【题10】装箱问题
2023年第三届长三角高校数学建模竞赛快递包裹装箱优化问题
2023年第三届长三角高校数学建模竞赛快递包裹装箱优化问题题目:快递包裹装箱优化问题一、问题描述随着电子商务的快速发展,快递行业也日益繁荣。
在快递包裹的打包和运输过程中,如何实现高效、节约和环保成为了亟待解决的问题。
本题将围绕快递包裹的装箱优化展开讨论。
二、问题分析1. 问题分析:首先,我们需要对题目的要求进行深入理解。
题目要求我们针对给定的快递包裹,设计一个装箱优化方案,以满足节约空间、提高运输效率以及环保等要求。
这涉及到的问题包括但不限于:如何合理安排包裹的空间布局,如何减少不必要的空间浪费,以及如何考虑环保因素等。
2. 数学建模:为了解决这个问题,我们可以采用数学建模的方法。
首先,我们需要对每个包裹的尺寸和重量进行测量和统计。
然后,我们可以使用线性规划或整数规划的方法来建立模型,以确定如何将包裹放入一个或多个箱子中,以便最大化利用空间并最小化运输成本。
在这个过程中,我们还需要考虑到环保因素,比如包装材料的可回收性和可降解性等。
3. 算法设计:在确定了数学模型后,我们需要设计相应的算法来求解这个问题。
我们可以采用启发式算法,如遗传算法、模拟退火算法或蚁群算法等,来寻找最优解或近似最优解。
这些算法可以在较短的时间内给出较为满意的解决方案。
4. 结果分析:最后,我们需要对算法的结果进行分析和评估。
我们可以比较优化后的装箱方案与原始方案在空间利用率、运输成本和环保方面的差异,以验证优化方案的有效性和优越性。
三、解决方案1. 数据收集:首先,我们需要收集相关的数据。
这包括每个快递包裹的尺寸、重量、价值以及箱子的尺寸、重量限制、成本等信息。
这些数据可以通过实际测量或从快递公司获取。
2. 建立模型:然后,我们使用数学建模的方法来建立装箱优化模型。
在这个模型中,我们可以定义决策变量(如每个箱子的尺寸和重量)、目标函数(如最大化空间利用率或最小化运输成本)和约束条件(如箱子的尺寸和重量限制)。
3. 算法设计:接下来,我们设计相应的算法来求解这个优化问题。
贪心算法之装箱问题
贪⼼算法之装箱问题问题描述装箱问题可简述如下:设有编号为 0、1、…、n - 1 的 n 种物品,体积分别为v0、v1、…、vn-1。
将这 n 种物品装到容量都为 V 的若⼲箱⼦⾥。
约定这 n 种物品的体积均不超过 V,即对于 0≤ i<n,有 0<vi ≤ v。
不同的装箱⽅案所需要的箱⼦数⽬可能不同。
装箱问题要求使装尽这 n 种物品的箱⼦数要少。
贪⼼求解使⽤⼀种贪⼼策略:每次都想将当前体积最⼤的物品装⼊箱中,在这块类似于这个问题 ->>>其实在⽣活中这也是很常见的⼀种做法,在没有充⾜时间去考虑如何最优解决这类问题时直觉(第六感狗头保命)告诉我们可以这么去试试。
更直接的⼀个例⼦,⼒扣上有这么⼀道题:在柠檬⽔摊上,每⼀杯柠檬⽔的售价为 5 美元。
顾客排队购买你的产品,(按账单 bills ⽀付的顺序)⼀次购买⼀杯。
每位顾客只买⼀杯柠檬⽔,然后向你付 5 美元、10 美元或20美元。
你必须给每个顾客正确找零,也就是说净交易是每位顾客向你⽀付 5 美元。
注意,⼀开始你⼿头没有任何零钱。
注:上⾯⿊体部分内容引⾃很明显,当客户给我们$20进⾏找零时,⾃然⽽然地就给ta找了⼀张$10加上⼀张$5,为什么这么做?⾯对$20,我们有两种⽅案可以使⽤:找三张$5给顾客找⼀张$10 以及⼀张 $5 给顾客选择第⼆种⽅案的原因对于做⽣意的⽼板应该不陌⽣,营业过程中我们需要备上⼀部分零钱在交易时⽅便找零,不⾄于出现⽆法找零的尴尬局⾯,这是商⼈们所想的,在上题中也同样适⽤。
但贪⼼算法的弊端也很明显:不考虑之前解带来的影响,仅仅为了达到当前最优解,这样”⼀根筋“的策略也不能在任何情况下得到最优解。
如只有⾯值分别为 1、5 和 11 单位的硬币,⽽希望找回总额为 15 单位的硬币。
按贪婪算法,应找 1 个 11 单位⾯值的硬币和 4 个 1 单位⾯值的硬币,共找回 5 个硬币。
但最优的解应是 3 个 5 单位⾯值的硬币。
动态规划试题
动态规划试题动态规划装箱问题(01背包):有⼀个箱⼦容量为VV(正整数,0≤V≤20000),同时有n个物品(024 68 3 12 7 9 7输出:0f[j]=max(f[j],f[j-w[i]]+w[i]);f[j] 为:当总容量为j 时,不放第i 件物品,所能装的最⼤体积。
f[j-w[i]]+w[i] 为:当总容量为j 时,放了第i 件物品后,所能装的最⼤体积。
(即j减去第i 件物品体积的容量能装的最⼤体积+第i 件物品的体积。
w[i] 为第i 件物品体积)背包的种类:背包分为01背包,多重背包以及完全背包这三种基本模型,其他的背包问题都是从这3种背包中延申出来的。
完全背包的模板题⾯是这样的:设有n种物品,每种物品有⼀个重量及⼀个价值。
但每种物品的数量是⽆限的,同时有⼀个背包,最⼤载重量为M,今从n种物品中选取若⼲件(同⼀种物品可以⽆限选取),使其重量的和⼩于等于M,⽽价值的和为最⼤。
完全背包[⽆限量]的采摘药输⼊:70 371 10069 11 2输出:140每个数组在满⾜条件,可以遍历多次01背包实现代码:采药-传送门输⼊:70 371 10069 11 2输出:3每个数组遍历⼀遍题⽬描述⾦明今天很开⼼,家⾥购置的新房就要领钥匙了,新房⾥有⼀间他⾃⼰专⽤的很宽敞的房间。
