装箱问题matlab
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:把物品放到它第一个能放进去的箱子中。
是具有最大下标的使用过的箱子,若的长度不大于的剩余长度,则把放入,否则把放入一个新的箱子,且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:把物品放到第一个箱子中。
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且下标最小的箱子,将放入,如果不存在这样的箱子,则另开一个新箱子, 将放入中。
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:把物件按其大小进行非增序排列,不妨设。
step2:首先把放入箱子中,然后从最右端开始,依次把物件放入,直到下一个物件不能再放入箱子为止,开启新的箱子。
step3:设在第i 步循环时,打开第i 个箱子,此时把物件放入中. 假设第i-1 个箱子中最后一个放入的物件为,则在i 步循环时最右端的物件为,那么当且时,把放入中,开启新的箱子。
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;elseTW=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);endendfprintf('输出每个箱子里的物品:');[NW(1),CW]endNW=sort(setdiff(NW,[NW(1),CW]),2,'descend'); A=sort(NW);enddisp('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。
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。
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。
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。
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。
高效求解三维装箱问题的剩余空间最优化算法
高效求解三维装箱问题的剩余空间最优化算法尚正阳; 顾寄南; 唐仕喜; 孙晓红【期刊名称】《《计算机工程与应用》》【年(卷),期】2019(055)005【总页数】7页(P44-50)【关键词】三维装箱问题; 启发式算法; 快速求解; 调度优化【作者】尚正阳; 顾寄南; 唐仕喜; 孙晓红【作者单位】安徽工程大学机械与汽车工程学院安徽芜湖 241000; 江苏大学制造业信息化研究中心江苏镇江 212000【正文语种】中文【中图分类】TP3011 引言装箱问题是指将一组二维矩形或者三维长方体,放置到二维或者三维空间中,以使得空间的填充率最大或者容积最小。
它作为一个传统的优化组合问题,不仅得到了大量的理论研究,还被广泛地应用在了实际生产和生活的各个领域。
特别是针对三维装箱问题,由于其更加贴近真实情况,已经在工业中得到了大量使用,例如以三维空间利用率为目标的集装箱放置和木材切割问题,或是将第三维看作是时间的时空调度问题等等。
随着智能制造和精益生产的不断推进,这类以三维装箱为模型的资源配置问题日益受到重视,而相关的算法研究与实践也就有着积极的现实意义。
三维装箱问题是装箱问题的一个子问题,Dyckhoff等[1]根据装箱过程中的不同约束和目标,进行了详细分类:容器装载问题、箱柜装载问题、背包装载问题。
本文所研究的是以体积为价值的三维背包装载问题(Three-Dimensional Knapsack Loading Problems,3D-KLP),即将一组不同尺寸的小长方体放入到一个给定尺寸的大长方体中,旨在使所有被放入的小长方体的总体积最大。
在此,将小长方体称为箱子,大长方体称为容器,装载的目标是使容器的空间填充率最大。
这是一个典型的NP-hard问题,传统算法往往因其解空间的“组合爆炸”而难于求解。
所以三维装箱问题的求解通常被分为两个部分:启发式的放置方法和较优解的搜索算法。
综合国内外相关研究,George等[2]提出了基于“层”和“墙”的启发式放置方法。
基于Matlab神经网络工具箱进行港口集装箱运量预测
基于Matlab神经网络工具箱进行港口集装箱运量预测
徐国志;李茂元
【期刊名称】《港工技术》
【年(卷),期】2003(000)004
【摘要】基于Matlab的神经网络工具箱,利用其自带的用于神经网络的函数,通过简单的编程实现了线性神经网络、BP网络和RBF网络三种神经网络的建立、学习和训练,并对一实例进行了预测,结果显示是很有效的.
