数据结构之装箱问题

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单一尺寸长方体三维装箱问题的一种求解算法

单一尺寸长方体三维装箱问题的一种求解算法

单一尺寸长方体三维装箱问题的一种求解算法单一尺寸长方体三维装箱问题是一种经典的组合优化问题,常常出现在物流、包装、生产等领域中。

该问题的目的是将一系列商品(通常为长方体)尽可能地装箱,使得所需要的箱子最少,同时避免商品之间的重叠或者空隙。

为了解决这个问题,我们可以采取下面的求解算法:1. 构建三维坐标系。

为了方便表示商品的位置和箱子的大小,我们需要构建一个三维坐标系。

假设我们的货物都是长方体,那么我们需要知道每个长方体的长、宽、高以及重量,以便于计算重心和位置。

同时,我们还需要确定我们的箱子大小,可以根据需要调整大小,从而适应货物的大小。

在确定每个长方体的位置之前,首先要确定它们之间的相对位置,这样可以决定它们之间是否存在空隙或者重叠。

2. 选择一种合适的装箱算法。

目前常用的装箱算法有贪心算法、回溯算法、遗传算法等,其中贪心算法的效率较高,但是不能保证得到最优解;回溯算法可以得到最优解,但是效率较低;遗传算法则是一种高效的启发式算法,可以保证得到比较优的解。

在实际应用中可以根据需要选择不同的算法。

3. 将长方体逐个装入箱子。

为了尽量减少使用的箱子数量,我们需要将每个长方体按照一定规则装入箱子中。

一种常用的方式是通过二叉树来表示盒子。

假设我们需要装入n个长方体,我们从第一个长方体开始往箱子中放。

此时我们将先选取一个长方体,作为根节点,并将其放入一个空盒子中。

接下来,我们将每一个长方体都放入箱子中,直到所有的长方体都被装入箱子中,或者已经没有可以放入的长方体。

在放置长方体的过程中,我们需要遵循一定的规则,例如优先放置最大/最小的长方体或者根据某些贪心策略来选择放置位置和方向。

4. 调整长方体位置。

在将长方体放入箱子中之后,我们需要检查是否存在重叠或者空隙。

如果存在,则需要对长方体进行一定的调整,例如旋转或移动。

在调整长方体位置的过程中,需要根据长宽高等因素,以及已经放置的长方体的位置和方向等因素,来确定合适的位置和方向,以尽量减少空隙和重叠。

matlab三维装箱问题的算法

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。

数学建模装箱问题

数学建模装箱问题
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 有最小标号的箱子
计算复杂性为 Onlogn
但精度比NF 算法更高
§3 装箱问题的近似算法
Theorem 3 4
zFF (I ) 7 . zopt (I ) 4
7 17 1 4 10 20
Theorem 3 5 对任意实例 I ;
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
这与 w i
i1
考虑实例
I
Ck
:C
=矛1,盾w .1 ,w 2 , ,zzw o Np4 FtN ((II )) 1 2 ,22 ,1 N 从 ,1 2 ,而 2 1 N ,RN,F1 2 ,2 1 2 N .
若 B2 能放得下;则 J3 放入 B2 , 否则启用 B3, J3 放入 B3
第八章 装箱问题
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
第八章 装箱问题
§3 装箱问题的近似算法
一 NF Next Fit 算法 设对物当品前J要1;装J2,的…物,品Jn 的Ji 只长关度心分具别有为最w1大,下w2标,…的,已w使n
箱用子过B的1,箱B子2,B…j 能的否长装均得为下C ,按物品给定的顺序装箱 能 先则将JJi 1放放入入BBj ;1, 如否果. 关w1闭wB2j;JCi 放则入将新J箱2 放子入BBj+11 .… 如果 w 1 w 2 w j C 而 w 1 w 2 w j w j 1 C 则 B1 已放入 J1;J2,…,Jj,将其关闭,将 Jj+1 放入 B2

