二维装箱子问题

最新推荐文章于 2025-07-15 13:43:44 发布
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分类专栏： 算法
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二维装箱子问题

题目：一个工厂生产的产品形状都是长方体，高度都是h，主要有11，22，33，44，55，66等6种。这些产品在邮寄时被包装在一个66h的长方体包裹中。由于邮费很贵，工厂希望减小每个订单的包裹数量以增加他们的利润。因此他们需要一个好的程序帮他们解决这个问题。你的任务就是设计这个程序。

思路先装大产品，再在箱子的空隙中装入小产品
具体实现

产品规模1*12*23*34*45*56*6
产品数量x1x2x3x4x5x6
matlab二维装箱问题求解.zip
09-21
matlab二维装箱问题求解
二维平面装箱问题的常用工具
杨江的IT分享专栏
06-17 914
二维平面装箱问题（2D Bin Packing Problem, 2DBPP）是指在有限的二维平面上，如何将多个不规则或规则形状的物品有效地放置进尽可能少的容器（如矩形区域）中，同时满足每个容器的尺寸限制。：Google的开源优化工具包（OR-Tools）提供了强大的求解器，包括CP-SAT solver和GUROBI、CBC等接口，支持解决混合整数规划问题，通过自定义约束和目标函数，可以用来求解二维装箱问题的近似解。：这是一个开源机器学习和优化软件，支持多种优化问题的解决，包括装箱问题。
大规模装箱问题：部落竞争与成员合作算法（Competition of tribes and cooperation of members algorithm，CTCM）解二维装箱问题，MATLAB代码
最新发布
m0_60703264的博客
07-15 268
在当今全球化的经济环境下，物流与工业领域面临着诸多复杂的挑战，其中大规模装箱问题尤为突出。无论是电商企业每日处理的海量包裹，还是制造业工厂对原材料与成品的存储和运输，装箱效率都直接关系到成本与效益。在物流行业，货物的装载与运输是核心环节。以集装箱运输为例，如何在有限的集装箱空间内，合理安排不同尺寸、形状的货物，最大化空间利用率，一直是物流从业者追求的目标。在实际操作中，往往会出现货物形状不规则、尺寸各异的情况，这使得装箱难度大幅增加。
Python 二叉树算法解决二维装箱问题 (2d bin-packing problem)
axelboss的博客
12-08 2626
Python 二叉树算法尝试解决二维装箱问题
二维装箱问题的BL算法
weixin_51502106的博客
07-19 1374
场景摆放方法采用二维装箱
二维矩形装箱算法--二叉树--java实现
03-22
多个车子，N个箱子，用二维矩形方式进行装车。采用二叉树实现。java
二维装箱问题非线性规划模型和算法 (2008年)
05-08
二维装箱问题是具有广泛应用背景的一类组合优化问题 ,这类问题是 NP难问题 ,很难得到精确解 。将二维装箱问题表示为一个非线性规划模型 ,用变分分析中切锥的概念建立了这一优化问题的一阶最优性条件 。给出了求解这一优化问题的增广Lagrange方法 ,并求解了具体问题 。数值实验表明增广 Lagrange方法适合求解该问题 ,对于不超过 10个物品的装箱问题可以求得精确解。
[二维装箱问题]二维装箱问题之BL法修正版附MATLAB代码
07-24
二维装箱问题顾名思义就是将若干个矩形物品装进矩形箱子中，并且在装箱的过程中不允许将矩形物品斜着放（PS：下图就是不允许的装箱操作），同时在装箱过程中允许将物品旋转90度放置（但是为了简单地求解问题，我们...
简单的二维装箱代码
08-01
二维装箱问题是一种经典的组合优化问题，常在物流、包装设计和计算机图形学等领域中出现。它的目标是在一个二维平面上最大化地放置不同大小的矩形，使得所有矩形都能完全容纳，且不相互重叠。这个问题具有NP难性，...
BinPacking:一种二维装箱算法
07-03
该项目是我们工程学院尼斯索菲亚理工学院算法课程的作业。 问题与装箱有关：我们有尺寸相同的容器和各种尺寸的箱子。 目标是使用尽可能少的容器来装满所有的盒子。 他们 == 方法== 我们的方法是对所有高度递减的框进行排序（如果发生冲突，则宽度递减）。 然后，我们将盒子插入容器中，从左上角、从左到右和从上到下放置它们。
二维矩形装箱算法--二叉树--java实现.rar
06-07
二维矩形装箱算法--二叉树--java实现.rar
二维装箱基于matlab遗传算法求解矩形地块二维装箱放置优化问题【含Matlab源码 1556期】.zip
11-30
优快云海神之光上传的全部代码均可运行，亲测可用，尽我所能，为你服务； 1、代码压缩包内容 主函数：ga_2d_box_packing_test_task.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，可私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开除ga_2d_box_packing_test_task.m的其他m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博主博客文章底部QQ名片； 4.1 优快云博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作 智能优化算法优化二维/三维装箱系列程序定制或科研合作方向： 4.4.1 遗传算法GA/蚁群算法ACO优化二维/三维装箱 4.4.2 粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA优化二维/三维装箱 4.4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA优化二维/三维装箱 4.4.4 鲸鱼算法WOA/麻雀算法SSA
装箱与拆箱(二)
12-27
C#中必备知识点装箱与拆箱(2)
java 装箱问题附有结果
07-03
有无限多个箱子,每个箱子容量为V,有N件物品,每件体积分别为v1， v2 ，…， vn (0< vi ≤V)，求能容纳这个N件物品的最少箱数。
二维装箱贪心算法matlab,2018搜狐编程题-贪心算法-二维装箱问题
weixin_36272649的博客
03-26 1026
题目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。现在这个程序由你来设计。输入输入文件包括几行，每一...
