MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】装箱问题（应用案例）

目录

前言

算法原理

计算公式

二维空间uv装箱算法

1、Shelf Algorithms 货架算法

2、Guillotine Algorithms 断头台算法

3、Maximal Rectangles Algorithms 最大矩形算法

4、Skyline Algorithm 天际线算法

 装箱算法的性能测试

分类

按照装箱物体所属装箱空间

按照装箱物体的形状

按照装箱物体达到情况

 装箱问题解决方案

数学规划法(Mathematieal Programming)

数值优化方法(optimal Algorithms)

现代优化方法

三维装箱问题

限制条件：

题中的优化目标：

改进优化目标：

代码如下：

考虑体积重量的装箱问题（贪婪策略装箱）

遗传算法设计

结果

装箱问题实例

案例一

题目描述

算法思想

伪代码

解析思路

算法复杂性分析与算法近似比

Java代码实现

C语言代码实现

 Python代码实现

 C++代码实现

 案例二

【题目描述】

解析思路

代码实现

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前言

 装箱（Bin Packing）是组合优化的一个经典问题。以其为基本模型构成的装箱问题类有强烈的实际背景和深刻的算法理论意义。本项目研究若干具体装箱问题的算法结构和性质，通过对带个数限制的在线装箱、元素有区间约束的装箱、二维带状装箱、一般费用下的装箱以及传感器安置等问题的深入探讨，刻画相应问题的内在特性以及可行装箱的充分条件和必要条件。利用这些条件分析和估计算法的上下界，试图在算法设计与分析的思想上有所突破。在此基础上取得重要算法结果。

算法原理

设有许多具有同样结构和负荷的箱子 B1，B2，… ，其数量足够供所达到

目的之用。每个箱子的负荷（可为长度、重量等等.）为 C ，今有 n 个负荷为 wj，0 < wj < C ， j = 1，2，…，n 的物品 J1，J2，…，Jn 需要装入箱内。装箱问题就是指寻找一种方法，使得能以最小数量的箱子数将J1，J2，…，Jn 全部装入箱内。