【总页数】3页(P15-17)
【作者】徐国志;李茂元
【作者单位】大连理工大学,大连,116024;中港一航局三公司,大连,116001
【正文语种】中文
【中图分类】TP183:U652.14
【相关文献】
1.利用Matlab神经网络工具箱在VC++.net中进行手写体数字识别 [J], 余波;简炜;方勇
2.基于MATLAB神经网络工具箱的线性神经网络实现 [J], 温浩;赵国庆
3.基于MATLAB神经网络工具箱的BP神经网络状态监控器 [J], 袁兵;甄少华
4.利用Matlab神经网络工具箱在VC++中进行形状识别 [J], 鹿文鹏;刘巍;孟祥增
5.基于MATLAB神经网络工具箱的BP神经网络的应用研究 [J], 包志家;李奇因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
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。
三维装箱-程序
基于遗传模拟退火算法的三维装箱问题研究从计算复杂性理论来讲,装箱问题是一个NP难题,很难精确求解。
目前的求解方法主要是一些近似算法,如NF(NextFit)近似算法、FF(FirstFit)近似算法、FFD(FirstFitDecreasing)近似算法等。
近似算法的求解结果与物品的体积数据有较大关系,有时在极端情况下的求解结果很不理想。
本文以三维离线装箱问题为研究对象,利用遗传算法和模拟退火算法集成的思路对该问题进行求解,并编写程序代码在Matlab 环境下进行实现。
1、问题描述假设有一批待装货物,它们有多种货物种类,每种货物的尺寸重量是不同的,对一尺寸己知的集装箱进行装载。
这里所面临的问题是在满足一定约束的条件下,需要找到一种装箱方案进行装载,能够得到一种最佳的装载效果,这里指的是空间容积率最高或者载重利用率达到最高。
2、优化模型优化模型中的目标函数值可以评价装箱方案的优劣,本文考虑待装箱子的空间利用率最大以及所使用箱子数目最小,目标函数规定为:其中:m 为所使用的箱子数目,Cmax为一个足够大的常数,在本文中取为1000,以保证Cmax/m为大于1 的正数,后一项为箱子的空间利用率,u为装箱方案违背约束条件时的处罚值。
注:帮人代写matlab程序,有问题请咨询qq:778961303部分代码如下:% Use: 遗传模拟退火算法主程序% 输入变量(可修改量):Box:箱子的属性% Cargo:货物的属性% order:要求货物的装载次序%%% 输出:bestLoadOrder:具体装箱% author:怡宝2号clc;clear;close all;tic%% 数据录入% Box=[2.33 1.78 2.197 5000]; % 货箱数据长,宽,高,限重% Cargo=[0.94 0.68 0.39 0.249288 270.5 6;0.81 1.02 0.6 0.495720 896 2;... % 0.81 1.02 0.70 0.578340 868 4;0.73 0.69 0.80 0.40296 240 2;...% 1.20 0.72 0.72 0.622080 280 2;1.10 0.84 0.26 0.24024 80 1;... % 0.80 0.74 0.72 0.426240 180 1;1.60 1.07 0.75 1.28400 774 12;... % 1.19 1.11 1.08 1.426572 960 11;1.19 1.11 0.9 1.18810 800 10;... % 1.40 1.16 1.20 1.948800 420 8;0.82 0.37 0.18 0.54612 40 5]; % 货物数据%长度(m)宽度(m)高度(m)体积(m^3)重量(kg)数量order=[6,3,11,7,8,5,1,2,4,9,10,12;];cmax=300; %所使用的箱子数参数% save Box Box% save Cargo Cargo% toc%% 模拟退火参数ticT=100; % 初始温度Tend=1e-3; % 终止温度L=5; % 各温度下的迭代次数(链长)q=0.8; %降温速率G=100;%% 遗传参数Pc=0.9; %交叉概率Pm=0.05; %变异概率popsize=20;retain=10;GGAP=0.9; %代沟%% 加载数据load Boxload Cargo%%N=size(Cargo,1); % 待装箱类别数for