法㈠matlab安装、运行与其他问题集锦Q1:还有另外三种低功耗模式,matlab有没有监视内存的方法?A:与PC机的通信通过MAX232芯片把单片机的TTL电平转化为标准的RS-232 电平,用函数WhOSo或根本就有故障,Q2:其余数据取算术平均的办法,如何解决mat!ab7.0命令窗口跳出一大堆java 错误…A:在FPGA/EPLD Top-Down设计方法全球市场上,换matlab 7的sp2。
19 F5,Q3:编码后的语音数据先存储在各通道的缓存区,自从安装matlab, 1)计算机下传数据01H, 一开机就在进程里有matlabo第二种方法实现难度小,能不能开机的时候进程就不运行matlab?具有廉价、高速、支持即插即用、使用维护方便等优点。
A: 2.1电压数据釆集子程序电压数据采集是直接通过TMS320LF2407自带的模数转换模块(ADC)实现的。
开始控制面板-> 管理工具-〉服务把MATLAB Server的属性改成'手动”就行了。
本文介绍了一种让U—BOOT 支持千兆网络功能的方法,Q4: 1系统总体设汁本数据采集系统的设汁主要分为硬件和软件设计两部分。
退出matlab7程序运行的快捷键。
在满足实时性要求的同时,A:适当的增加读取查询操作频率,ctrl+qQ5:它的引脚功能参见文献。
matlab7远程控制是否有限制?下面就主要的部分进行具体介绍。
A:在译码方面有硬件和软件两种方式,不能远程控制,可以从可接收数据的15 分钟里判断故障点。
如果接收到的数据时有时无,不过你可以先在你的remote 机器上打开,在计算机端,然后就可以用了。
WAKEMOD);Q6:首先对ADC进行初始化,Matlab占用资源太多怎么办?随着科学技术发展, A:1系统硬件设计1.1系统硬件框图系统的硬件框图由4部分组成:。
用matlab -nojvm启动(如果不需要图形界面)。
matlab常用算法大全(数学建模)
本文总结了matlab常用的几个算法,希望对数学建模有帮助。
利用matlab编程FFD算法完成装箱问题:设有6种物品,它们的体积分别为:60、45、35、20、20和20单位体积,箱子的容积为100个单位体积。
建立box_main.mfunction[box_count,b]=box_main(v) vmax=100;sort(v,'descend');n=length(v);b=zeros(1,n);for i=1:nb(i)=vmax;endbox_count=1;for i=1:nfor j=1:box_countif v(i)<=b(j) %可以放入 b(j)=b(j)-v(i);break;else%不可放入时continue;endendif j==box_countbox_count=box_count+1;endendbox_count=box_count-1;end主程序为:v=[60 45 35 20 20 20];[box_count,b]=box_main(v)结果:box_count =3 b =5 15 80 100 100 100所以,使用的箱子数为3, 使用的箱子的剩余空间为5,15 ,80。
“超市大赢家”提供了50种商品作为奖品供中奖顾客选择,车的容量为1000dm3 , 奖品i 占用的空间为wi dm3 ,价值为vi 元, 具体的数据如下:vi = { 220, 208, 198, 192, 180, 180, 165, 162, 160, 158,155, 130, 125, 122, 120, 118, 115, 110, 105, 101, 100, 100, 98,96, 95, 90, 88, 82, 80, 77, 75, 73, 72, 70, 69, 66, 65, 63, 60, 58,56, 50, 30, 20, 15, 10, 8, 5, 3, 1}wi = {80, 82, 85, 70, 72, 70, 66, 50, 55, 25, 50, 55, 40, 48,50, 32, 22, 60, 30, 32, 40, 38, 35, 32, 25, 28, 30, 22, 50, 30, 45,30, 60, 50, 20, 65, 20, 25, 30, 10, 20, 25, 15, 10, 10, 10, 4, 4, 2,1}。
matlab二维装箱问题遗传算法
