有多种物品和多个背包都为规则长方体,且物品和背包都有长、宽、高、体积、重量、一定数量,现需把物品放到背包里,装载时采用“密度递增”的定序规则和“占角策略”的定位规则,将密度最小的货物第一个放入原点所在的角落,依次填充背包。同时在货物摆放过程中,设置重量约束,体积约束、三维尺寸约束(即长、宽、高约束),背包重量平衡约束,直到剩余空间不再支持继续放入货物。以背包空间利用率最大为目标函数,求解货物摆放情况。

时间: 2023-05-28 11:06:24 浏览: 44
这是一个三维装箱问题,可以采用启发式算法来求解。 首先,我们需要定义一个评价函数,用于评估当前解的质量。在这个问题中,我们可以将背包空间利用率作为目标函数,即: $$ f(\text{solution}) = \frac{\text{已使用空间体积}}{\text{背包总体积}} $$ 其中,已使用空间体积为已放入背包的物品的体积之和。 接下来,我们可以采用遗传算法来求解这个问题。具体来说,可以按照以下步骤进行: 1. 初始化种群:随机生成一些解作为初始种群。 2. 选择操作:采用轮盘赌选择策略,选择一些解作为父代。 3. 交叉操作:采用两点交叉算子,对父代进行交叉操作,生成一些子代。 4. 变异操作:采用插入变异算子,对子代进行变异操作,生成一些新的解。 5. 评价函数:对新的解进行评价,计算其目标函数值。 6. 筛选操作:采用保留最优解的策略,从父代、子代和新解中选择一些解作为下一代种群。 7. 终止条件:当达到指定的迭代次数或目标函数值不再改变时,停止算法。 在遗传算法中,交叉、变异和筛选等操作都可以根据具体情况进行调整,以提高算法的性能和效果。 需要注意的是,在实际应用中,可能会涉及到更多的约束条件和限制条件,例如货物的可旋转性、不同器材的相互约束等。这些条件也可以通过适当的扩展和改进,加入到算法中,以得到更加优秀的解。
相关问题

有多种物品和多个背包都为规则长方体,且物品和背包都有长、宽、高、体积、重量、一定数量,现需求解以怎样的方案把物品放到背包里,可以使背包的体积利用率最大。装载时采用“密度递增”的定序规则和“占角策略”的定位规则,将密度最小的货物第一个放入原点所在的角落,之后再利用三空间分割规则对剩余空间划分,重复此过程。同时在货物摆放过程中,我们又设定了重量约束,背包重量平衡约束,体积约束、三维尺寸约束(即长、宽、高约束),直到剩余空间不再支持继续放入货物,从而得出空间利用率以及货物摆放情况。请用Python对上述问题举一个例子补充数据建模求解,并输出最优装载方案,详细至哪个背包放了哪种物品多少个

假设有两个背包,分别为长方体A和长方体B,它们的长、宽、高分别为10、20、30和15、25、35,体积和重量分别为6000和2000,可以放置的物品有三种,分别为物品1、物品2和物品3,它们的长、宽、高、体积、重量和数量如下表所示: | 物品 | 长 | 宽 | 高 | 体积 | 重量 | 数量 | | :--: | :--: | :--: | :--: | :--: | :--: | :--: | | 1 | 5 | 5 | 5 | 125 | 10 | 10 | | 2 | 10 | 10 | 10 | 1000 | 20 | 5 | | 3 | 15 | 15 | 15 | 3375 | 30 | 3 | 首先,我们需要对物品进行排序,按照密度递增的规则排序,计算每个物品的密度,即体积与重量的比值,然后按照密度从小到大进行排序。排序后的结果如下表所示: | 物品 | 长 | 宽 | 高 | 体积 | 重量 | 数量 | 密度 | | :--: | :--: | :--: | :--: | :--: | :--: | :--: | :--: | | 1 | 5 | 5 | 5 | 125 | 10 | 10 | 12.5 | | 2 | 10 | 10 | 10 | 1000 | 20 | 5 | 50 | | 3 | 15 | 15 | 15 | 3375 | 30 | 3 | 112.5| 然后,我们按照占角策略的定位规则,将密度最小的货物第一个放入原点所在的角落,即将物品1放入长方体A的原点。然后,我们利用三空间分割规则将长方体A划分为八个小长方体,每个小长方体的长、宽、高分别为5、10、15,然后将密度第二小的货物放入这八个小长方体中的一个,放置的顺序为先放长、再放宽、最后放高。由于物品2的体积为1000,无法放入任何一个小长方体中,因此我们将物品2放入长方体B中。然后,我们再将长方体B划分为八个小长方体,每个小长方体的长、宽、高分别为7.5、12.5、17.5,然后将密度第三小的货物放入这八个小长方体中的一个。由于物品3的体积为3375,无法放入任何一个小长方体中,因此我们无法再放置任何物品了。 最后,我们统计长方体A和长方体B中放置的物品数量以及利用率,结果如下: 长方体A中放置的物品:物品1,数量10个 长方体B中放置的物品:物品2,数量5个;物品3,数量3个 长方体A的利用率为:10 * 125 / 6000 = 20.83% 长方体B的利用率为:8 * 1000 / 2000 + 3 * 3375 / 6000 = 95.83% Python代码如下:

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