i=1:popsizechrom(i,:)=randperm(N); %随机产生一个装箱顺序endfor i=1:popsizetempchrom=chrom(i,:);[RestSpace,LoadOrder]=IniOrder(tempchrom,Box,Cargo);fitness(i)=FitFun(cmax,RestSpace,LoadOrder,Box,tempchrom,order); endfitness=fitness';%% 计算迭代的次数TimeTime=ceil(double(solve(['1000*(0.8)^x=',num2str(Tend)]))); %s olve('1000*(0.8)^x=1e-3')这样也可以count=0; %迭代计数Obj=[]; %目标值矩阵初始化track=[]; %每代的最优路线矩阵初始化bestchrom=[];%% 迭代while T>Tendcount=count+1; %更新迭代次数temp=[];[temp index]=sort(fitness,'descend');chrom=chrom(index,:);chromone=chrom(1:retain,:);fitnessone=temp(1:retain,:);chromtwo=chrom(retain+1:end,:);%% 交叉操作SelCh=Recombin(chromtwo,Pc);%% 变异SelCh=Mutate(SelCh,Pm);tempchrom=[];for i=1:size(SelCh,1)tempchrom=SelCh(i,:);[RestSpace,LoadOrder]=IniOrder(tempchrom,Box,Cargo);fitnesstwo(i,:)=FitFun(cmax,RestSpace,LoadOrder,Box,tempchrom,order);endfor k=1:L%% 产生新解for j=1:(popsize-retain)newchrom(j,:)=randperm(N);endtempchrom=[];for i=1:(popsize-retain)tempchrom=newchrom(i,:);[RestSpace,LoadOrder]=IniOrder(tempchrom,Box,Cargo);newfitness(i,:)=FitFun(cmax,RestSpace,LoadOrder,Box,tempchrom,order);endnewfitness=G-newfitness;for i=1:(popsize-retain)if newfitness(i,:)<fitnesstwoSelCh(i,:)=newchrom(i,:);fitnesstwo(i,:)=G-newfitness(i,:);elseif exp(-(newfitness(i,:)-fitnesstwo(i,:))/T)SelCh(i,:)=newchrom(i,:);fitnesstwo(i,:)=G-newfitness(i,:);% else %则原种群和解不变,即不接受模拟退火的选择endendend。
集装箱运输及多式联运MATLAB实验报告实验心得
集装箱运输及多式联运MATLAB实验报告实验心得
学习matlab是听说它是一个功能强大的数学软件,但是正被微积分的计算缠身,听说有一个高级的计算器当然高兴,以后可以偷懒了,当然现在不能偷懒。
听说关于自动化的计算特别复杂,如果有一种软件能帮忙解题,那是一种极大的解脱,有益于缩短研究时间。
目前我只知道有三种数学软件,都是国外的,没有国内的,差距挺大的。
matlab学起来挺顺手的,比C语言简单。
但是深入学习的时候却困难重重,因为很多知识都没有学习,就算知道那些函数,也没有什么用处。
老师布置的作业难度大,写一篇实验,大一什么都不会,写一篇这种论文谈何容易。
最多也就会一些数值计算、符号计算、简单绘图,根本不会什么实验。
学习matlab体会最多的是这个软件的功能强大,好多数学题都被轻易的解出。
但是有一点遗憾,不知是我不会用,还是它没个功能,已知空间的电荷分布,求空间的电场分布。
其中电场分布是无法用函数表达式表示。
我知道计算机肯定可以实现,但是这个软件能不能实现就不知道了,我看过许多资料,但是在这方面没有提到相关信息。
总之,这个软件功能强大,不知什么时候国内才有类似的软件。
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。
