装箱问题matlab

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综合实验报告一、实验名称装箱问题二、实验目的掌握装箱问题的近似解法:NF算法、FF算法;FFD算法;熟悉这些算法的程序编写.三、实验要求(1)利用NF算法,FF算法,FFD算法,CF算法求解装箱问题,熟悉这些算法的程序编写;(2)选择一种计算机语言设计或利用Matlab软件作为辅助工具来实现该实验。

四、实验原理NF算法:按照物体给定的顺序装箱:把物品放到它第一个能放进去的箱子中。

是具有最大下标的使用过的箱子,若的长度不大于的剩余长度,则把放入,否则把放入一个新的箱子,且在以后的装箱中不再使用。

最后循环FF算法:按照物体给定的顺序装箱:把物品放到第一个箱子中。

是当前已经使用过的箱子,在这些箱子中找一个长度不小于且下标最小的箱子,将放入,如果不存在这样的箱子,则另开一个新箱子, 将放入中。

FFD算法:先将物体按长度从大到小排序,然后按FF算法对物体装箱. 不失一般性,对n件物品的体积按从大到小排好序,即有v1≥v2≥…≥vn,然后按排序结果对物品重新编号即可。

CF算法:step1:把物件按其大小进行非增序排列,不妨设。

step2:首先把放入箱子中,然后从最右端开始,依次把物件放入,直到下一个物件不能再放入箱子为止,开启新的箱子。

step3:设在第i 步循环时,打开第i 个箱子,此时把物件放入中. 假设第i-1 个箱子中最后一个放入的物件为,则在i 步循环时最右端的物件为,那么当且时,把放入中,开启新的箱子。

step4:直到把所有物件都放入箱子中,循环终止,并输出箱子数目m.五、实验题目(1)物品数量为20,箱子容量为50,物品重量分别为:30,29,27,25,23,24,21,20,18,16,15,14,12,10,9,8,7,6,5,3设计CF 计算机程序解决该问题。

六、实验步骤及程序(1)新建M文件function cf(W,C)fprintf('输入物品重量');W=input('W=');fprintf('输入箱子容量');C=input('C=');%按物品重量降序排序[B,IX] = sort(W,2,'descend');NW=B(IX);A=sort(NW);X=0;for j=1:length(NW)TW=0;if isempty(NW)break;elseTW=TW+NW(1);X=X+1;CW=[];for i=1:length(A)if C-TW>=A(i)TW=TW+A(i);CW(i)=A(i);endendfprintf('输出每个箱子里的物品:');[NW(1),CW]endNW=sort(setdiff(NW,[NW(1),CW]),2,'descend'); A=sort(NW);enddisp('输出箱子的数量:');X(2) 输入物品重量W=[30 29 27 25 23 24 21 20 18 16 15 14 12 10 9 8 7 6 5 3];输入箱子容量C=50;(3)最后得到结果七、实验整体流程图八、运行结果输出每个箱子里的物品:ans =30 3 5 6输出每个箱子里的物品:ans =29 7 8输出每个箱子里的物品:ans =27 9 10输出每个箱子里的物品:ans =25 12输出每个箱子里的物品:ans =24 14输出每个箱子里的物品:ans =23 15输出每个箱子里的物品:ans =21 16输出每个箱子里的物品:ans =20 18输出箱子的数量:X = 8九、结果分析运用cf算法,将20样物品分别放入8个箱子中,实验结果满意。

matlab三维装箱问题的算法

matlab三维装箱问题的算法

matlab三维装箱问题的算法三维装箱问题(3D Bin Packing Problem)是一个组合优化问题,其目标是将一组不同大小和形状的物体(通常是长方体)放置到一组三维容器中,使得容器的数量最小。

