填充體積算法
回答
這叫做包裝/切割庫存/揹包問題,它很難。一般來說,你只能獲得使用啓發式的近似解,例如參見
http://en.wikipedia.org/wiki/Knapsack_problem
這不是他們。你能解釋一下它的近似值嗎? –
所有這些算法都可以幫助您優化無界空間,至少在一維空間中。需要的是從給定有限的盒子尺寸的可用項目中選擇最佳擬合。 –
它可能完全匹配他們中的任何一個。但他們都緊密相關。例如。一個箱子的箱子包裝成爲另一個問題。在文獻中,這種問題通常被稱爲「三維包裝問題」。學者搜索提供了相當多的結果http://scholar.google.com/scholar?q=box+packing+problem –
這也許並不是真正的答案,但我相信答案是這個問題是無法回答的。是的,這是一個包裝問題的版本。 但是看看Erich Friedma在2維空間中的研究: 看來等方矩形的問題仍然沒有解決 - 看看這些解決方案的複雜性!
http://www2.stetson.edu/~efriedma/squinsqu/
http://www2.stetson.edu/~efriedma/rigidrect/
(問題是造成略有不同,即如何最好地安排一定數量的項目佔用最小的空間,而不是選擇哪些項目,但我希望你的問題減少了迭代這種計算在對象的幾種組合)
和3- d變體,它看起來非常僅部分地解決: http://www2.stetson.edu/~efriedma/cubincub/
大概你最好的選擇是安德斯建議的啓發式,儘管幾乎肯定會對幾乎所有問題都不是最理想的。有趣的是,最優化的解決方案似乎是非常不規則的,所以你可能不會找到它們。
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包裝盒問題的揹包問題? –
這是TCO的Maraton Match問題之一,如果你在TCO註冊,你可以找到一個很好的解決方案(我不知道什麼時候,但我認爲一年前)。非解決方案是準確的答案,他們都嘗試使用模擬退火,並像這樣。 –