装箱算法 python

装箱算法是一种用来解决装箱问题的算法。其中一种叫做Bottom-Left装箱算法，它的思想是从箱子的右上角开始，先尽可能向下移动，再向左移动，不断循环直到无法再移动。这个算法可以用来优化箱子的空间利用率。在Python中，可以使用以下代码来实现Bottom-Left装箱算法：

from tools import *
import random

#＊＊＊（bottom-up left-justified）法求解二维装箱问题
# @BetterBench
# 思想：首先将选中的物体放在箱子的右上角，然后尽量向下向左作连续移动，直到不能移动为止

# 输入参数
itemNum = 30  # 物品数目
AllItem = np.array([[

相关问题

二维装箱算法python遗传算法

二维装箱（2D Bin Packing）问题是一个经典的优化问题，目标是将多个不同尺寸的物品放入最少数量的最小尺寸的箱子中，以达到最小化空间利用率。在Python中，你可以使用遗传算法（Genetic Algorithm, GA）作为一种优化方法来解决这个问题，因为GA适用于搜索解空间复杂、难以精确分析的优化问题。

遗传算法通过模拟自然选择和遗传过程来进行搜索，主要包括以下几个步骤：

1. 初始化种群：创建一组随机生成的“个体”（即物品的布局），每个个体代表一种可能的解决方案，如物品的排列顺序或分配到箱子的方式。

2. 适应度评估：计算每个个体的适应度，即所需的箱子数或总的填充空间。目标是最小化这个值。

3. 选择：根据适应度选择部分优秀的个体作为父母，进入下一轮。

4. 遗传操作：进行交叉（Crossover）、变异（Mutation）等操作，创建新一代个体。交叉可能涉及随机选取两个父代个体的部分基因（物品位置），变异则改变个别位置或尺寸信息。

5. 重复迭代：不断进行选择、遗传操作和适应度评估，直到达到预设的停止条件，如达到最大迭代次数或适应度达到某个阈值。

以下是一个简单的二维装箱遗传算法的Python代码概述：

import random

class Individual:
    # 定义个体（布局）属性和适应度计算方法

def initialize_population(size, items):
    # 创建初始种群

def fitness(individual):
    # 计算个体的适应度

def crossover(parent1, parent2):
    # 交叉操作

def mutate(individual):
    # 变异操作

def genetic_algorithm(population, items, max_iterations):
    for _ in range(max_iterations):
        parents = select_elites(population)
        offspring = [crossover(*random.sample(parents, 2)) for _ in range(len(population) // 2)]
        offspring += [mutate(ind) for ind in parents]
        population = offspring
        best_individual = max(population, key=fitness)
        print(f"Best individual: {best_individual.fitness}, after iteration {iterations}")

# 开始算法
population = initialize_population(...)
genetic_algorithm(population, ..., ...)

二维装箱算法python

二维装箱算法（也称为二维容器填充或二维空间填充）是一个计算机科学问题，通常用于优化存储空间，特别是在处理矩形对象时，如何最大化地将这些对象放入给定大小的二维容器中。这个算法在数据结构、图形算法和优化技术中有所应用。

在 Python 中，你可以使用递归回溯或者迭代的方法来实现二维装箱算法。这里提供一个简单的基于回溯的示例：

def fit_rectangles(rectangles, dimensions):
    def can_fit(rect, box_size):
        return rect <= box_size and rect <= box_size[1]

    def place(rect, container, row=0, col=0):
        if row == dimensions[0]:
            return True
        for i in range(container[col:]):
            if can_fit(rect, (container[i], container[i])):
                container[row][i] = rect
                if place(rect, container, row+1, i):
                    return True
            if i == container[col:].index(None):
                break
        return False

    # 假设rectangles是一个二维列表，每个子列表表示一个矩形的宽高
    for r in rectangles:
        if not place(r, [[None] * dimensions] * dimensions):
            return "Not enough space"

    return dimensions, rectangles

# 使用示例：
rects = [(2, 3), (4, 1), (3, 2)]  # 三个矩形
dimensions = (8, 6)  # 容器大小为8x6
solution = fit_rectangles(rects, dimensions)
print("Solution:", solution)