这个问题在物流和仓储领域中经常遇到。

解决三维装箱问题的方法有很多,其中一些包括贪心算法、启发式算法和精确算法。

以下是一个简单的启发式算法的概述:算法概述:1. 初始化:将所有的物体按照体积从大到小进行排序。

2. 循环:依次考虑每个物体,尝试将其放入已有的容器中或放入新的容器中。

3. 容器选择:对于当前物体,选择一个合适的容器。

可以使用一些规则,例如选择第一个能够容纳当前物体的容器,或者通过某种启发式规则选择一个容器。

4. 位置选择:在选定的容器中选择一个合适的位置放置当前物体。

这可能涉及到在容器内部搜索已有物体的摆放情况,以便尽量减少浪费空间。

5. 更新状态:更新容器的状态,标记已被使用的空间。

6. 继续:继续处理下一个物体,直到所有物体都被处理。

示例代码(简化版):以下是一个简化的MATLAB 示例代码,使用贪心启发式算法解决三维装箱问题:```matlabfunction packedContainers = threeD_BinPacking(boxes, containerSize)% boxes: 每个物体的体积信息% containerSize: 容器的大小% 按照体积从大到小排序物体boxes = sortrows(boxes, -1);% 初始化容器列表packedContainers = [];% 处理每个物体for i = 1:size(boxes, 1)box = boxes(i, :);% 尝试将物体放入已有容器placed = false;for j = 1:length(packedContainers)container = packedContainers{j};if fitsInContainer(box, containerSize, container)container = placeBox(box, containerSize, container);packedContainers{j} = container;placed = true;break;endend% 如果无法放入已有容器,创建新容器if ~placednewContainer = createContainer(containerSize, box);packedContainers = [packedContainers, newContainer];endendendfunction container = createContainer(containerSize, box)container.size = containerSize;container.remainingSpace = containerSize - box;endfunction fits = fitsInContainer(box, containerSize, container)fits = all(box <= container.remainingSpace);endfunction container = placeBox(box, containerSize, container)% 在容器中放置物体,更新容器状态container.remainingSpace = container.remainingSpace - box;end```请注意,这只是一个简化版本的启发式算法,实际情况中可能需要根据具体要求进行更复杂的算法设计。

数学建模——码头货轮集装箱装卸的优化问题2

数学建模——码头货轮集装箱装卸的优化问题2

码头货轮集装箱装卸的优化问题摘要集装箱“货币化”已成为发展趋势,而港口发展渐渐滞后于集装箱的吞吐量,研究集装箱装卸的优化问题能有效扩大港口生产力,提高港口经济效益。

本文将建立集卡线路规划模型和岸桥、集卡与龙门吊协同优化模型,通过禁忌搜索算法进行求解,并通过青岛港的数据对模型进行实证分析。

对于提高装卸效率,降低装卸成本这一问题,我们将其分解为线路规划、协同优化和模型检验三个子问题进行分析。

针对问题一,我们建立了集卡线路规划模型。

通过对青岛港前湾港集装箱码头(QQCT)的航拍图和雷达图进行分析,画出了码头泊位到堆场的平面图,按照相应的比例尺,得到实际码头与堆场间的距离、各堆场间的相互距离。

通过集卡行驶的速度,计算得到集卡从码头到堆场的时间、集卡在各堆场之间行驶的相互时间和集卡从堆场返回码头的时间。

集卡在运输过程中,要尽量减少空集卡的行驶,即运送集装箱返回的途中携带需要装运到船上的集装箱。

利用第一阶段的禁忌搜索算法,当所需装卸集装箱位置确定后,最短的行驶路线也就计算出来。

针对问题二,我们建立了桥吊、集卡和龙门吊的协同优化模型。

问题一计算的集卡最佳线路分配结果,继续作为桥吊、集卡和龙门吊协同优化的条件。

第二阶段的禁忌搜素算法分析出最合适的桥吊、集卡与龙门吊的比例,桥吊在不等待集卡的情况下效率高。

通过协同优化,得到最高效率的设备分配比例。

针对问题三,我们汇总了附件中所有集装箱的装卸数据,对模型进行检验分析。

以青岛前湾港区为例,通过带入实际数据,得到如下比例关系,即桥吊:集卡:龙门吊为2:10:5。

2辆桥吊工作时配备10辆集卡,5辆轮式龙门吊;3辆桥吊工作时配备15辆集卡,7辆龙门吊;如此分配使相对成本与效率达到最大化。

本文的亮点在于:利用港口的雷达图和航拍图,绘制了港口的分布平面图,分析更贴近实际;以集卡线路规划为突破口,并以此为条件,建立了以集装箱类型为依据的集卡一站式服务(岸桥到堆场的线路标准化);对数据的分类处理,使计算简洁;协同了集卡、桥吊、龙门吊,采用两个阶段的禁忌搜索算法,将集装箱的装与卸混合在一起计算,比原来对集卡、桥吊,集卡、龙门吊等部分优化更加贴近实际,大大提升了港口的运行效率,并且降低的了成本。

锁具装箱问题

锁具装箱问题

锁具装箱问题[学习目标]1.能表述锁具装箱问题的分析过程;2.能表述模型的建立方法;3.会利用排列组合来计算古典概型;4.会利用Matlab求解锁具装箱问题。

一、问题某厂生产一种弹子锁具,每个锁具的钥匙有5个槽,每个槽的高度从{1,2,3,4,5,6}6个数(单位从略)中任取一数。

由于工艺及其它原因,制造锁具时对5个槽的高度有两个要求:一是至少有3个不同的数;二是相邻两槽的高度之差不能为5。

满足上述两个条件制造出来的所有互不相同的锁具称为一批。

销售部门在一批锁具中随意地抽取,每60个装一箱出售。

从顾客的利益出发,自然希望在每批锁具中不能互开(“一把钥匙开一把锁”)。

但是,在当前工艺条件下,对于同一批中两个锁具是否能够互开,有以下实验结果:若二者相对应的5个槽的高度中有4个相同,另一个槽的高度差为1,则可能互开;在其它情况下,不可能互开。

