创建快递三维装箱问题的python代码

以下是一个简单的快递三维装箱问题的Python代码，使用PuLP库进行求解。这个问题是一个整数规划问题，目标是将一组物品放入一组箱子中，使得箱子的数量最小。

import pulp

# 物品列表，每个物品都有三个尺寸
items = [("item1", 3, 4, 5), ("item2", 2, 3, 4), ("item3", 1, 2, 3), ("item4", 4, 5, 6), ("item5", 2, 4, 6)]

# 箱子尺寸
box_size = (10, 10, 10)

# 创建变量字典
var_dict = pulp.LpVariable.dicts("Box", [(i, j, k) for i in range(box_size[0]+1) for j in range(box_size[1]+1) for k in range(box_size[2]+1)], cat=pulp.LpBinary)

# 创建问题
prob = pulp.LpProblem("Packing problem", pulp.LpMinimize)

# 添加约束条件
for item in items:
    prob += pulp.lpSum(var_dict[(i, j, k)] for i in range(box_size[0]-item[1]+1) for j in range(box_size[1]-item[2]+1) for k in range(box_size[2]-item[3]+1)) >= 1

for i in range(box_size[0]+1):
    for j in range(box_size[1]+1):
        for k in range(box_size[2]+1):
            prob += pulp.lpSum(var_dict[(i, j, k)]) <= 1

# 添加目标函数
prob += pulp.lpSum(var_dict.values())

# 求解问题
prob.solve()

# 打印结果
print(f"Total boxes required: {pulp.value(prob.objective)}")
for var in prob.variables():
    if var.varValue == 1:
        print(var)

在这个例子中，我们首先定义了一个物品列表和箱子尺寸，然后使用`LpVariable.dicts()`方法创建了一个三维变量字典，其中每个变量表示一个空间坐标点是否被占用。我们使用`LpBinary`类型指定这些变量为二进制型变量，表示它们只能取0或1。

然后，我们添加了两个约束条件。第一个约束条件表示每个物品必须被放入一个空间坐标点中，这个约束条件使用了一个三重循环来遍历所有可能的空间坐标点。第二个约束条件表示每个空间坐标点最多只能被一个物品占用，这个约束条件使用了三重循环遍历所有的空间坐标点。

最后，我们将箱子数量作为目标函数，并使用`prob.solve()`方法求解整数规划问题。结果会打印出需要的箱子数量以及每个物品被放入的空间坐标点。