装箱问题matlab

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 。

二维装箱问题时间序列

二维装箱问题时间序列

二维装箱问题时间序列一、引言二维装箱问题是指将一系列不同大小的矩形箱子尽可能紧密地放入一个或多个矩形容器中的问题。

本文将探讨二维装箱问题在时间序列场景下的应用。

二、时间序列问题时间序列是指一系列按照时间顺序排列的数据点或事件。

在实际应用中,往往需要对时间序列进行分析和预测。

二维装箱问题在时间序列场景下的应用是将时间序列数据按照一定的规则进行划分和组合,以便更好地理解和分析数据。

三、二维装箱问题二维装箱问题是一个经典的组合优化问题,其目标是将一系列不同大小的矩形物品放入一个或多个矩形容器中,要求物品不重叠、尽可能紧密地填充容器,并且使得所需的容器数量最少。

这个问题在物流、仓储、装箱等领域有着广泛的应用。

四、时间序列的划分和组合在时间序列问题中,可以将时间序列数据看作是矩形物品,而时间段可以看作是矩形容器。

我们需要将时间序列数据按照一定的规则进行划分和组合,以便更好地理解和分析数据。

下面介绍几种常见的时间序列划分和组合方法:1. 滑动窗口滑动窗口是将时间序列分成固定长度的子序列,然后依次滑动窗口进行分析。

通过滑动窗口,我们可以观察子序列的变化趋势和周期性,从而更好地了解整个时间序列的特征。

2. 分解方法分解方法将时间序列分解为趋势、季节性和随机成分。

通过分解方法,我们可以进一步分析和预测各个分量的变化趋势和周期性。

3. 聚类分析聚类分析将时间序列数据进行聚类,将相似的时间序列归为一类。

通过聚类分析,我们可以找到不同类别的时间序列之间的关联性和差异性,进而研究它们之间的规律和相互影响。

五、应用举例下面通过一个例子来说明二维装箱问题在时间序列场景下的应用。

假设我们有一系列销售数据,需要将其按照月份进行分析和可视化。

我们可以使用滑动窗口的方法,将时间序列数据按照月份进行划分,然后计算每个月的销售总额。

接下来,我们可以将每个月的销售总额作为一个矩形物品,将每年的时间段作为一个矩形容器。

然后,使用二维装箱算法将这些矩形物品尽可能紧密地放入矩形容器中,以便更好地观察不同年份和月份的销售趋势和变化。

三维装箱问题算法

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。

【数据结构】--C++实现箱子装箱问题

【数据结构】--C++实现箱子装箱问题

【数据结构】--C++实现箱⼦装箱问题⼀、问题描述①在箱⼦装载问题中,有若⼲个容量为c的箱⼦和n个待装载⼊箱⼦中的物品。

物品i需占是s[i]个单元(0<s[i]<=c)。

所谓成功装载(feasible packing),是指能把所有物品都装⼊箱⼦⽽不溢出,⽽最优装载(optimal packing)是指使⽤了最少箱⼦的成功装载。

对于箱⼦装载问题,有4种流⾏的求解算法。

②基本要求:->n依次取100,200,500,1000,⽐较以上四种⽅法(在时间上和所⽤箱⼦的数量上)的性能。

->FF,FFD⽅法使⽤竞赛树结构,BF,BFD使⽤⼆叉搜索树结构。

⼆、需求描述1.4种流⾏的求解算法:<1>最先匹配法(FF):物品按1,2...,n的顺序装⼊箱⼦。

假设箱⼦从左⾄右排列,每⼀物品i放⼊可盛载它的最左箱⼦。

<2>最先匹配递减法(FFD):⽅法与FF类似,区别在于各物品⾸先按容量递减的次序排列,即对于1<=i<n,有s[i]>=s[i+1].<3>最优匹配法(BF):设c[j]为箱⼦j的可⽤容量,初始时,所有箱⼦的可负载容量为c。

物品i放⼊具有最⼩c且容量⼤于s[i]的箱⼦中。

<4>最优匹配递减法(BFD):⽅法与BF相似,区别在于各物品⾸先按容量递减的次序排列,即对于1<=i<n,有s[i]>=s[i+1].2.输⼊要求:①第⼀种输⼊⽅式:n在程序中固定读⼊100,200,500,1000个数,这些数预先在⽂本中⼿动输⼊为固定的⽆序正整数。