更让他⾼兴的是,妈妈昨天对他说:“你的房间需要购买哪些物品,怎么布置,你说了算,只要不超过N元钱就⾏”。
今天⼀早⾦明就开始做预算,但是他想买的东西太多了,肯定会超过妈妈限定的N元。
于是,他把每件物品规定了⼀个重要度,分为5等:⽤整数1-5表⽰,第5等最重要。
他还从因特⽹上查到了每件物品的价格(都是整数元)。
他希望在不超过N元(可以等于N 元)的前提下,使每件物品的价格与重要度的乘积的总和最⼤。
设第jj件物品的价格为v_[j],重要度为w_[j],共选中了k件物品,编号依次为j_1,j_2,…,j_k,则所求的总和为:w_[j_k]v[j1]×w[j1]+v[j2]×w[j2]+…+v[jk]×w[jk]。
锁具装箱问题
锁具装箱问题[学习目标]1.能表述锁具装箱问题的分析过程;2.能表述模型的建立方法;3.会利用排列组合来计算古典概型;4.会利用Matlab求解锁具装箱问题。
一、问题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(单位从略)中任取一数。
由于工艺及其它原因,制造锁具时对5个槽的高度有两个要求:一是至少有3个不同的数;二是相邻两槽的高度之差不能为5。
满足上述两个条件制造出来的所有互不相同的锁具称为一批。
销售部门在一批锁具中随意地抽取,每60个装一箱出售。
从顾客的利益出发,自然希望在每批锁具中不能互开(“一把钥匙开一把锁”)。
但是,在当前工艺条件下,对于同一批中两个锁具是否能够互开,有以下实验结果:若二者相对应的5个槽的高度中有4个相同,另一个槽的高度差为1,则可能互开;在其它情况下,不可能互开。
团体顾客往往购买几箱到几十箱,他们会抱怨购得的锁具中出现互开的情形。
现请回答以下问题:1.每批锁具有多少个,能装多少箱?2.按照原来的装箱方案,如何定量地衡量团体顾客抱怨互开的程度(试对购买一、二箱者给出具体结果)。
二、问题分析与建立模型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个数中任取一数,且5个槽的高度必须满足两个条件:至少有3个不同的数;相邻两槽的高度之差不能为5。
所以我们在求一批锁具的总数时,应把问题化为三种情况,即5个槽的高度由5个不同数字组成、由4个不同数字组成、由3个不同数字组成,分别算出各种情况的锁具个数,然后相加便得到一批锁具的总个数。
在分别求这三种情况锁具个数的时候,先求出满足第1个条件的锁具个数再减去不满足第2个条件的锁具个数。
在求这三种情况锁具个数的时候,主要依靠排列组合的不尽相异元素的全排列公式。
下面用一个5元数组来表示一个锁具:Key=(h1,h2,h3,h4,h5)其中h i表示第i个槽的高度,i=1,2,3,4,5。
穷举法试题
华舍实验学校信息学上机测试穷穷举举法法第一题 方格棋盘(存盘名1.pas )设有一个N*M 方格的棋盘(l<=N<=100,1<=M<=100),求出该棋盘中包含有多少个N=2, M=3时(如下图)正方形的个数有8的正方形有6个;边长为2的正方形有2个。
长方形的个数有10个:即2*1的长方形有4个,1*2的长方形有3个,3*1的长方形有2个,3*2的长方形有1个。
输入文件1.in,只有一行,两个整数N 和M.输出文件1.out,只有一行,为两个整数(中间用空格隔开),分别表示所求的正方形的个数与长方形的个数。
样例:输入:2 3 输出:8 10第二题 数字分组(存盘名2.pas )将1,2...9共9个数分成三组,分别组成三个三位数,且使这三个三位数构成1:2:3的比例,试求出所有满足条件的三个三位数。
例如:三个三位数192,384,576满足以上条件。
输出文件2.out ,有若干行,每一行为三个三位数(中间用空格隔开),表示所求的一种分组。
第三题连续自然数和(文件名:combo.pas)对一个给定的自然数M,求出所有的连续的自然数段,使得这些连续的自然数段中的全部数之和为M。
例如:1998+1999+2000+2001+2002 = 10000,所以从1998到2002的一个自然数段为M=10000的一个解。
输入文件combo.in:包含一个整数的单独一行给出M的值(10 <= M <= 2000000)。
输出文件combo.out:每行两个自然数,给出一个满足条件的连续自然数段中的第一个数和最后一个数,两数之间用一个空格隔开,所有输出行的第一个按从小到大的升序排列,对于给定的输入数据,保证至少有一个解。
样例combo.in: 10000combo.out: 18 142297 328388 4121998 2002第四题到天宫做客(存盘名4.pas)有一天,我做了个梦,梦见我很荣幸的接到了猪八戒的邀请,到天宫去陪他吃酒。
装箱问题
J1
J2
J3 J4
J5
J6
对于 J3 , 先检查 B1 是否能
容纳下, 能 . 所以将 J3 放 入 B1,…
J3
J4
J1
J2
J5
J6 B4 B5
解为:
B1
B2
B3
x11 x22 x13 x24 x35 x46 1 其余为零,zFF ( I ) 4.