团体顾客往往购买几箱到几十箱,他们会抱怨购得的锁具中出现互开的情形。

现请回答以下问题:1.每批锁具有多少个,能装多少箱?2.按照原来的装箱方案,如何定量地衡量团体顾客抱怨互开的程度(试对购买一、二箱者给出具体结果)。

二、问题分析与建立模型因为弹子锁具的钥匙有5个槽,每个槽的高度从{1,2,3,4,5,6}这6个数中任取一数,且5个槽的高度必须满足两个条件:至少有3个不同的数;相邻两槽的高度之差不能为5。

所以我们在求一批锁具的总数时,应把问题化为三种情况,即5个槽的高度由5个不同数字组成、由4个不同数字组成、由3个不同数字组成,分别算出各种情况的锁具个数,然后相加便得到一批锁具的总个数。

在分别求这三种情况锁具个数的时候,先求出满足第1个条件的锁具个数再减去不满足第2个条件的锁具个数。

在求这三种情况锁具个数的时候,主要依靠排列组合的不尽相异元素的全排列公式。

下面用一个5元数组来表示一个锁具:Key=(h1,h2,h3,h4,h5)其中h i表示第i个槽的高度,i=1,2,3,4,5。

MATLAB中常见问题解决方案大全

MATLAB中常见问题解决方案大全

MATLAB中常见问题解决方案大全引言:MATLAB是一种功能强大的数学计算软件,广泛应用于科学研究、工程设计和数据分析等领域。

然而,在使用MATLAB的过程中,我们经常会遇到一些问题和困惑。

本文将总结一些常见的MATLAB问题,并提供相应的解决方案,帮助读者更好地理解和应用这个工具。

一、MATLAB的安装问题解决方案1. 问题描述:安装MATLAB时遇到许可证问题。

解决方案:首先,确保已经获取到了有效的许可证文件。

然后,运行安装程序并按照提示进行操作。

若仍出现问题,可以尝试禁用防火墙、关闭杀毒软件,并以管理员身份运行安装程序。

2. 问题描述:安装过程中出现错误代码。

解决方案:错误代码通常会提供问题的具体描述,可通过MATLAB官方网站或谷歌搜索相关错误代码进行查找。

MATLAB官方网站提供了相应的解决方案和技术支持。

二、MATLAB的基础问题解决方案1. 问题描述:如何导入和保存数据?解决方案:可以使用`load`函数导入数据,使用`save`函数保存数据。

另外,MATLAB还支持其他格式的数据导入和导出,如`csvread`和`csvwrite`用于CSV格式,`xlsread`和`xlswrite`用于Excel格式等。

2. 问题描述:如何修改MATLAB的默认设置?解决方案:可以通过修改MATLAB的配置文件来实现。

通过运行命令`edit('matlabrc.m')`可以打开该文件,并根据需要修改默认设置。

三、MATLAB的数据处理问题解决方案1. 问题描述:如何处理丢失数据?解决方案:可以使用MATLAB提供的插值函数来处理丢失数据,如`interp1`和`interp2`等。

这些函数可以根据已有数据的趋势,推断出丢失数据的可能取值,从而填补空缺。

2. 问题描述:如何处理异常值?解决方案:可以使用MATLAB中的统计函数来处理异常值,如`mean`和`median`等。

高效求解三维装箱问题的剩余空间最优化算法

高效求解三维装箱问题的剩余空间最优化算法

高效求解三维装箱问题的剩余空间最优化算法尚正阳; 顾寄南; 唐仕喜; 孙晓红【期刊名称】《《计算机工程与应用》》【年(卷),期】2019(055)005【总页数】7页(P44-50)【关键词】三维装箱问题; 启发式算法; 快速求解; 调度优化【作者】尚正阳; 顾寄南; 唐仕喜; 孙晓红【作者单位】安徽工程大学机械与汽车工程学院安徽芜湖 241000; 江苏大学制造业信息化研究中心江苏镇江 212000【正文语种】中文【中图分类】TP3011 引言装箱问题是指将一组二维矩形或者三维长方体,放置到二维或者三维空间中,以使得空间的填充率最大或者容积最小。

它作为一个传统的优化组合问题,不仅得到了大量的理论研究,还被广泛地应用在了实际生产和生活的各个领域。

特别是针对三维装箱问题,由于其更加贴近真实情况,已经在工业中得到了大量使用,例如以三维空间利用率为目标的集装箱放置和木材切割问题,或是将第三维看作是时间的时空调度问题等等。

