集装箱装载优化问题python

集装箱装载优化问题是指在给定一组不同尺寸和重量的货物以及一定数量和尺寸的集装箱的情况下，如何合理地将货物装载到集装箱中，以最大化装载效率或者最小化使用的集装箱数量。这个问题在物流和运输领域中非常重要，可以通过数学建模和优化算法来解决。

在Python中，可以使用数学规划库如PuLP、Pyomo等来建立集装箱装载优化问题的数学模型，并使用线性规划、整数规划等算法进行求解。以下是一个简单的示例代码：

from pulp import *

# 创建问题
problem = LpProblem("Container Loading Problem", LpMinimize)

# 定义变量
x = LpVariable.dicts("Item", range(num_items), 0, 1, LpBinary)  # 是否选择装载某个货物
y = LpVariable.dicts("Container", range(num_containers), 0, 1, LpBinary)  # 是否使用某个集装箱

# 定义目标函数
problem += lpSum([y[c] for c in range(num_containers)])  # 最小化使用的集装箱数量

# 添加约束条件
for c in range(num_containers):
    problem += lpSum([x[i] for i in range(num_items) if item_fits_in_container(i, c)]) <= capacity[c] * y[c]  # 装载容量约束

for i in range(num_items):
    problem += lpSum([x[i] for i in range(num_containers) if item_fits_in_container(i, c)]) == 1  # 每个货物只能装载到一个集装箱中

# 求解问题
problem.solve()

# 输出结果
for c in range(num_containers):
    if y[c].value() == 1:
        print("Container", c)
        for i in range(num_items):
            if x[i].value() == 1 and item_fits_in_container(i, c):
                print("Item", i)

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