货物摆放(Python)

 首先我们最开始想到的是遍历,但这是16位数,而且至少两层for,一定会超时,就算是填空题,在自己电脑上运行也会跑很长~~~时间(亲测),在等了30秒左右,我果断终止了程序开始寻找其他方法。

思路:不需要从1到最后一位都遍历一遍,只需遍历n的乘积因子,例3*4==12,找到它所有的因子再遍历会节省很多时间。在这其中还有也可以优化的地方,既然能找到3,那就顺带能把4一块找到:12/3。  遍历时也可用2层,减少循环层数。

import math
n=2021041820210418
cnt=0
a=[]
for i in range(1,int(math.sqrt(n))+1):
    if n%i==0:
        a.append(i)
        if i*i != n:
            a.append(n/i)
print(len(a))
for i in a:
    for j in a:
        if n%(i*j)==0:
            cnt+=1
print(cnt)

 i * i != n   的判断:

这是为了避免重复添加因子,因为如果n有一个因子i,那么必然有另一个因子n/i。当i等于n/i时,如果不加判断,程序会将n/i重复添加到a列表中。因此,加上判断语句i*i != n可以避免重复添加因子。

### 货物摆放算法与优化计算 #### 1. 货物摆放的核心问题 货物摆放问题是仓储管理中的重要环节,直接影响仓库的运营效率和成本控制。为了优化货物摆放,通常需要综合考虑多个因素,包括但不限于货物属性(如重量、体积)、货架结构、出入库频率以及操作人员的工作流程[^1]。 #### 2. 数学建模方法 在设计货物摆放策略时,可以通过建立多目标优化模型来量化这些复杂的关系。例如,将货物出入库的时间作为主要优化目标之一,同时兼顾货架稳定性和空间利用率。具体来说: - **目标函数**:定义为最小化货物拣选路径长度或时间。 - **约束条件**:包括货架承重限制、货物尺寸匹配、通道宽度等物理限制[^2]。 #### 3. 遗传算法的应用 遗传算法是一种常用的启发式优化技术,特别适合处理复杂的组合优化问题。它通过模拟自然界的进化过程(选择、交叉、变异),逐步逼近最优解。对于货位布局优化问题,遗传算法的具体实现步骤如下: - 编码方式:采用二进制编码或其他形式表示货物的位置信息。 - 初始种群生成:随机初始化一组可能的货物摆放方案。 - 健康度评估:基于预设的目标函数评价每个个体的表现。 - 进化运算:反复迭代选择优秀个体参与繁殖,并引入适量突变增加多样性[^5]。 以下是使用Python实现简单版本遗传算法框架的例子: ```python import random def fitness(individual): # 计算适应度值 (假设已知) pass def crossover(parent1, parent2): # 实现单点交叉逻辑 point = random.randint(0, len(parent1)-1) child = parent1[:point] + parent2[point:] return child def mutate(individual, mutation_rate=0.01): # 对染色体进行基因突变 for i in range(len(individual)): if random.random() < mutation_rate: individual[i] ^= 1 # 翻转某一位 return individual # 主循环部分省略... ``` #### 4. MATLAB实现案例 针对更具体的数值计算需求,MATLAB提供了强大的矩阵运算支持,非常适合用于求解大规模线性规划或非线性规划问题。下面是一个简化版的MATLAB脚本片段,展示如何设置变量范围并调用内置优化工具箱完成初步分析: ```matlab % 初始化参数 nVars = 3; % 变量数(L,W,H) options = optimoptions('ga', 'Display', 'iter'); lb = ones(1,nVars); ub = sqrt(n)*ones(1,nVars); [x,fval] = ga(@objectiveFunction, nVars,[],[],[],[], lb,ub,options); disp(['Optimal solution found: ', num2str(x)]); function y = objectiveFunction(vars) global n; L = vars(1); W = vars(2); H = vars(3); penalty = abs(round(L*W*H) - n)/n; % 不完全填充惩罚项 y = sum((vars-mean([L W H])).^2)+penalty; % 平衡分布优先级 end ``` #### 5. 结果验证与改进方向 尽管上述方法能够有效改善传统人工安排带来的局限性,但在实际部署前仍需经过充分测试以确保可靠性。未来研究可进一步探索深度学习结合强化学习的方法自动调整动态环境下的最佳配置[^3]。 ---
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