②第⼆种输⼊⽅式:n为程序运⾏后,⼈为输⼊的数n,并且⽣成n个随机数,⽤作程序所需要测试的物品⼤⼩数。

3.输出要求:输出的要求为:直观的分析排列出在不同的箱⼦数量、不同的物品数量以及不同的物品⼤⼩的情况下,上述四种⽅法在时间上和所⽤的箱⼦的数量上的不同。

⽐较四种⽅法的性能。

火车车厢重排问题栈c语言

火车车厢重排问题栈c语言

火车车厢重排问题栈c语言火车车厢重排问题是一个经典的问题,考验了数据结构和算法的运用。

这个问题可以很好地帮助我们了解如何使用栈这种数据结构来解决实际问题,并且可以通过编写C语言程序对其进行求解。

在本文中,我们将深入探讨火车车厢重排问题,并编写C语言程序实现问题的求解。

首先,让我们来了解一下火车车厢重排问题的具体描述。

假设有一列火车车厢按照编号从1到n的顺序排列在轨道上。

现在我们需要将这些车厢按照特定的顺序重新排列,给定一个目标排列,我们需要找出一种排列车厢的方法,使得最终的排列符合目标排列。

具体而言,对于每一个车厢,我们可以将其从原来的位置移动到一个临时的缓冲轨道中,然后再将其移动到目标位置。

这个问题的关键在于如何确定每个车厢应该如何移动才能满足最终的目标排列。

为了解决这个问题,我们可以使用栈这种数据结构来辅助实现。

栈是一种先进后出的数据结构,这样的特性非常适合用来模拟火车车厢的重排过程。

具体而言,我们可以将原始轨道上的车厢编号序列作为输入,然后使用栈来模拟车辆的移动过程,最终得到目标排列。

下面我们将通过C语言程序来实现这个过程。

首先,我们需要定义一个栈的数据结构,来模拟车厢的移动过程。

我们可以使用数组来实现这个栈,同时需要定义一个栈顶指针来表示当前栈顶元素的位置。

另外,我们还需要定义一个函数来模拟入栈和出栈的过程。

接下来,让我们来具体实现这个栈的数据结构和相关的函数。

```c#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#define MAX_SIZE 100typedef struct {int data[MAX_SIZE];int top;} Stack;void init(Stack *s) {s->top = -1;}void push(Stack *s, int value) { if (s->top < MAX_SIZE - 1) {s->top++;s->data[s->top] = value;} else {printf("Stack overflow\n");}}int pop(Stack *s) {if (s->top >= 0) {int value = s->data[s->top];s->top--;return value;} else {printf("Stack underflow\n"); return -1;}}int main() {Stack s;init(&s);//对栈进行入栈和出栈操作push(&s, 1);push(&s, 2);push(&s, 3);printf("%d\n", pop(&s)); //输出3printf("%d\n", pop(&s)); //输出2printf("%d\n", pop(&s)); //输出1printf("%d\n", pop(&s)); //输出Stack underflow,表示栈已空return 0;}```在这段代码中,我们定义了一个栈的数据结构,并实现了栈的初始化、入栈和出栈操作。

装箱问题——精选推荐

装箱问题——精选推荐

装箱问题
装箱问题是NP问题,即在多项式时间内⽆法精确求解,⼀般采⽤近似,即启发式算法,这样可以迅速得到满意解,⽽不⼀定是最优解。

常见的算法:NF(Next Fit)近似算法,FF(First Fit)近似算法,FFD(First Fit Decreasing)近似算法,BF(best Fit),BFD(Best Fit Deceasing)等。

下次适应算法(NF):NF算法是最简单也是最早研究的⼀个算法,它的处理⽅法是始终维持⼀个当前打开的箱⼦,对于每⼀个要装⼊的物品,检查该物品是否可以放⼊当前打开的箱⼦,如果⽆法装⼊,则打开⼀个空箱⼦,装⼊该物品,以该箱⼦作为当前的箱⼦,由于每个物品在装⼊时,只有当前打开的箱⼦和空箱可以选择,这必然造成装箱的效率低下。

⾸次适应算法(FF):针对下次适应算法的缺陷,⾸次适应算法处理当前物品的时候,检查所有⾮空箱⼦,找到第⼀个能够放下当前物品的箱⼦并将该物品放⼊,否则则开启新的箱⼦。