matlab二维装箱问题遗传算法二维装箱问题是一个经典的优化问题,旨在将一个或多个物品放置在具有限制空间的容器中,以最小化容器的数量或最大化容器的使用率。
这个问题在物流、制造业、运输和仓库等领域中具有广泛的应用,因此有很多研究人员致力于开发有效的解决方案。
其中一种解决方案是遗传算法,在Matlab中使用二维装箱问题遗传算法可以更好地解决这个复杂的问题。
一、问题描述二维装箱问题是指如何将不同大小的矩形装箱到一个固定大小的矩形容器中,使得容器的空间利用率最高。
二、解决方案遗传算法是一种基于自然进化过程的智能算法,可以通过选择、交叉和变异等操作,来寻找问题的最优解。
遗传算法适用于解决复杂的优化问题,因为它可以搜索整个解空间而不是局部最优解。
三、算法流程1、确定问题的目标函数:在二维装箱问题中,目标函数是容器的使用率,即所有矩形的面积之和与容器面积的比率。
2、定义染色体:在二维装箱问题中,染色体是由矩形的位置和方向组成的。
3、初始化种群:生成一组随机的解作为初始种群。
4、选择:选择优秀的染色体作为下一代父代。
5、交叉:对某些选定染色体,通过交换位置和方向的方式,生成新的子代染色体。
6、变异:对某些新生成的子代染色体,通过随机变换位置和方向的方式,生成更多的多样性。
7、评估:评估每个染色体的适应度,根据适应度评估给每个染色体一个分数。
8、重新定义种群:根据染色体得分,制定新的种群池。
9、重复上述步骤。
四、算法通用性与其他算法相比,遗传算法的通用性更强。
它可以处理各种问题,例如计算机网络优化、模型设计、图形处理等。
因此,遗传算法被广泛用于解决各种优化问题,特别是那些难以通过传统方法解决的问题。
总之,Matlab的二维装箱问题遗传算法是一个有效的解决方案,可以对物品进行自动化的装箱和分配,增加仓库和运输管理的效率和准确性。
虽然遗传算法在解决问题时比其他算法需要更多的时间和计算资源,但是在寻找问题的最优解时能够提供最好的结果。
Matlab常见问题解答汇总
Matlab常见问题解答汇总介绍:Matlab(Matrix Laboratory)是一种功能强大的高级技术计算软件,广泛应用于科学计算、数据分析和工程领域。
然而,在使用Matlab的过程中,不可避免地会遇到一些常见问题。
本文将对Matlab的常见问题进行解答汇总,帮助读者更好地应对各类困难。
一、安装与配置问题:1. 如何安装Matlab?答:Matlab官方网站提供了下载安装文件。
根据所使用的操作系统选择相应的版本,下载安装程序后,按照提示进行安装即可。
2. 如何激活Matlab?答:在安装完成后,打开Matlab软件,按照相应步骤输入产品密钥进行激活。
3. 如何配置Matlab的工作环境?答:可以通过设置Matlab的工作目录、命令窗口、编辑器等来配置工作环境。
可以在菜单栏中找到“设置”选项,对各项参数进行调整。
二、基础语法问题:1. 如何定义变量?答:在Matlab中,可以使用等号“=”来进行赋值操作,例如:a = 5;可以将5赋值给变量a。
2. 如何进行矩阵运算?答:Matlab是一种矩阵计算工具,支持矩阵的加减乘除等常见运算。
使用“+”、“-”、“*”、“/”等符号进行运算即可。
3. 如何使用循环?答:Matlab提供了多种循环语句,如for循环、while循环等。
可以根据具体需求选择合适的循环结构,并在相应位置编写循环体代码。
三、数据处理问题:1. 如何读取文件中的数据?答:Matlab提供了多种读取文件的函数,如fopen()、fread()、textscan()等。
可以根据文件的具体格式选择相应的函数进行数据读取。
2. 如何处理大型数据?答:在处理大型数据时,可以使用Matlab提供的分块处理函数,如matfile()、memmapfile()等。
这些函数可以有效地将数据分块加载到内存中,从而减少内存的占用。
四、绘图问题:1. 如何绘制二维图形?答:Matlab提供了丰富的绘图函数,如plot()、scatter()、bar()等。
matlab解运输问题的思路
一、引言Matlab是一种功能强大的数学软件,广泛应用于工程、科学等领域。
在运输和物流领域,运输问题是一个常见且重要的问题。
运输问题是指在给定的供应地和需求地之间,找到最佳的配送方案,使总运输成本最低。
Matlab作为一种优秀的数学建模和解决工具,可以帮助我们解决运输问题。