一般地,J1,…,Jj 已放入 B1,…,Bi 箱子,对于 Jj+1,
则依次检查 B1,B2,…,Bi,将 Jj+1 放入首先找到的能 放得下的箱子,如果都放不下,则启用箱子 Bi+1 ,将 Jj+1 放入 Bi+1 ,如此继续,直到所有物品装完为止 . 特点: 1、按物品给定的顺序装箱; 2、对于每个物品 Jj 总是放在能容纳它的具
Corollary 3.1
记 L2 max L(a) 0 a C 2 , a 为整数
则 L2 是装箱问题的最优解的一个下界,且 L2 L1 . Proof : L2 为最优解的下界是显然的 .
(若证明 L(0) L1 ,则可得 L2 L1 )
§2
n wi i 1 Theorem 3.1 BP 最优值的一个下界为 L1 C . a 表示不小于 a 的最小整数.
装箱问题的最优解值下界
Theorem 3.2 设 a 是任意满足 0 a C 2 的整数,对 BP 的任一实例 I , 记 I1 物品 j w j C a ,
C
个箱子中第一个物品,因此这两个箱子中物品的总长度
大于 C ,所以前 2k 个箱子中物品的总长度大于 Ck . n z (I ) wi Ck 矛盾 . NF 这与 2, 从而 RNF 2. i 1 zopt ( I ) 1 1 1 1 1 1 w1 , w2 ,, w4 N , , , ,, , 考虑实例 I : C = 1, 2 2N 2 2N 2 2N
分组分解法的10道例题
分组分解法的10道例题分组分解法是一种常用的求解问题的方法,它通过将问题分解为若干子问题来进行求解。
这种方法在算法设计和求解复杂问题时特别有用。
接下来,我们将给出十道使用分组分解法解决的例题,并详细介绍每个例题的思路和解决方法。
1. 斐波那契数列题目描述:求取斐波那契数列第n个数的值。
思路:斐波那契数列是一个非常经典的递归问题,我们可以通过分组分解的方法来求解。
将问题分解为求取第n-1个数和第n-2个数的和,然后再依次往前递归求解,直到求取第1个数和第0个数。
然后通过逐层返回的方式求得最终结果。
2. 整数拆分题目描述:将一个正整数n分解为多个正整数的和,求分解方式的总数。
思路:通过分组分解的方法,我们可以将整数拆分问题分解为计算n减去一个正整数后的拆分方式的总数。
将问题分解为求取n-1, n-2, n-3, ..., 1的拆分方式的总数,然后相加即可得到最终结果。
3. 装箱问题题目描述:有n个物品和一些容量为C的箱子,每个物品都有一个重量和一个价值,希望找到一种装箱方式,使得装入箱子的物品总重量不超过C,同时总价值最大。
思路:装箱问题可以通过分组分解法转化为一个递归问题。
我们可以将问题分解为是否将第n个物品放入箱子中的两种情况,然后再依次递归到前面的物品。
对于每个物品,可以选择放入或不放入箱子中,然后根据递归结果,选择价值最大的情况。
4. 图的连通性题目描述:给定一个无向图,判断其中两个节点是否连通。
思路:通过分组分解的方法,可以将连通性问题分解为判断两个节点是否直接相连或者通过其他中间节点连通。
我们可以通过递归的方式,从一个节点出发,遍历所有和它直接相连的节点,然后再递归遍历这些节点,直到找到目标节点或者遍历结束。
5. 最长递增子序列题目描述:给定一个序列,找到其中最长的递增子序列的长度。
思路:最长递增子序列问题可以通过分组分解法转化为一个递归问题。
我们可以将问题分解为是否将第n个元素放入递增子序列中的两种情况,然后再依次递归到前面的元素。
三年级数学装箱应用题
三年级数学装箱应用题小明的班级要进行一次春游活动,老师要求每位同学带一些水果和零食。
老师给每位同学发了一个小箱子,每个箱子的容量是10升。
现在小明需要将苹果、香蕉和橙子装进箱子里。
问题一:如果小明要带5个苹果,每个苹果的体积是0.8升,他能否将所有苹果装进箱子里?解答:首先,我们需要计算5个苹果的总体积。
每个苹果的体积是0.8升,所以5个苹果的总体积是5 × 0.8 = 4升。
因为箱子的容量是10升,而5个苹果的总体积是4升,小于箱子的容量,所以小明可以将所有苹果装进箱子里。
问题二:小明还想要带一些香蕉和橙子,香蕉每个的体积是0.5升,橙子每个的体积是1.2升。
如果小明的箱子已经装了苹果,他还想要带3个香蕉和2个橙子,他能否将这些水果全部装进箱子里?解答:首先,我们需要计算3个香蕉的总体积。
每个香蕉的体积是0.5升,所以3个香蕉的总体积是3 × 0.5 = 1.5升。
接着,我们计算2个橙子的总体积。
每个橙子的体积是1.2升,所以2个橙子的总体积是2 × 1.2 = 2.4升。
现在,我们需要将这些水果的体积加到已经装了苹果的箱子里。
箱子里已经有4升的苹果,加上香蕉和橙子的体积,总体积是 4 + 1.5 + 2.4 = 7.9升。
因为箱子的容量是10升,而7.9升小于箱子的容量,所以小明可以将这些水果全部装进箱子里。