最佳适应算法(BF):与⾸次适应算法类似,唯⼀的区别时当物品装箱时,不是直接装在第⼀个可装⼊的箱⼦中,⽽是装⼊在最适合该物体的箱⼦中,如果没有该箱⼦,则开启空箱。

⾸次适应算法和最佳适应算法有⼀个缺陷,即由于物品没有实现排序,则可能由于先装⼊⼩的物品,使⼤的物品在后来放⼊时⽆法装⼊,只得开启新的箱⼦,造成了空间的浪费,因此才有了这两种算法的改进算法。

降序⾸次适应算法(FFD):先对物品按降序排序,再按照⾸次适应算法进⾏装箱。

降序最佳适应算法(BFD):先对物品按降序排序,再按照最佳适应算法进⾏装箱。

装箱问题算法实现讲解

装箱问题算法实现讲解

装箱问题算法实现讲解有一个箱子容量为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。

[样例]输入:24 一个整数,表示箱子容量6 一个整数,表示有n个物品8 接下来n行,分别表示这n个物品的各自体积。

312797输出:0 一个整数,表示箱子剩余空间算法分析:本题是经典问题:0-1背包的特殊例子(加强了已知条件)。

用整形数组volume存储各件物品的体积,用布尔型函数h(i,k)表示前i个物品通过组合能否恰好装满容量k的空间,则考虑第i件物品,如果没有被选中,则问题转化为h(i-1,k);如果第i件物品被选中了,则问题转化为h(i-1,k-volume[i]),因此有如下的表达式:h(i,k)=h(i-1,k-volume[i]) || h(i-1,k);k从V开始递减,判断h(n,k)是否为真,第一个符号要求的k即为剩余空间最小时消耗的体积。

如果此时直接编写程序,就要定义一个二维数组,空间复杂度时n*v,注意到了n,v的取值范围很大,所以用二维数组存储就会有问题。

我们注意到,h(i,k)的取值仅与h(i-1,0)~h(i-1,k)有关,且如果h(i-1,k)=true,必然有h(i,k)=true,h(i,k)的值存在继承性,而程序结束时,我们也只关心h(n,k),因此,我们可以用一维数组h(k)来存储中间信息。

为了避免重复计算,可以让k从大到小变化,为了避免出现负数,k的变化范围为v~volume[i].示例程序:#include<iostream>#include<cstring>using namespace std;int v,n;int volume[31];//存储n件物品的体积int h[20001];//h[i]=1,表示n件物品通过某种组合,所构成的体积和正和等于i;//h[i]=0,表示n件物品无论如何组合,体积和都无法等于iint main(){freopen(\"in.txt\",\"r\",stdin);freopen(\"out.txt\",\"w\",stdout);int v,n,i,j,k;while(cin>>v>>n){for(i=1;i<=n;i++)cin>>volume[i];memset(h,0,sizeof(h));h[0]=1;for(i=1;i<=n;i++)for(k=v;k>=volume[i];k--)h[k]=h[k]||h[k-volume[i]];[Page]j=v;while(j>0&&h[j]==0)j--;cout<<v-j<<endl;}return 0;。

第06讲 装箱问题

第06讲 装箱问题
RA inf{r 1, 对于所有实例I,RA I) r} (
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

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。

物流装箱问题数学建模

物流装箱问题数学建模

物流装箱问题数学建模
物流装箱问题是指在物流运输过程中,如何合理地将货物装箱以最大限度地利用装载空间,并确保货物的安全和稳定。

这是一个复杂的问题,需要综合考虑货物的形状、尺寸、重量、数量以及运输工具的限制等因素。

数学建模可以帮助我们在物流装箱问题中找到最优的解决方案。

首先,我们可以将货物的形状和尺寸抽象为几何体,如长方体、圆柱体等。

然后,通过数学方法计算每个货物的体积,并根据运输工具的限制,确定每个装箱的容量。

接下来,我们可以将问题转化为一个优化问题,即如何在有限的容量内,最大化装载的货物总体积。

在数学建模过程中,我们可以利用线性规划、整数规划、动态规划等方法来求解最优解。

通过确定目标函数和约束条件,我们可以使用数学模型来找到最佳的装箱方案。

同时,我们还可以考虑一些实际问题,如货物的稳定性、避免堆叠过高、减少装卸时间等因素,来综合评估每个装箱方案的可行性。

此外,随着科技的发展,人工智能和机器学习等技术也可以应用于物流装箱问题的数学建模中。