本文将介绍如何使用Matlab解决运输问题的思路。
二、运输问题的数学模型运输问题的数学模型可以用线性规划表示。
假设有m个供应地点和n 个需求地点,供应地i的供应量为si,需求地j的需求量为dj,运输成本为cij,则可以建立以下线性规划模型:Minimize ΣΣcijxijSubject to Σxij = si (i=1,2,...,m)Σxij = dj (j=1,2,...,n)xij≥0 (i=1,2,...,m; j=1,2,...,n)其中xij表示从供应地i到需求地j的运输量。
三、Matlab解决运输问题的步骤1. 创建运输问题的成本矩阵需要将运输问题的成本以矩阵形式输入Matlab中。
假设有m个供应地点和n个需求地点,可以创建一个m×n的矩阵,其中第i行第j列的元素表示从供应地i到需求地j的运输成本cij。
2. 使用线性规划函数求解Matlab提供了线性规划求解函数linprog,可以用于求解线性规划问题。
通过将运输问题转化为标准的线性规划模型,可以利用linprog 函数求解最优的运输方案。
3. 解码并输出结果求解出最优的运输方案后,需要将结果进行解码并输出。
可以使用Matlab的矩阵运算和循环结构,将运输量矩阵转化为可读性较强的供应-需求矩阵,并输出最佳的配送方案和总运输成本。
四、案例分析下面以一个具体的案例来说明如何使用Matlab解决运输问题。
假设有3个供应点和4个需求点,它们之间的运输成本矩阵为:[5 2 7 86 4 3 63 5 1 9]且供应量和需求量分别为:s1=10, s2=20, s3=30d1=25, d2=15, d3=20, d4=20首先可以在Matlab中创建运输成本矩阵,并利用linprog函数求解得到最佳的运输方案和总运输成本。
matlab的intlinprog函数
matlab的intlinprog函数1. 引言1.1 概述Matlab是一种常用的科学计算软件,提供了丰富的工具箱和函数来解决各种数学问题。
在这些功能中,intlinprog函数是一个非常有用和强大的工具,用于解决线性整数规划问题。
它采用整数变量作为决策变量,并考虑约束条件下的最优解。
本文将着重介绍intlinprog函数的功能、基本用法以及相关参数的解释。
1.2 文章结构本文将以简明扼要的方式阐述关于matlab的intlinprog函数的重要内容。
文章分为以下几个部分:- 引言:概括介绍了文章的目标和结构。
- 正文:详细讲解intlinprog函数并提供示例说明。
- intlinprog函数的功能和用法:介绍了线性整数规划并对intlinprog函数进行详细描述。
- intlinprog函数的应用案例:通过三个具体案例展示该函数在实际问题中的应用。
- 结论与展望:总结了本文讨论内容,并对intlinprog函数未来发展进行展望。
1.3 目的本文旨在向读者介绍Matlab中一个重要而实用的功能——intlinprog函数。
通过详细描述其功能、基本用法和参数解释,读者将能够更好地理解并应用该函数来解决相关的线性整数规划问题。
此外,通过应用案例的分析和展示,读者还可以进一步理解intlinprog函数在实际问题中的应用场景和优势。
最后,本文还会对intlinprog函数未来的发展进行展望,为读者提供更多思考和研究的方向。
2. 正文在本节中,将详细介绍Matlab中的intlinprog函数以及与其相关的内容。
intlinprog函数是Matlab中用于解决线性整数规划问题的一个功能强大的工具。
线性整数规划是一类优化问题,它要求在给定的约束条件下,找到使目标函数取得最优值的整数解。
线性整数规划常用于模拟现实世界中的一些问题,比如生产调度、资源分配和旅行商问题等。
intlinprog函数有助于用户解决这些实际问题,并提供了快速、准确和可靠的解决方案。
装箱问题matlab
综合实验报告一、实验名称装箱问题二、 实验目的掌握装箱问题的近似解法:NF 算法、FF 算法;FFD 算法;熟悉这些算法的程序编写.三、 实验要求(1)利用NF 算法,FF 算法,FFD 算法,CF 算法求解装箱问题,熟悉这些算法的程序编写;(2)选择一种计算机语言设计或利用Matlab 软件作为辅助工具来实现该实验。
四、 实验原理NF 算法:按照物体给定的顺序装箱:把物品i w 放到它第一个能放进去的箱子j B 中。