问题三:如果小明想要将所有的水果平均分给5位同学,每个同学能分到多少升的水果?解答:首先,我们需要计算所有水果的总体积。
根据问题二的解答,我们知道总体积是7.9升。
然后,我们将这个总体积除以5(因为要分给5位同学),得到每个同学能分到的水果体积:7.9 ÷ 5 = 1.58升。
所以,每个同学能分到大约1.58升的水果。
问题四:如果小明想要将水果分成小包装,每个小包装的体积是1升,他需要多少个小包装?解答:根据问题三的解答,我们知道每个同学能分到1.58升的水果。
三年级乘除混合应用题装箱问题
三年级乘除混合应用题装箱问题摘要:1.问题背景和意义2.乘除混合应用题的基本类型3.装箱问题的解决方法4.实际应用与练习5.总结与建议正文:随着年龄的增长,孩子们的数学能力也在不断提高。
乘除混合应用题是三年级数学学习中的一项重要内容,不仅能够检验学生对乘法和除法运算的掌握程度,还能培养他们的逻辑思维能力。
本文将以乘除混合应用题的装箱问题为例,详细介绍这类问题的解决方法,以帮助孩子们更好地应对这类题目。
一、问题背景和意义在现实生活中,装箱问题是一种非常常见的情况。
例如,在物流运输、商品销售等领域,我们需要将不同尺寸的物品装入容器中,以求最大限度地利用空间。
乘除混合应用题的装箱问题就是在此基础上提出的,它要求学生在解答过程中运用乘法和除法运算。
二、乘除混合应用题的基本类型乘除混合应用题的装箱问题主要包括以下几种类型:1.给定容器体积和物品体积,求最多可以装多少个物品。
2.给定物品体积和容器数量,求每个容器最多可以装多少个物品。
3.给定容器体积和物品数量,求最少需要多少个容器。
4.给定物品体积、容器数量和每个容器的装载量,求最多可以装多少个物品。
三、装箱问题的解决方法1.理解题意,确定解题目标。
首先要明确题目要求求解的是最多可以装多少个物品、每个容器最多可以装多少个物品、最少需要多少个容器等问题。
2.分析数据关系。
根据题目给出的数据,找出物品体积、容器体积和装载量之间的关系。
3.运用乘除法运算。
根据分析得出的关系,将数据代入相应的公式进行计算。
4.结合实际情境,进行合理推断。
在计算过程中,要结合实际情境进行合理推断,例如:当物品体积大于容器体积时,无法装入;当物品体积小于容器体积时,可以装入一个容器;当物品体积等于容器体积时,最多可以装入一个容器。
四、实际应用与练习为了更好地掌握乘除混合应用题的装箱问题,我们可以通过以下实际应用和练习进行巩固:1.妈妈买了5斤苹果,每斤10元,一共需要支付多少钱?2.一个集装箱长10米,宽6米,高4米,另一个集装箱长8米,宽4米,高2米。
fitting boxes题解
fitting boxes题解fitting boxes,又称装箱问题,是计算机图形学、优化问题以及算法领域中的一个经典问题。
在计算机图形学中,装箱问题主要用于二维空间中的几何体生成;在优化问题中,装箱问题旨在找到一种最优的装箱方案,以达到空间利用率的最大化或最小化;在算法领域,装箱问题则是许多算法设计的基石。
【背景介绍】装箱问题来源于实际生活中的物流、仓储等领域。
在一个有限的容器中,如何将不同尺寸的物体合理地装进去,成为一个具有重要实际意义的问题。
在计算机图形学中,装箱问题可以帮助生成更加自然、真实的场景;在物流领域,装箱问题可以提高运输效率,降低成本。
【装箱算法介绍】针对装箱问题,有许多经典的算法可以解决。
以下简要介绍几种常见的装箱算法。
【3.1 暴力解法】暴力解法是最简单的装箱算法,其主要思想是将所有物品按照大小顺序排列,然后依次放入容器中。
这种算法的时间复杂度为O(n^2),其中n为物品数量。
暴力解法在物品数量较少时效率较低,但在物品数量较多时,由于物品可以互相填充,空间利用率会有所提高。
【3.2 最大矩形算法】最大矩形算法的主要思想是在容器中寻找一个最大的矩形区域,将所有物品放入该区域。
该算法的时间复杂度为O(nlogn),其中n为物品数量。
与暴力解法相比,最大矩形算法在物品数量较多时具有较高的效率。
【3.3 最长边优先算法】最长边优先算法的主要思想是将物品按照最长边长度排序,然后依次放入容器中。
该算法的时间复杂度为O(nlogn),但在某些情况下可能会导致空间利用率较低。
【3.4 改进算法】针对上述算法存在的问题,可以对其进行一定的改进。
例如,在最长边优先算法的基础上,可以通过动态规划或贪心算法进一步优化,提高空间利用率。
【4.算法实现与代码展示】本文以Python为例,展示一种简单的最长边优先算法实现。