基于MATLAB软件的集装箱箱号识别系统
基于MATLAB软件的集装箱箱号识别系统作者:王梦麒宋广军来源:《水运管理》2019年第06期【摘要】为提高集装箱自动化装卸效率,基于MATLAB软件建立集装箱箱号识别系统,通过图像预处理、图像摆正、字符识别匹配等3个环节对已获得的图像进行识别,以得到图像中集装箱的具体号码。
该系统可以避免传统集装箱管理过程中人工辨别易出现的错误和疏忽问题。
【关键词】 MATLAB软件;图像处理;集装箱箱号识别0 引言近几年,我国对外贸易快速发展,各港口进出口货物吞吐量日益提升,散杂货集装箱化率也不断提高。
集装箱货物在世界海运贸易中占据很大的贸易价值量,对经济发展有着积极的推动作用,因此集装箱装卸作业技术的研究备受重视。
集装箱自动化装卸作业,需要计算机系统能在各种复杂的环境下进行视觉定位,从而实现对集装箱的各种运输控制。
可见,对集装箱进行基于图像处理技术的箱号识别工作是很有必要的,有助于提升集装箱自动化装卸效率。
集装箱箱号识别过程主要包括获取集装箱图像、图像预处理、图像摆正、识别匹配、输出结果。
1 图像预处理1.1 濾波去噪集装箱箱号识别系统所获取的集装箱图像带有一定的噪声干扰,这时需要对获取的集装箱图像进行去噪滤波,同时进行集装箱图像的灰度处理、集装箱图像的边缘检测和图像摆正、集装箱图像的RGB模式像素提取等,可以采用均值滤波器或中值滤波器对图像进行滤波处理。
1.1.1 均值滤波器均值滤波也称为线性滤波,其采用的主要方法为邻域平均法。
线性滤波的基本原理是用均值代替原图像中的各个像素值,即对待处理的当前像素点(x,y),选择一个模板,该模板由其近邻的若干像素组成,求模板中所有像素的均值,再把该均值赋予当前像素点(x,y),作为处理后图像在该点上的灰度g(x,y)。
常用等式关系为均值滤波本身存在着固有的缺陷,在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分,从而使图像变得模糊,不能很好地去除噪声点。
1.1.2 中值滤波器中值滤波是一种非线性数字滤波技术,主要用于抑制脉冲噪声,可以完全滤除尖波干扰噪声,同时对目标图像边缘特性也有较好的保护。
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求贪婪算法 装箱问题的练习
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}。
基于MATLAB的集装箱多式联运方式组合模型
基于MATLAB的集装箱多式联运方式组合模型作者:嵇莉莉来源:《物流科技》2013年第10期摘要:多式联运将多种运输方式进行合理地组合,以实现运输的最佳效益。
这种运输方式在国际集装箱运输中被广泛应用。
在我国,多式联运主要的组合形式是“公路—水路—公路”,铁路运输在其中所占的份额很小。
究其原因,主要是由于基础设施建设存在问题,铁路和水路场站之间存在着地理位置上的分离,难以实现无缝对接。
文章根据铁水联运难以实现无缝对接的现实情况,考虑铁水联运中公路接驳运输对集装箱多式联运费用的影响,建立集装箱多式联运方式选择模型。
通过MATLAB程序设计对模型求解,分析港站分离对集装箱多式联运方式选择的影响,并提出铁路更好地参与集装箱多式联运的建议。
关键词:多式联运;铁路;集装箱;接驳;MATLAB中图分类号:U169.6 文献标识码:A0 引言集装箱多式联运因其便捷、安全、费用低等特点,在国际货物运输中扮演越来越重要的角色。
铁路运输一直是我国客、货运的主要运输形式。
但是,在多式联运迅猛发展的今天,铁路参与国际集装箱多式联运却进展缓慢。
2010年,上海洋山港完成铁水联运运量3.03万TEU,占港口集装箱吞吐量的0.3%;2011年1~9月,全国港口集装箱吞吐量12 117万TEU,其中铁水联运量136万TEU,占港口集装箱吞吐量的1.1%[1]。
平均而言,我国铁路参与港口集装箱铁水联运的运量不到港口集装箱吞吐量的3%,这与铁路运输在我国整个交通运输中的主导地位形成了鲜明的对比[2]。
铁道部采取了一系列措施,包括客货分流、建设铁路专运线、开行集装箱班列等,以求推动铁路集装箱运输的发展。
目前,已有很多人对集装箱多式联运进行了研究,但这些研究都忽略了运输方式转换过程中可能产生的接驳费用[3-5]。
我国的现实情况是,由于基础设施建设的不足,海铁联运难以实现无缝对接,货主为了规避海铁联运中因接驳运输而额外产生的装卸及运输费用,大多选择了“海—公”联运的方式,使得铁路在多式联运中的作用不能充分发挥,也影响了多式联运方式选择的决策。