通过对大量历史数据的分析和学习,我们可以提前预测不同类型货物的运输需求,并自动优化装箱方案,提高装箱效率和节省运输成本。

总之,物流装箱问题数学建模是一个复杂且具有挑战性的问题。

通过运用数学方法和相关技术,我们可以找到最优解决方案,提高装箱效率,减少物流成本,提升物流运输的整体效益。

装箱问题与背包问题

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。

三维装箱问题的算法

三维装箱问题的算法

三维装箱问题的算法
三维装箱问题是一种经典的组合优化问题,它要求将一组物品(物品的尺寸由长、宽、高表示)装入一些箱子(箱子的尺寸也由长、宽、高表示),使得物品能够尽可能紧密地装入箱子中,并且所需要的箱子数量要尽量少。

下面是一个基于贪心算法的解决方案:
步骤1:将所有物品按照体积从大到小进行排序。

步骤2:创建一个空的箱子列表,将第一个物品放入第一个箱子。

步骤3:遍历剩下的物品,按照如下的方式尝试将每个物品放
入已有的箱子中:
- 对于每个箱子,计算将该物品放入箱子后箱子的剩余容量。

- 如果该剩余容量大于等于该物品的体积,则将该物品放入
该箱子中,并更新箱子的剩余容量。

- 如果该物品无法放入任何已有的箱子中,则将该物品放入
一个新的箱子,并加入到箱子列表中。

步骤4:重复步骤3,直到将所有物品放入箱子中。

这个贪心算法的思想是每次选择最大的物品尝试放入已有的箱
子中,以便尽可能地利用空间。

但是,这个算法并不能保证得到最优解,因为在选择某个物品放入箱子时,并没有考虑到后续物品的放置情况。

解决三维装箱问题的最优算法是NP-hard问题,可以采用启发
式算法或者近似算法来求解,例如基于遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索等。

这些算法的思想是通过搜索空间的不同方案,寻求某一个局部最优解或者近似最优解。

具体选择哪种算法需要根据实际问题的规模和要求进行评估。

求解装箱问题的启发式算法研究

求解装箱问题的启发式算法研究

二十年前有一天,一位荷兰数学家布鲁京(N.G.de Bruijn)发现,他七岁的儿子没有法子把27块大小是1 ×2 ×4的木块迭成一个每边长是6的立方体。

后来他把研究的结果,先以问题方式发表在一份匈牙利期刊上,又写成一篇论文「用砖块来填满匣子」,发表在1969年1月份的美国数学月刊上。

若是一块砖的长、宽、高可写成a ×ab ×abc(这里a、b、c都是正整数),则布鲁京称之为和谐(harmonic)砖块。

其中1 ×2 ×4的砖块(见图一)又称为标准(canonical)砖,因为它不但是满足和谐条件的最简单例子,而且又非常像砌墙用的实际砖头。

布鲁京证明一批大小为a ×ab ×abc的和谐砖块能正好完全填满一个匣子的充分及必要条件,是匣子的大小必须呈(ax)×(aby)×(abcz)形式,其中x、y、z 都是整数。

布鲁京的结果可以推广到高维数的欧几里得空间,以及二维空间(即平面)。

在平面上,1 ×2的长方形纸牌若可填满一个大的长方形,则此长方形最少有一边是偶数。

现在回到布鲁京的小孩所面临的难题。

由于6不能被4除尽,根据布鲁京定理,这个难题是不能解的;不过有没有简单的证明呢?让我们先看另一个比较简单的类似问题:把边长为8的正方形纸板斜对角上的两个方格子(面积各为1)剪去后,能否用31块1 ×2的小纸牌填满呢?不能,证明如下:把原先纸板上的64个小方格涂以两种不同的颜色,使相邻两格颜色不同。

由于剪去的两个格子颜色一样,剩下的纸板不可能用31个纸牌填满,因为每块小纸牌所填入的两格颜色不一样之故。

利用类似的方法可以把六阶(指每边长为6)立方体分为27个二阶小立方体,使任两个相邻的颜色都不同(见图二)。

任一块标准砖所占有的8个格子必然是4黑4白,但大立方体中黑格子比白格子多8个,所以最多只能放入26块砖头。

装载问题5种解决方案

装载问题5种解决方案

算法分析与设计2016/2017(2)实验题目装载问题5种解法学生姓名学生学号学生班级任课教师提交日期2017计算机科学与技术学目录一问题定义 (2)二解决方案 (2)1优先队列式分支限界法求解 (2)1。

3运行结果 (12)2队列式分支限界法求解 (12)2。

1算法分析 (12)2。

2代码 (13)2.3测试截图 (21)3回朔法-迭代 (21)3.1算法分析 (21)3。

2代码 (21)3.3测试截图 (25)4回朔法-递归 (25)4。

1算法分析 (25)4。