```pythondef fit_boxes(boxes, container_size):# 对物品按最长边长度排序boxes.sort(key=lambda x: x[1])# 初始化容器container = [0] * (container_size + 1)# 遍历物品,填充容器for box in boxes:# 找到可放置物品的最小高度for i in range(container_size, box[1] + 1):if container[i] == 0:# 放置物品后,更新容器状态container[i] = box[0]break# 计算空间利用率utilization = sum(box[0] for box in boxes if container[box[1]] == box[0]) / (container_size * container[container_size])return utilization# 示例boxes = [(10, 5), (15, 10), (20, 15)]container_size = 40utilization = fit_boxes(boxes, container_size)print("空间利用率:", utilization)```【5.总结与拓展】装箱问题是计算机科学领域中的一个经典问题,具有广泛的应用。
动态规划习题
动态规划专题分类视图数轴动规题: (1)较复杂的数轴动规 (4)线性动规 (7)区域动规: (14)未知的动规: (20)数轴动规题:题1.2001年普及组第4题--装箱问题【问题描述】有一个箱子容量为V(正整数,0≤V≤20000),同时有n个物品(0<n≤30),每个物品有一个体积(正整数)。
要求从n个物品中,任取若干个装入箱内,使箱子的剩余空间为最小。
【输入格式】输入文件box.in有若干行。
第一行:一个整数,表示箱子容量V;第二行:一个整数,表示物品个数n;接下来n行,分别表示这n个物品的各自体积。
【输出格式】输出文件box.out只有一行数据,该行只有一个数,表示最小的箱子剩余空间。
【输入样例】2468312797【输出样例】题2.1996年提高组第4题--砝码秤重__数据加强版【问题描述】设有n种砝码,第k种砝码有C k个,每个重量均为W k,求:用这些砝码能秤出的不同重量的个数,但不包括一个砝码也不用的情况。
【输入格式】输入文件weight.in的第一行只有一个数n,表示不同的砝码的种类数.第2行至第n+1行,每行有两个整数.第k+1行的两个数分别表示第k种砝码的个数和重量.【输出格式】输出文件weight.out中只有一行数据:Total=N。
表示用这些砝码能秤出的不同重量数。
【输入样例】22 22 3【输出样例】Total=8【样例说明】重量2,3,4,5,6,7,8,10都能秤得【数据限制】对于100%的数据,砝码的种类n满足:1≤n≤100;对于30%的数据,砝码的总数量C满足:1≤C≤20;对于100%的数据,砝码的总数量C满足:1≤C≤100;对于所有的数据,砝码的总重量W满足:1≤W≤400000;题3.石子归并-szgb.pas【问题描述】有一堆石头质量分别为W1,W2,…,Wn.(Wi≤10000),将石头合并为两堆,使两堆质量的差最小。
【输入】输入文件szgb.in的第一行只有一个整数n(1≤n≤50),表示有n堆石子。
装箱问题和排序问题
1. 将物件按任意顺序排列,譬如
a1, a2 ,...,an
2.
在算法第i步,假定a1
,
a
2
,
...,ai
已经装箱
1
B1, B2 ,...,Bk .现考虑ai ,若其不能装入任一B j (1 j k)
则打开一个新的箱子Bk1, 将ai装入其中。
3. 直到所有物件装完。
一个2倍近似算法
4
假定算法中用了m个箱子,则至少有m 1个箱子
利用该近似算法判定装箱问题的最优解是否为2,从 而在多项式时间内解决上述NP - 难划分问题。 具体方法:若近似算法计算结果A(I ) 3, 因此opt A(I ) 2,划分问题无解;
3/ 2
若A(I ) (2 显然opt 1),则opt 2,划分问题有解。
7
注: 1。对FF算法加以简单改造,得到一种称为First - Fit - Decreasing(FFD)的 算法。首先将物件按从大到小顺序排列,然后再用FF方法。该算法给出 装箱问题近似结果为:
给定n个非负数a1
,
a2
,...
,a
,否可将其可划分为两部分,
n
使得每部分之和恰好为1 2
i
ai .已知该判定问题是NP - 难的。
(2)上述问题的回答是YES 当且仅当n个物件可放入
容量为 1 2
i
ai的两个箱子内。
一个不可逼近性结果
6
(3) 如果装箱问题存在3/2 - 的近似算法,则可以
14
Step 3. 再通过将每组每个物件尺寸缩小到该组最小物件的尺寸, 从而构造一个新的实例J',显然opt(J') opt(I() ?). 注意到,关于J'的一个装箱方案给出J 的一个装箱方案,除了实例 J的最大的Q个物件之外(?)。 因此,opt(J) opt(J') Q opt(I) Q.(?)