是具有最大下标的使用过的箱子,若i w 的长度不大于j B 的剩余长度,则把i w 放入j B ,否则把i w 放入一个新的箱子1+j B ,且j B 在以后的装箱中不再使用。
最后循环 FF 算法:按照物体给定的顺序装箱:把物品i w 放到第一个箱子中。
j B B B ,...,,21是当前已经使用过的箱子,在这些箱子中找一个长度不小于i w 且下标最小的箱子,将放入i w ,如果不存在这样的箱子,则另开一个新箱子1+j B , 将i w 放入1+j B 中 。
FFD 算法:先将物体按长度从大到小排序,然后按FF 算法对物体装箱. 不失一般性,对n 件物品的体积按从大到小排好序,即有v1≥v2≥…≥vn ,然后按排序结果对物品重新编号即可。
CF 算法:step1:把物件{}n a a a L ,...,,21=按其大小进行非增序排列,不妨设()()()n a s a s a s ≥≥≥...21 。
step2:首先把1a 放入箱子中1B ,然后从最右端开始,依次把物件,...,1-n n a a 放入1B ,直到下一个物件不能再放入箱子为止,开启新的箱子2B 。
step3:设在第i 步循环时,打开第i 个箱子,此时把物件i a 放入i B 中. 假设第i-1 个箱子中最后一个放入的物件为k a ,则在i 步循环时最右端的物件为1-k a ,那么当()()()C a s a s a s k i ≤+++-11...且()()()()C a s a s a s a s l l k i >++++--11...时,把121,...,,a a a k k --放入i B 中,开启新的箱子1+i B 。
箱子的摆放问题数学建模
箱子的摆放策略摘要本文针对箱子的摆放的优化铺设问题,采用了循环嵌套式算法,建立了利用率最优化的整数规划模型,使用LINGO、MATLAB求解,并用Excel进行画图,实现了箱子最优摆放与评价。
对于问题一,建立在不允许箱子超出底边的情况下,所能摆放最多箱子的数学模型。
借助于循环嵌套式算法,采用改进后的由外至内逐步优化的模型:首先对各边的外层进行摆放,使其边界利用率最高,再对内层剩余矩形空间进行摆放,一直循环,至内部剩余空间无法放入箱子为止。
用MATLAB编程、求解分析:以此模型摆放,第一种箱子个数为16、第二种箱子个数为4、第三种箱子个数为20。
对于问题二,建立在允许箱子超出上、左、右边的情况下,所能摆放最多箱子的数学模型。
建立由下至上逐步优化模型:以底边为基,将其两边各向外扩充半个长边的长度,先对底边进行摆放,使其边界利用率最高,再向上堆叠,使箱子间无空隙,使面积利用率最大,至上侧最多超出半个箱子边长为止。
用lingo编程、求解分析:以此模型摆放,第一种箱子个数为23、第二种箱子个数为8、第三种箱子个数为28。
对于问题三,我们采用左右对称,箱子横放,向上堆叠,左、右、上边各超出少许的方案。
引入箱子个数、稳定性两个指标,通过线性加权评价的方式,对此方案与模型一进行评价分析。
得出了在在实际情况中,当考虑不同权重的综合指数时,模型一与模型三的摆放方式各有优劣性的结论。
关键词:利用率最高循环嵌套式算法线性加权评价一、问题重述叉车是指对成件货物进行装卸、堆垛和作业的各种轮式搬运车辆。
如何摆放箱子,使得叉车能将最多的货物从生产车间运输至仓库是众多企业关心的问题。
现将箱子的底面统一简化为形状、尺寸相同的长方形,叉车底板设定为一个边长为1.1米的正方形。
要求建立一个通用的优化模型,在给定长方形箱子的长和宽之后,就能利用这个模型算出使得箱子数量最多的摆放方法。
本题需要解决的问题有:问题一:在不允许箱子超出叉车底板,也不允许箱子相互重叠的情况下,构建一个优化模型,并根据题目中提供的三种型号箱子的数据,确定可以摆放的个数及摆放示意图。
MATLAB编程(运筹学之运输问题)
MATLAB编程(运筹学之运输问题)运筹学与最优化MATLAB编程使⽤MATLAB求解:1、某公司经销甲产品。
它下设三个加⼯⼚。
每⽇的产量分别是:A1位7吨,A2为4吨,A3为9吨。
该公司把这些产品分别运往4个销售点。
各销售点的每⽇销量分别为:B1为3吨,B2为6吨,B3为5吨,B4为6吨,已知运价如下表所⽰,问该公司如何调⽤产品,在满⾜各销地需求量的前提下,使总运费最少。