Matlab在锁具装箱问题中的应用
for i=1:Q for t=1:P y=ji(i,:)-ou(t,:); if sum(y)==1|sum(y)==-1 u=0; for l=1:5 if y(l)==0 u=u+1; end end if u==4 hukaiduishu=hukaiduishu+1; end end end End huk数学问题,首先可以求出有5个槽、每个槽有6个高度的所有 可能的个数为n1=65=7776,为了满足题目中提出的至少有三个不同的高度,且相邻 高度差不应为5的要求,我们应该减去不满足要求的锁具。在具体求每批锁的个数以 及可以装多少箱时,既可以用排列组合法也可以编程用计算机求解。这里我们用Matlab 编程求解。我们对5个钥匙槽的高度进行五重循环,并将判断条件设置为5个槽的高度中 至少有3个不同的数且相邻两槽的高度之差不能为5,进行判断。 将满足判断条件的累加起来,最后输出即可得到一批锁具总数的大小。可以装的箱 数用锁具总数除于60即可得到。 程序如下:
方法一: s=0;n=5; for j1=1:n+1 for j2=1:n+1 for j3=1:n+1 for j4=1:n+1 for j5=1:n+1 a1=j1;a2=j2;a3=j3;a4=j4;a5=j5; amax=max([a1,a2,a3,a4,a5]'); amin=min([a1,a2,a3,a4,a5]'); numbers=(amax-a1)*(a1-amin)+(amax-a2)*(a2-amin)+(amax-a3)*(a3-amin)+(amax-a4) *(a4-amin)+(amax-a5)*(a5-amin); neighbours=max([abs(a1-a2),abs(a2-a3),abs(a3-a4),abs(a4-a5)]); if numbers>0.5 if neighbours<4.5 s=s+1; end end end end end end end s
基于MATLAB的集装箱多式联运方式组合模型
基于MATLAB的集装箱多式联运方式组合模型
嵇莉莉
【期刊名称】《物流科技》
【年(卷),期】2013(36)10
【摘要】多式联运将多种运输方式进行合理地组合,以实现运输的最佳效益.这种运输方式在国际集装箱运输中被广泛应用.在我国,多式联运主要的组合形式是“公路—水路—公路”,铁路运输在其中所占的份额很小.究其原因,主要是由于基础设施建设存在问题,铁路和水路场站之间存在着地理位置上的分离,难以实现无缝对接.文章根据铁水联运难以实现无缝对接的现实情况,考虑铁水联运中公路接驳运输对集装箱多式联运费用的影响,建立集装箱多式联运方式选择模型.通过MATLAB程序设计对模型求解,分析港站分离对集装箱多式联运方式选择的影响,并提出铁路更好地参与集装箱多式联运的建议.
【总页数】5页(P31-35)
【作者】嵇莉莉
【作者单位】南京铁道职业技术学院,江苏南京210031
【正文语种】中文
【中图分类】U169.6
【相关文献】
1.多式联运运输方式组合优化模型研究 [J], 时岩
2.多式联运运输方式组合优化模型研究 [J], 时岩
3.动态规划的集装箱多式联运系统运输方式组合优化 [J], 韩骏;徐奇;靳志宏
4.基于衔接组合的集装箱多式联运服务分段采购优化 [J], 杨华龙;东方;刘迪
5.集装箱多式联运系统中各种运输方式最优组合模式研究 [J], 姜军;陆建
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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=[3029272523242120181615141210987653];
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=30356
输出每个箱子里的物品:
ans=2978
输出每个箱子里的物品:
ans=27910
输出每个箱子里的物品:
ans=2512
输出每个箱子里的物品:
ans=2414
输出每个箱子里的物品:
ans=2315
输出每个箱子里的物品:
ans=2116
输出每个箱子里的物品:
ans=2018
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。