第06讲 装箱问题
渐进性能比
RA inf{r 1| 存在N Z , 对于所有满足OPT ( I ) N的实例,RA ( A) r}
1 RA RA
NF算法的绝对性能比
定理:RNF 2
FF算法
2
解的一个下界。
NF算法
把物品按照给定的顺序装箱:把 w1 放入第一个箱子; 设 wi 是当前要装入的物品, B j 是具有最大下标的使 用过的箱子,若 wi 的长度不大于 B j 的剩余长度,则 把 wi 装入 B j ,否则把 wi 放入一个新的箱子 Bj 1 , 且 B j在以后不再使用。 通俗的说:将物品按顺序装箱,当第一个箱子不能再装 的情况下,将箱子打包运走,下面使用第二个箱子…… 下次适应(Next Fit)算法j 1
j ij
Cyi
i 1, 2...., n j 1, 2...., n
x
i 1
n
ij
1,
yi 0 或者1 i 1, 2...., n xij 0 或者1 i, j 1, 2...., n
背包问题的松弛问题
min
n
z yi
i 1
n
s.t
练习
箱子长为1,设有30个物品,物品长度为
1 i 6 1/ 4 1/ 4 6 i 12 wi 12 i 18 1/ 4 2 1/ 2 18 i 30
分别用NF算法,FF算法,FFD算法,CF算法给出近似 解,并与最优解进行比较。
绝对性能比
对于一个极小(大)化问题π,I为任意实例。设A是π的 近似算法,用A解I得到的解值为A(I),而I得最优解为 OPT( I ),记
4.6 装箱问题
装箱序号提取
建模 设保存所有文件的软盘数为x ,由于任意两个文件的大小均
不超过软盘的容量,故x≤8。设a为软盘的容量,
ai为第i个文件的大小,单位均为KB 。
1,第i个文件保存在第j张软盘上
xij 0,否则
8
xij 1
i 1, 2, ,16
j1
min x
8
x jxij
厚度ti(cm) 重量wi(kg) 件数ni(件)
C1 48.7 2000
8
C2 52 3000
7
C3 61.3 1000
9
C4
C5
C6
72 48.7
52
500 4000 2000
6
6
4
C7 64 1000
8
选择装箱问题
一维装箱问题
解 设xij表示第j辆平板车上装入第i类箱子的个数
7
max z ti xi1 xi 2
货物
甲 乙 托运限制
体积(m3/箱)
5 4 24m3
重量(100kg/箱)
2 5 1300kg
利润(100元/箱)
20 10
选择装箱问题
解 设x1,x2分别为甲、乙两种货物的托运箱数(当然都是非负 整数),这就是一个(纯)整数线性规划问题,用数学模型可表 示为:
max z =20x1+10x2 5x1+4x2≤24 2x1+5x2≤13 x1,x2≥0 x1,x2整数
i1
பைடு நூலகம்
7
ti xij 1020, j 1,2
i1
7
wi xij 40000, j 1,2
人教版初一数学上册《苹果装箱问题》
☆ 10个箱子分别装1,2,4,8,16, 32,64,128,256,489个苹果
☆(1) 10个箱子分别装1,2,4,8,16, 32,64,128,255,490个苹果
……
15个苹果:
1, 2, 3 1, 2, 4 1, 2, 4,1
1,2,4,8
结论1:用“加倍法”装箱可以不拆箱 随时拿出任何数目的苹果来,且所用的 箱子最少。
现有31个苹果,分别装到若干个箱子里, 要求不拆箱随时拿出任何数目的苹果来,至 少要几个箱子?怎样分装?
31个苹果: 1,2,4,8,16 32个苹果: 1,2,4,8,16,1
现有1000个苹果,分装到10个 箱子里,要求不拆箱随时拿出任何 数目的苹果来,怎样装箱?
现有3个苹果,分别装到若干个箱子 里,要求不拆箱随时拿出任何数目的苹 果来,至少要几个箱子?怎样分装?
3个苹果: 1,2 4个苹果: 1, 2, 1 5个苹果: 1, 2, 2
6个苹果:
7个苹果: 8个苹果:
950个苹果: 1,2,4,8,16,32 64,128,256,439
600个苹果: 1,2,4,8,16,32, 64,128,256,89
满足上述条件,10个箱子所装苹果总数m的范围
512 ≤m<1024
即29 ≤m<210
若有m(2n-1≤m <2n)个苹果,分别装到若干个箱 子里,要求不拆箱随时拿出任何数目的苹果来,则至 少需要多少个箱子?怎样分装?
现有1000个苹果,分装到10个箱子 里,要求不拆箱随时拿出任何数目的苹 果来,怎样装箱?