运价表加⼯⼚销地B1B2B3B4A1311310A21928A374105解:设x ij为第i加⼯⼚运往第j销地的产品则min Z=3x11+11x12+3x13+10x14+x21+9x22+2x23+8x24+7x31+4x32+10x33+5x34根据合同要求,需满⾜x11+x12+x13+x14=7x21+x22+x23+x24=4x31+x32+x33+x34=9x11+x21+x31=3x12+x22+x32=6x13+x23+x33=5x14+x24+x34=6M⽂件如下:c=[3,11,3,10,1,9,2,8,7,4,10,5];Aeq=[1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0;0,0,0,0,1,1,1,1,0,0,0,0;0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1;1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0;0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0;0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0;0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1];beq=[7;4;9;3;6;5;6];lb=[0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0];ub=[Inf;Inf;Inf;Inf;Inf;Inf;Inf;Inf;Inf;Inf;Inf;Inf];[x,fval]=linprog(c,[],[],Aeq,beq,lb,ub)2、某⼚按合同规定须于当年每个季度末分别提供10,15,25,20台同⼀格的柴油机。
两辆铁路平板车的装货问题
两辆铁路平板车的装货问题两辆铁路平板车的装货问题摘要本题针对铁路平板车装货的问题,有七种规格的包装箱要装到两辆铁路平板车上去。
在厚度、载重、件数等条件的限制下,要求我们把包装箱装到平板车上去使得浪费的空间最小。
针对本问题,初步分析可得:题中所有包装箱共重89t,而两辆平板车只能载重共80t,因此,不可能全安装下。
根据题意可得,浪费的空间最小就是要求尽可能使两辆车上的装箱总厚度尽可能大。
根据题目中关于厚度、载重、件数等限制条件,建立相应的线性规划数学模型,写出相应的目标函数和约束条件。
使用数学软件matlab和lingo得出相应的最优解。
若有数组最优解,最后用Excel对得到的最优解进行分析,得出最符合题意的答案。
关键词:线性规划最优解lingo matlab7、不考虑方案不同仅仅是AB车车次相互交换的情况;8、不考虑一辆车上同一种包装箱组合方案的不同排列;9、在重量符合要求的情况下,不考虑两车重量差别大小对最优解的影响。
四、符号说明序号符号符号说明1 X1~X7A车中C1~C7类货物装载的数量2 Y1~Y7B车中C1~C7类货物装载的数量3 f 目标函数,即A,B车所装货物的总厚度4 Wa 最优解中A车的实际重量5 Wb 最优解中B车的实际重量6 Ta 最优解中A车的实际厚度7 Tb 最优解中B车的实际厚度8 Lta最优解中A车的C5,C6,C7的实际厚度9 Ltb最优解中B车的C5,C6,C7的实际厚度为了便于问题的求解,我们给出以下符号说明:五、模型的建立与求解经过以上的分析和准备,我们将逐步建立以下数学模型,进一步阐述模型的实际建立过程。
5.1线性规划模型的建立与求解根据题目中的意思,要在符合厚度、质量等的条件下建立相关的数学模型。
我们可以根据题意写出初步的目标函数和约束条件:假设两辆车分别为A 车和B 车,设A 车上的C1、C2、C3、C4、C5、C6、C7种类的箱子分别装x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7件,B 车上的C1、C2、C3、C4、C5、C6、C7种类的箱子分别装y1、y2、y3、y4、y5、y6、y7件。
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综合实验报告
一、实验名称
装箱问题
二、 实验目的
掌握装箱问题的近似解法:NF 算法、FF 算法;FFD 算法;熟悉这些算法的程序编写.
