三维装箱问题matlab

三维装箱问题是一个NP难问题，其目标是将一组物品放入尽可能少的三维长方体中，使得所有物品都能够放置并且没有重叠。这个问题可以使用基于贪心、回溯、遗传算法等方法来求解。在MATLAB中，可以使用混合整数规划（MIP）来解决三维装箱问题，具体可以使用MATLAB的优化工具箱中的intlinprog函数来实现。同时，还可以使用一些第三方工具箱，如YALMIP等来求解该问题。

相关问题

三维装箱问题matlab代码

三维装箱问题是一个NP难问题，需要使用一些高级的算法来解决。以下是一个使用遗传算法的三维装箱问题的MATLAB代码示例：

function [best_sol, best_val, generations] = ga3dbpp(item, container, popsize, pc, pm, maxgen)

% item: 一个 n*3 的矩阵，每一行代表一个物品，三列分别为长、宽、高
% container: 一个 1*3 的矩阵，表示容器的长宽高
% popsize: 种群大小
% pc: 交叉概率
% pm: 变异概率
% maxgen: 最大迭代次数

n = size(item, 1); % 物品个数
lb = zeros(n, 3); % 每个物品的位置下限为0
ub = repmat(container, n, 1); % 每个物品的位置上限为容器的长宽高

% 定义适应度函数
function val = fitness(sol)
    % sol: 一个 n*3 的矩阵，每一行代表一个物品，三列分别为物品的位置
    val = 0;
    for i = 1:n
        for j = 1:n
            if i == j % 同一物品不计算
                continue
            end
            % 判断两个物品是否重叠
            if sol(i,1)+item(i,1)<=sol(j,1) || sol(j,1)+item(j,1)<=sol(i,1) ...
                    || sol(i,2)+item(i,2)<=sol(j,2) || sol(j,2)+item(j,2)<=sol(i,2) ...
                    || sol(i,3)+item(i,3)<=sol(j,3) || sol(j,3)+item(j,3)<=sol(i,3)
                continue
            else
                val = val + 1; % 重叠则适应度减一
            end
        end
    end
end

% 遗传算法主程序
options = gaoptimset('PopulationSize', popsize, 'CrossoverFraction', pc, ...
    'MutationFcn', {@mutationuniform,pm}, 'Generations', maxgen);
[best_sol, best_val, ~, ~, ~, ~] = ga(@fitness, n, [], [], [], [], lb, ub, [], options);
generations = options.Generations;

使用示例：

item = [4,5,6; 3,4,5; 1,2,3; 2,3,4];
container = [10,10,10];
popsize = 50;
pc = 0.8;
pm = 0.01;
maxgen = 200;
[best_sol, best_val, generations] = ga3dbpp(item, container, popsize, pc, pm, maxgen);

其中，`item` 表示四个物品，`container` 表示容器大小，`popsize` 表示种群大小，`pc` 表示交叉概率，`pm` 表示变异概率，`maxgen` 表示最大迭代次数。输出结果中，`best_sol` 是最优解，`best_val` 是最优解对应的适应度值，`generations` 是迭代次数。

三维装箱问题matlab代码及图示

三维装箱问题是一类NP难问题，其目的是在最小化空间浪费的情况下，将一组物品放入最少个包中。其有多种算法解法，其中一种常见的方法是启发式算法，比如贪心算法、遗传算法等。以下是一个使用贪心算法的三维装箱问题的Matlab代码及图示。

首先，定义一个算法函数heuristic_solver，该函数的输入为物品体积数组volume，每个包的体积数组package，以及限制条件数组constraint。该算法会输出每个物品所在的包的编号。

function [item_to_bin]=heuristic_solver(volume,package,constraint)

%初始化物品放置编号item_to_bin
num_items=length(volume);
num_bins=length(package);

item_to_bin=zeros(1,num_items);

%定义空闲空间数组free_space
free_space=package;

% 将物品按体积从大到小排序
[~,sort_idx]=sort(volume,'descend');

% 依次将物品装入包内
for i=1:num_items
curr_idx=sort_idx(i);
%查找可以放置物品的包
possible_bins=find(free_space>=volume(curr_idx)&constraint(:,curr_idx));
if isempty(possible_bins)
error('物品无法放入包内');
end
%找到体积最小的可以放置物品的包
[~,best_bin]=min(free_space(possible_bins));
%将物品放入包中
item_to_bin(curr_idx)=possible_bins(best_bin);
%更新包的剩余空间
free_space(possible_bins(best_bin))=free_space(possible_bins(best_bin))-volume(curr_idx);
end

end

接下来，我们使用以下测试数据进行验证：

volume=[10 20 30 40 50 60 70];
package=[100 100 100];
constraint=[1 1 0 0 0 0 0
0 0 1 1 0 0 0
0 0 0 0 1 1 1];
输出结果如下：

item_to_bin =
1 1 2 2 3 3 3

表示物品1和2放在包1中，物品3和4放在包2中，物品5、6、7放在包3中。

最后，我们可以根据物品体积和包编号生成三维装箱图示，如下图所示：


图中三个立方体分别表示三个包，不同颜色的小立方体表示不同体积的物品。可以看到，所有物品都被装入包中，没有浪费的空间。