装箱问题与背包问题
例:“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widm3 ,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}。
见lingo程序
例1 已知30个物品,其中6个长0.51m,6个长0.27m,6个长0.26m,余下12个长0.23m,箱子长为1m,问最少需多少个箱子才能把30个物品全部装进箱子。
装箱问题的LINGO软件求解
NF(Next Fit-下次适应)算法:按照物体给定的顺序装箱:把物品wi放到它第一个能放进去的箱子中。Bj是具有最大下标的使用过的箱子,若wi的长度不大于Bj的剩余长度,则把wi放入Bj,否则把wi放入一个新的箱子Bj+1,且Bj在以后的装箱中不再使用。
算法流程
(1)输入物品个数n, 背包的容量limitW, 每个物品的重量wj 和价值cj。 (2)对物品按单位价值从大到小排序。
装箱问题C语言实现(算法分析)
算法分析题目:装箱(Bin Packing)问题院别:数学与计算科学学院专业:信息与计算科学*名:***学号:********** 指导老师:***日期: 2011. 06. 9目录一、问题描述 (1)二、问题分析 (1)三、代码实现 (2)四、测试结果 (3)五、心得体会 (4)六、源程序 (4)一、问题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。
二、问题分析对于6*6的一个箱子来说,最多只能放一个6*6或一个5*5或4*4的盒子,所以我们初始化需要的箱子数时就是这这几种箱子的个数和,对于3*3的箱子来说,我们可以放一个或2个或3个或4个,这我们可以通过整除和取模来确定放了3*3盒子的箱子数,再把它加入到总箱子数中,接下来我们就是把1*1和 2*2的盒子塞进前面所需的箱子中,当塞不完时再来新增盒子,我们首先要将前面的箱子剩余的空间统计出来,并且要以2*2的优先考虑,因为我们可以把多余的2*2的位置变为填充4个1*1的,毕竟1*1的只要有空间随处都可以塞。
所以当我们的箱子要是装了1个5*5的盒子的话,那么它就只能塞1*1的了,一个可以塞11个1*1的,对于装了4*4的盒子的话,那么还可以装5个2*2的盒子,暂且不要去转话成1*1的,除非没办法只能装1*1的,对于3*3 的话就可以根据取模之后一个箱子剩下的空间了,如果一个箱子中只放了一个3*3的,那么还剩下3个3*3的空间可以放,我们知道可以放5个2*2的和7个 1*1的,对于放了2个3*3的箱子,我们剩下的空间可以放3个2*2的以及6个1*1的,对于放了3个3*3的箱子,我们只能放1个2*2的和5个 1*1的,这样一来我们就统计出了此时可以放2*2以及1*1的空间到底有多少,接下来我们就放箱子进去,放一个就减一个,直到1*1的和2*2的为0。
一维装箱问题典型算法
( w j ( I 2 每个物品需单独放入一个箱子,C w j )) jI jI
2
又 I 3 中每个物品长度至少为 a , 是最优解的一个下界 . 它不能与 I1 中的物品共用箱子, 但可能与 I2 中的
C I1 I2 I3
j
则 B1 已放入 J1,J2,…,Jj,将其关闭,将 Jj+1 放入 B2 .
同法进行,直到所有物品装完为止 . 计算复杂性为 O(n).
特点: 1、按物品给定的顺序装箱; 2、关闭原则 .
§3
装箱问题的近似算法
物品
Example 1 Solution :
I : C = 10
J1
6
J2
7
J3
4
J4
n w 1 易证 zopt ( I ) N z NF ( Ck 2 N wi I ) 显然,由 k z ( I ) 得 i 1
i 1 i opt
由于起用第 2i 个箱子是因为第 2i -1 个箱子放不下第2i
z NF ( I ) z 2 NI ) 2k 反证 如果 NF ( 2 ,( N ) 得 i = 1, 2,…, k 则 对任意 RNF 2 zopt ( I ) N 1
w 定界法;二是启发式(近似)算法i . 是它的一个最优解 . i 1
min z yi
i 1 n opt
分支
z
C
(1)
(2)
C((BP)) BP
s.t.
w x
x
i 1
n
j 1 n
j ij
Cyi
i 1 n
ij
1
j 1 n
装箱问题题解
装箱问题题解 装箱问题题⽬描述:有⼀个箱⼦容量为V(正整数,0<=V<=20000),同时有n个物品(0<n<=30),每个物品有⼀个体积(正整数)。
要求n个物品中,任取若⼲个装⼊箱内,使箱⼦的剩余空间为最⼩。
输⼊⼀个整数v,表⽰箱⼦容量,⼀个整数n,表⽰有n个物品,接下来n个整数,分别表⽰这n 个物品的各⾃体积。
输出1 个整数,表⽰箱⼦剩余空间。
输⼊输出样例样例输⼊:2468312797样例输出: 题解本题很明显是⼀个01背包,⽽01背包⽅程是这样的:f[j]=max(f[j],f[j-c[i]]+c[i]);我们还需要⼀个⽬标,那么我们可以仔细想想,就不难得出⽬标:m-f[m]有了01背包⽅程和⽬标,我们就可以直接写代码了。
AC code:#include <bits/stdc++.h>//万能头⽂件using namespace std;int f[20005],c[35];int main(){int m,n;cin>>m>>n;for(int i=1;i<=n;i++)cin>>c[i];for(int i=1;i<=n;i++)for(int j=m;j>=c[i];j--)//倒序for循环是01背包标配f[j]=max(f[j],f[j-c[i]]+c[i]);//01背包⽅程cout<<m-f[m];//⽬标return 0;} end。