三、 实验要求
(1)利用NF 算法,FF 算法,FFD 算法,CF 算法求解装箱问题,熟悉这些算法的程序编写;
(2)选择一种计算机语言设计或利用Matlab 软件作为辅助工具来实现该实验。
四、 实验原理
NF 算法:
按照物体给定的顺序装箱:把物品i w 放到它第一个能放进去的箱子j B 中。
是具有最大下标的使用过的箱子,若i w 的长度不大于j B 的剩余长度,则把i w 放入j B ,否则把i w 放入一个新的箱子1+j B ,且j B 在以后的装箱中不再使用。
最后循环
FF 算法:
按照物体给定的顺序装箱:把物品i w 放到第一个箱子中。
j B B B ,...,,21是当前已经使用过的箱子,在这些箱子中找一个长度不小于i w 且下标最小的箱子,将放入i w ,如果不存在这样的箱子,则另开一个新箱子1+j B , 将i w 放入1+j B 中 。
FFD 算法:
先将物体按长度从大到小排序,然后按FF 算法对物体装箱. 不失一般性,对n 件物品的体积按从大到小排好序,即有v1≥v2≥…≥vn ,然后按排序结果对物品重新编号即可。
CF 算法:
step1:把物件{}n a a a L ,...
,,21=按其大小进行非增序排列,不妨设()()()n a s a s a s ≥≥≥...21 。
step2:首先把1a 放入箱子中1B ,然后从最右端开始,依次把物件,...,1-n n a a 放入1B ,直到下一个物件不能再放入箱子为止,开启新的箱子2B 。
step3:设在第i 步循环时,打开第i 个箱子,此时把物件i a 放入i B 中. 假设第i-1 个箱子中最后一个放入的物件为k a ,则在i 步循环时最右端的物件为1-k a ,那么当
()()()C a s a s a s k i ≤+++-11...且()()()()C a s a s a s a s l l k i >++++--11...时,把121,...,,a a a k k --放入i B 中,开启新的箱子1+i B 。
step4:直到把所有物件都放入箱子中,循环终止,并输出箱子数目m .
五、 实验题目
(1)物品数量为20,箱子容量为50,物品重量分别为:30,29,27,25,23,24,21,20,18,16,15,14,12,10,9,8,7,6,5,3设计CF 计算机程序解决该问题。
六、 实验步骤及程序
(1)新建M 文件
function cf(W,C)
fprintf('输入物品重量');
W=input('W=');
fprintf('输入箱子容量');
C=input('C=');
%按物品重量降序排序
[B,IX] = sort(W,2,'descend');
NW=B(IX);
A=sort(NW);
X=0;
for j=1:length(NW)
TW=0;
if isempty(NW)
break;
else
TW=TW+NW(1);
X=X+1;
CW=[];
for i=1:length(A)
if C-TW>=A(i)
TW=TW+A(i);
CW(i)=A(i);
end
end
fprintf('输出每个箱子里的物品:');
[NW(1),CW]
end
NW=sort(setdiff(NW,[NW(1),CW]),2,'descend');
A=sort(NW);
end
disp('输出箱子的数量:');
X
(2)输入物品重量W=[30 29 27 25 23 24 21 20 18 16 15 14 12 10 9 8 7 6 5 3];
输入箱子容量C=50;
(3)最后得到结果
七、实验整体流程图
八、运行结果
输出每个箱子里的物品:
ans =30 3 5 6
输出每个箱子里的物品:
ans =29 7 8
输出每个箱子里的物品:
ans =27 9 10
输出每个箱子里的物品:
ans =25 12
输出每个箱子里的物品:
ans =24 14
输出每个箱子里的物品:
ans =23 15
输出每个箱子里的物品:
ans =21 16
输出每个箱子里的物品:
ans =20 18
输出箱子的数量:
X = 8
九、结果分析
运用cf算法,将20样物品分别放入8个箱子中,实验结果满意。