2代码 (25)4.3测试截图 (30)5贪心算法 (30)5.1算法分析 (30)5.2代码 (30)5。

3测试截图 (33)一问题定义有一批共有 n 个集装箱要装上两艘载重量分别为 c1 和 c2 的轮船,其中集装箱 i 的重量为 w[i],且重量之和小于(c1 + c2)。

装载问题要求确定是否存在一个合理的装载方案可将这 n 个集装箱装上这两艘轮船。

如果有,找出一种装载方案.二解决方案1优先队列式分支限界法求解1.1算法分析活结点x在优先队列中的优先级定义为从根结点到结点x的路径所相应的载重量再加上剩余集装箱的重量之和。

优先队列中优先级最大的活结点成为下一个扩展结点.以结点x为根的子树中所有结点相应的路径的载重量不超过它的优先级。

子集树中叶结点所相应的载重量与其优先级相同。

在优先队列式分支限界法中,一旦有一个叶结点成为当前扩展结点,则可以断言该叶结点所相应的解即为最优解。

此时可终止算法.1.2代码1。

2-1////MaxHeap.htemplate<class T〉class MaxHeap{public:MaxHeap(int MaxHeapSize = 10);~MaxHeap() {delete []heap;}int Size() const {return CurrentSize;}T Max(){ //查找if (CurrentSize == 0){throw OutOfBounds();}return heap[1];}MaxHeap<T>& Insert(const T&x); //增MaxHeap<T>& DeleteMax(T& x);//删void Initialize(T a[],int size, int ArraySize);private:int CurrentSize,MaxSize;T *heap;// element array};template<class T〉MaxHeap〈T〉::MaxHeap(int MaxHeapSize){// Max heap constructor。

一维装箱问题

一维装箱问题

⼀维装箱问题⼀维装箱问题的描述:考虑将n个物品中的⼀部分装⼊具有容积m的箱⼦中,找出⼀个物品组合,使得箱⼦的剩余空间最⼩。

假设所有物品按⼀定顺序排列。

设v[j]表⽰物品j的体积,h(j,V)表⽰物品w[1],w[2],...,w[j]的某个组合能否恰好装满空间V。

可以看出,V能够被装满的条件为:1)如果该组合中包含了w[j],则w[1],..w[j-1]的某个组合恰好能够装满V - v[j]空间;2)如果该组合中不包含w[j],则w[1],...,w[j-1]的某个组合恰好能够装满V空间。

即,h(j,V) = h(j-1, V-v[j]) || h(j-1, V)。

这个递归关系可以⽤动态规划求解。

例如,假设有4个物品,体积为{2, 4, 5, 7},⽤⼀个⼆维表加以描述:7 0 1 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 05 0 1 0 1 1 1 1 0 1 0 1 0 0 0 04 0 1 0 1 01 0 0 0 0 0 0 0 0 02 01 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 01 2 3 4 5 6 7 8 9101112131415可以从表中看出,13 = 2 + 4 + 7 (即蓝⾊标识所对应的物品体积)。

还可以看出,前⾯所述的递归关系保证了在任意组合中,不会有物品重复出现。

此外,任务如何排序并不重要。

但是,当某个空间可以由多个物品组合填充时,该算法所求组合中物品的排列与物品的原始序列相同。

例如,当物品的原始序列是{2, 4, 5, 7}时,空间11 = 2 + 4 + 5(表中以黄⾊背景显⽰);⽽当原始序列为{7, 5, 4, 2}时,空间11 = 7 + 4(表中以黄⾊背景显⽰)。

如下表所⽰:2 0 1 0 1 1 1 1 0 1 0 1 11 1 04 0 0 0 1 1 0 1 0 1 0 1 1 0 0 05 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 07 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 01 2 3 4 5 6 7 8 9101112131415显然,并不需要维护⼀张⼆维表。

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题目]第1.2装箱问题