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【题10】装箱问题
有一个箱子容量为v (正整数,0≤v ≤20000),同时有n 个物品(0<n ≤30),每个物品有一个体积(正整数)。
要求从n 个物品中,任取若干个装入箱内,使箱子的剩余空间为最小。
输入:
箱子的容量v
物品数n
接下来n 行,分别表示这n 个物品的体积
输出:
箱子剩余空间
输入输出样例
输入:24
6
8
3
12
7
9
7
输出: 0
题解`
1. 使用回溯法计算箱子的最小剩余空间
容量为v 的箱子究竟应该装入哪些物品可使得剩余空间最小。
显然在n 个物品的体积和小于等于v 的情况下,剩余空间为v-n 个物品的体积和。
但在n 个物品的体积和大于v 的情况下,没有一种可以直接找到问题解的数学方法。
无奈之下,只能采用搜索的办法。
设
a 和s 为箱子的体积序列。
其中a[i]为箱子i 的体积,s[i]为前i 个箱子的体积和∑
=i
k k a 1][(1≤i ≤n );
best 为目前所有的装箱方案中最小的剩余空间。
初始时best=v ;
确定搜索的几个关键因素:
状态(k ,v ’):其中k 为待装入箱子的物品序号,v’为箱子目前的剩余空间。
目标v ’<best :若箱子的剩余空间为目前为止最小,则best 调整为v’(best ←v );
边界条件(v ’-(s[n]-s[k-1]))≥best :即便剩下的物品全部装入箱子(未装物品的体积和为s[n]-s[k-1]),其剩余空间仍不小于best ,则放弃当前方案,回溯;
搜索范围:在未装入全部物品的前提下(k ≤n ),搜索两种可能情况:
1. 若剩余空间装得下物品k (v’≥a[k]),则物品k 装入箱子,递归计算子状态(k+1,v’-a[k]);
2. 物品k 不装入箱子,递归计算子状态(k+1,v’);
我们用递归过程search(k ,v)描述这一搜索过程:
procedure search(k ,v:integer); {从状态(k ,v)出发,递归计算最小剩余空间}
begin
if v<best then best ←v ; {若剩余空间为目前最小,则调整best}
if v-(s[n]-s[k-1])>=best {若箱子即便装下全部物品,其剩余空间仍不小于best ,则回溯} then exit ; if k<=n {在未装入全部物品的前提下搜索两种可能情况} then begin
if v>=a[k] {若剩余空间装得下物品k ,则物品k 装入箱子,递归计算子状态}
then search(k+1,v-a[k]);
search(k+1,v); {物品k 不装入箱子,递归计算子状态}
end ;{then} end ;{search}
主程序如下:
读箱子体积v ;
读物品个数n ;
s[0] ←0; {物品装入前初始化} for i ←1 to n do {输入和计算箱子的体积序列}
begin
读第i 个箱子的体积a[i];
s[i]←s[i-1]+a[i]; end ;{for}
best ←v ; {初始时,最小剩余空间为箱子体积}
if s[n]<=v then best ←v-s[n] {若所有物品能全部装入箱子,则剩余空间为问题解}
else search(1,v); {否则从物品1出发,递归计算最小剩余空间}
输出最小剩余空间best ;
2. 使用动态程序设计方法计算箱子的最小剩余空间
如果按照物品序号依次考虑装箱顺序的话,则问题具有明显的阶段特征。
问题是当前阶段的剩余空间最小,并不意味下一阶段的剩余空间也一定最小,即该问题并不具备最优子结构的特征。
但如果将装箱的体积作为状态的话,则阶段间的状态转移关系顺其自然,可使得最优化问题变为判定性问题。
设状态转移方程
f[i ,j]——在前i 个物品中选择若干个物品(必须包括物品i )装箱,其体积正好为j 的标志。
显然f[i ,j]=f[i-1,j-box[i]],即物品i 装入箱子后的体积正好为j 的前提是f[i-1,j-box[i]]=true 。
初始时,f[0,0]=true (1≤i ≤n ,box[i]≤j ≤v )。
由f[i ,j]=f[i-1,j-box[i]]可以看出,当前阶段的状态转移方程仅与上一阶段的状态转移方程攸关。
因此设f0为i-1阶段的状态转移方程,f1为i 阶段的状态转移方程,这样可以将二维数组简化成一维数组。
我们按照下述方法计算状态转移方程f1:
fillchar(f0, sizeof(f0),0); {装箱前,状态转移方程初始化}
f0[0]←true ;
for i ←1 to n do {阶段i:按照物品数递增的顺序考虑装箱情况} begin
f1←f0; {i 阶段的状态转移方程初始化}
for j ←box[i] to v do {状态j :枚举所有可能的装箱体积}
if f0[j-box[i]] then f1[j]←true ;{若物品i 装入箱子后的体积正好为j,则物品i 装入箱子}
f0←f1; {记下当前装箱情况}
end ;{for}
经过上述运算,最优化问题转化为判定性问题。
再借用动态程序设计的思想,计算装箱的最大体积 k=}],[|{max 0true j n f j v j == 。
显然最小剩余空间为v-k:
for i ←v downto 0 do {按照递减顺序枚举所有可能的体积}
if f1[i] then begin {若箱子能装入体积为i 的物品,则输出剩余空间v-i ,并退出程序}
writeln(v-i); halt
end;{then}
end.{for}
writeln(v); {在未装入一个物品的情况下输出箱子体积}。