MATLAB实战系列（十）-二维装箱问题之BL法修正版（附MATLAB代码）
wenyusuran的专栏
12-09 4256
01|问题导入 二维装箱问题顾名思义就是将若干个矩形物品装进矩形箱子中，并且在装箱的过程中不允许将矩形物品斜着放（PS：下图就是不允许的装箱操作），同时在装箱过程中允许将物品旋转90度放置（但是为了简单地求解问题，我们规定不允许将物品旋转90度），一般来说求解的目标是最小化箱子的使用数目。 02|算法描述 BL法全称是bottom-up left-justified，通俗点来说将一个要装箱的物品1先紧靠在箱子的右上角，如下图所示。 然后将物品1向下移动一直移动到再也不能向下移动...
Bin-Packing装箱问题
Dawn__f的博客
08-11 1665
Bin-Packing问题可以描述为：给定一组大小不同的物品和一个容量有限的背包，如何将物品放入背包，使得背包内物品的总价值最大，且不超过背包容量。这里的物品大小和背包容量均为整数。Bin-Packing算法的目标是：将n个物品放入最少数量的背包中，使得每个背包的容量不超过给定值。Bin-Packing算法是一种组合优化问题，旨在将一组物品（具有不同的大小）放入有限数量的容器（或“箱子”）中，使得使用的容器数量最小化。该问题属于NP-hard问题，意味着没有已知的多项式时间算法可以解决所有实例。
基于贪心算法的矩形地块二维装箱问题优化
m0_47037246的博客
07-18 540
矩形地块二维装箱问题是指：在二维平面内有若干个不同大小的矩形地块，如何将它们放置在一个矩形区域内，使得所需的空间最小化。该问题涉及到物品（矩形地块）的排列和旋转，以及空间利用的最大化，是一个典型的NP难问题。以上就是基于贪心算法求解矩形地块二维装箱问题的方法和MATLAB实现代码。贪心算法是一种求解优化问题的常用方法，在矩形地块二维装箱问题中也可以起到一定的优化作用。本文将介绍如何使用贪心算法对矩形地块二维装箱问题进行优化求解，并提供相应的MATLAB代码实现。基于贪心算法的矩形地块二维装箱问题优化。
c# 二维装箱问题 箱子大小固定
05-21
二维装箱问题是一个经典的计算机科学问题，它涉及到如何将一些矩形物体装进一个固定大小的矩形容器中，使得所有物体都能够被容器包含，同时尽可能地节省容器的空间。 在C#中，可以使用贪心算法来解决二维装箱问题。具体来说，可以按照矩形物体的面积从大到小的顺序对它们进行排序，然后依次将每个物体放置在容器中。当一个物体无法放入当前容器时，就创建一个新的容器，并将该物体放入其中。 以下是一个简单的C#程序，用于实现二维装箱问题的贪心算法： ```csharp using System; using System.Collections.Generic; class Rectangle { public int Width { get; set; } public int Height { get; set; } public Rectangle(int width, int height) { Width = width; Height = height; } public int GetArea() { return Width * Height; } } class Container { public int Width { get; set; } public int Height { get; set; } public Container(int width, int height) { Width = width; Height = height; } public bool CanFit(Rectangle rectangle) { return rectangle.Width <= Width && rectangle.Height <= Height; } } class Program { static void Main(string[] args) { List<Rectangle> rectangles = new List<Rectangle>() { new Rectangle(3, 4), new Rectangle(5, 2), new Rectangle(2, 3), new Rectangle(4, 4), new Rectangle(1, 5), new Rectangle(6, 1) }; int containerCount = 1; List<Container> containers = new List<Container>() { new Container(8, 8) }; rectangles.Sort((r1, r2) => r2.GetArea() - r1.GetArea()); foreach (Rectangle rectangle in rectangles) { bool isPlaced = false; foreach (Container container in containers) { if (container.CanFit(rectangle)) { isPlaced = true; container.Width -= rectangle.Width; container.Height -= rectangle.Height; break; } } if (!isPlaced) { containerCount++; containers.Add(new Container(8, 8)); containers[containerCount - 1].Width -= rectangle.Width; containers[containerCount - 1].Height -= rectangle.Height; } } Console.WriteLine($"需要 {containerCount} 个容器"); } } ``` 在上述程序中，我们首先定义了一个`Rectangle`类来表示矩形物体，以及一个`Container`类来表示容器。然后，我们创建了一个包含一些矩形物体的列表，并按照面积从大到小的顺序对它们进行了排序。接下来，我们创建了一个空的容器列表，并将一个初始容器添加到其中。然后，我们遍历每个矩形物体，并尝试将其放入当前容器中。如果当前容器无法容纳该物体，则创建一个新的容器，并将该物体放入其中。最后，我们输出需要的容器数量。 请注意，在上述程序中，我们假设容器的大小为8x8，但你可以根据自己的需求修改容器的大小。同时，该算法并不能保证得到最优解，但通常可以得到较好的近似解。
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