一.实验内容:
有一批集装箱要装上一艘载重量为的轮船。

其中集装箱i的重量为w。

最优装载问题要求确定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。

二.实验目的:
任意的c及任意的集装箱没,输出最优解。

三.实验设计思想:
根据题目,要求在不超过重量的前提下,尽可能多的装入更多的集装箱,因而我们可以采用贪婪算法,先按集装箱的重量大小将集装箱从小到大进行排序,然后在按从小到大的次序一个一个装上轮船,我们采用一维数组,用线性表的顺序存储结构保存每个集装箱重量的值,接着我们先用直接选择法对集装箱进行排序,然后我们便可以很容易的实现先装入重量轻的货物了,也就可以达到尽可能多的装入货物的目的了。

程序的框架和流程图:
(1)定义常量max;
(2)编写直接选择法排序的函数sort();
(3)编写选择集装箱的函数select();
(4)编写主函数,先输入货船的最大载重量,然后输入集装箱的总数和每个集装箱的重量,调用排序函数sort()和选择函数select()输出最优解。

Sort()函数的流程图:
定义i ,j,k,temp
i=0
i<n-1
k=i
j=i+1
j<n
w[j]<w[k]
temp=w[k];
w[k]=w[i];
w[i]=temp;
j++
i++
END
Select()函数的流程图:
定义i,s=0
i=0
i<n
s+=w[i]
s<c
打印w[i]
break
i++
return i
END
main函数流程图:
定义a[max],x,n,c,i=0,s
打印输入信息,输入c,n的值
输入x
a[i]=x
i++
i<n
调用sort();
调用select();
打印输出信息
END
四.程序的源代码:
#include<stdio.h>
#define max 10000
void sort(int *w,int n)//对集装箱进行直接选择排序{int i,j,k,temp;
for(i=0;i<n-1;i++)
{k=i;
for(j=i+1;j<n;j++)
if(w[j]<w[k]) k=j;
temp=w[k];
w[k]=w[i];
w[i]=temp;
}
}
int select(int *w,int n,int c)//挑选轻的集装箱先上船,c为载重量,w为排完序的集装箱 {int i,s=0;
for(i=0;i<n;i++)
{s+=w[i];
if(s<=c)printf("%d ",w[i]);
else break;
}
return i;
}
void main()
{
int a[max];
int x;
int n; //箱子的个数
int c; //船的载重量
int i=0;
int s;
printf("请输入货船的载重量c:\n");
scanf("%d",&c);
printf("请输入箱子的个数n:\n");
scanf("%d",&n);
printf("请输入所有每个的箱子的重量:\n");
do{
scanf("%d",&x);
*(a+i)=x;
i++;
}while(i<n);
sort(a,n);//排序
printf("装入货船的箱子如下所示:");
s=select(a,n,c);//选轻的上船
printf("\n最后装入船的箱子总数s:");
printf("%d\n",s);
}
五.程序的使用方法:
以10个集装箱为例,一开始会提示“请输入货船的载重量c:”操作人输入货船的载重量,然后提示“请输入箱子的个数n:”操作人输入集装箱的总个数,接着又会提示“请输入所有每个的箱子的重量:”操作者输入每个集装箱的重量,每输入一个用回车间隔,待输入数目达到定义的数目10时,程序就会给出装箱的选择和装上货船的集装箱总数,至此,对任意的c及任意的集装箱,输出最优解的任务完成。

六.程序的测试结果:
请输入货船的载重量c:
100
请输入箱子的个数n:
10
请输入所有每个的箱子的重量:
3 6 23 11 7 9 10 3
4 31 29
装入货船的箱子如下所示:3 6 7 9 10 11 23 29
最后装入船的箱子总数s:8
Press any key to continue
七.程序设计心得:
通过课程设计的过程,巩固和了解了线性表顺序存储结构的排序算法,加深了对数据结构的理解和认识。

同时也了解到数据结构同我们的日常生活息息相关,算法的思想将对我们今后的生活的工作有所帮助。

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