Problème de bin packing exemple

Système Sci. Nous pouvons jouer avec l`ordre d`insertion dans un tel schéma pour faire face à des contraintes spécifiques au problème. Les résultats expérimentaux sur les heuristiques des bacs d`emballage comprennent [BJLM83]. Supposons que vous fabriques des widgets avec des pièces coupées de tôle, ou des pantalons avec des pièces coupées de tissu. SH. Levin, 2017, publié dans Informatsionnye Protsessy, 2017, vol. le premier ajustement décroissant est facilement mis en œuvre dans le temps, où est le nombre de bacs effectivement utilisés, en effectuant un balayage linéaire dans les bacs à chaque insertion. Il existe des arrangements d`articles tels que l`application de l`algorithme d`emballage après la suppression d`un article donne lieu à un autre casier étant exigé que le nombre obtenu si l`article est inclus (Hoffman 1998, pp. insérer chaque objet un par un dans le premier bac qui a de la place pour Il. Même les problèmes les plus élémentaires de sondage bin-Packing sont NP-Complete (voir la discussion de la partition entière dans la section), nous sommes donc condamnés à penser en termes d`heuristiques au lieu de la pire des algorithmes optimaux.

Les affectations optimales à partir du jeu de données de sortie DVD sont affichées dans la figure 15. Comput. Considérez les deux bacs adjacents. Discussion: emballage de casier se pose dans une variété de problèmes d`emballage et de fabrication. Dans le problème d`emballage d`emplacement, les objets de différents volumes doivent être emballés dans un nombre fini de bacs ou de conteneurs chacun du volume V d`une manière qui minimise le nombre de bacs utilisés. Une autre variante de bac d`emballage d`intérêt dans la pratique est le soi-disant emballage en ligne bin. Meilleur ajustement: l`idée est de placer l`élément suivant dans la tache * serré *. Algorithmes d`approximation pour les problèmes combinatoires.

Malgré le fait que le problème d`emballage bin a une complexité de calcul NP-dur, des solutions optimales à de très grandes instances du problème peut être produite avec des algorithmes sophistiqués. Supposons qu`il s`agit d`une variable binaire qui, si elle est définie sur 1, indique que le produit p est assigné à l`emplacement b. Mais puisque le premier a au moins un espace de V/2, l`algorithme n`ouvrira pas un nouveau casier pour n`importe quel article dont la taille est au plus V/2. L`heuristique standard pour l`emballage d`emplacement commande les objets par taille ou forme (ou dans un problème en ligne, simplement l`ordre dans lequel ils arrivent), puis les insère dans des bacs. Dans ce cas, la meilleure performance viendrait de forcer l`utilisation d`une formulation agrégée et Ryan-Foster ramification en spécifiant l`option VARSEL = RYANFOSTER. Dans les algorithmes combinatoires. En outre, soyons une variable binaire qui, si elle est définie sur 1, indique que bin b est utilisé. Les rapports récents de ce travail comprennent [DM97, Mil97]. Algorithmes en ligne ces algorithmes sont pour les problèmes d`emballage bin où les articles arrivent un à la fois (dans l`ordre inconnu), chacun doit être mis dans un bac, avant d`examiner l`élément suivant. Johnson a montré que cette stratégie n`est jamais sous-optimale de plus de 22%, et en outre qu`aucun algorithme efficace de bac-emballage ne peut être garanti pour faire mieux que 22% (Hoffman 1998, p.

New York: Wiley, pp. En 2007, il a été prouvé que le 11/9 lié OPT + 6/9 pour le FFD est serré. Il nécessite Θ (n log n) Time, où n est le nombre d`éléments à emballer. Coffman, E. Nous pouvons contourner cela en * triant * la séquence d`entrée, et en plaçant les grands éléments en premier. Conway et Sloane [CS93] est la meilleure référence sur l`emballage de sphère et les problèmes connexes. Trouver un rectangle englobant pour une partie polygonale est facile; Il suffit de trouver les tangentes supérieure, inférieure, gauche et droite dans une orientation donnée. Il existe de nombreuses variantes de ce problème, tels que l`emballage 2D, l`emballage linéaire, l`emballage en poids, l`emballage par le coût, et ainsi de suite. Par conséquent, vous pouvez plutôt modéliser la contrainte Assignment comme une inégalité plutôt qu`une égalité.

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