随着智能制造和精益生产的不断推进,这类以三维装箱为模型的资源配置问题日益受到重视,而相关的算法研究与实践也就有着积极的现实意义。

三维装箱问题是装箱问题的一个子问题,Dyckhoff等[1]根据装箱过程中的不同约束和目标,进行了详细分类:容器装载问题、箱柜装载问题、背包装载问题。

本文所研究的是以体积为价值的三维背包装载问题(Three-Dimensional Knapsack Loading Problems,3D-KLP),即将一组不同尺寸的小长方体放入到一个给定尺寸的大长方体中,旨在使所有被放入的小长方体的总体积最大。

在此,将小长方体称为箱子,大长方体称为容器,装载的目标是使容器的空间填充率最大。

这是一个典型的NP-hard问题,传统算法往往因其解空间的“组合爆炸”而难于求解。

所以三维装箱问题的求解通常被分为两个部分:启发式的放置方法和较优解的搜索算法。

综合国内外相关研究,George等[2]提出了基于“层”和“墙”的启发式放置方法。

基于Matlab神经网络工具箱进行港口集装箱运量预测

基于Matlab神经网络工具箱进行港口集装箱运量预测

基于Matlab神经网络工具箱进行港口集装箱运量预测
徐国志;李茂元
【期刊名称】《港工技术》
【年(卷),期】2003(000)004
【摘要】基于Matlab的神经网络工具箱,利用其自带的用于神经网络的函数,通过简单的编程实现了线性神经网络、BP网络和RBF网络三种神经网络的建立、学习和训练,并对一实例进行了预测,结果显示是很有效的.
【总页数】3页(P15-17)
【作者】徐国志;李茂元
【作者单位】大连理工大学,大连,116024;中港一航局三公司,大连,116001
【正文语种】中文
【中图分类】TP183:U652.14
【相关文献】
1.利用Matlab神经网络工具箱在VC++.net中进行手写体数字识别 [J], 余波;简炜;方勇
2.基于MATLAB神经网络工具箱的线性神经网络实现 [J], 温浩;赵国庆
3.基于MATLAB神经网络工具箱的BP神经网络状态监控器 [J], 袁兵;甄少华
4.利用Matlab神经网络工具箱在VC++中进行形状识别 [J], 鹿文鹏;刘巍;孟祥增
5.基于MATLAB神经网络工具箱的BP神经网络的应用研究 [J], 包志家;李奇因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

两辆铁路平板车的装货问题

两辆铁路平板车的装货问题

两辆铁路平板车的装货问题摘要本题针对铁路平板车装货的问题,有七种规格的包装箱要装到两辆铁路平板车上去。

在厚度、载重、件数等条件的限制下,要求我们把包装箱装到平板车上去使得浪费的空间最小。

针对本问题,初步分析可得:题中所有包装箱共重89t,而两辆平板车只能载重共80t,因此,不可能全安装下。

根据题意可得,浪费的空间最小就是要求尽可能使两辆车上的装箱总厚度尽可能大。

根据题目中关于厚度、载重、件数等限制条件,建立相应的线性规划数学模型,写出相应的目标函数和约束条件。

使用数学软件matlab和lingo得出相应的最优解。

若有数组最优解,最后用Excel 对得到的最优解进行分析,得出最符合题意的答案。

关键词:线性规划最优解lingo matlab一、问题重述有7种规格的包装箱要装到两辆铁路平板车上去。

包装箱的宽和高是一样的,但厚度(t,以厘米计)及重量(w,以公斤计)是不同的。

下表给出了每种包装箱的厚度、重量以及数量。

每辆平板车有10.2米长的地方可用来装包装箱(像面包片那样),载重为40吨。

由于当地货运的限制,对C5,C6,C7类的包装箱的总数有一个特别的限制:这类箱子所占的空间(厚度)不能超过302.7cm。

C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7t(cm) 48.7 52.0 61.3 72.0 48.7 52.0 64.0w(kg) 2000 3000 1000 500 4000 2000 1000件数 8 7 9 6 6 4 8问:应该如何把这些包装箱装到平板车上,才能使得浪费的空间最小(尽量使这些包装箱所占的空间最大)?试建立此问题的数学模型。

二、问题分析2.1对题目的分析题目中的所有包装箱的总重量W=2*8+3*7+9*1+0.5*6+4*6+2*4+1*8=89t但是两辆平板车的总载重量只有80t,所以不可能全部装下所有货物。

题目要求试把包装箱装到平板车上去使得浪费的空间最小。

所以不以尽可能装满80t货物为目标函数,而是以使两辆车上的装箱总厚度尽可能大为目标函数建立数学模型。

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综合实验报告
一、实验名称
装箱问题
二、实验目的
掌握装箱问题的近似解法:NF 算法、FF 算法;FFD 算法;熟悉这些算法的程序编写.
三、实验要求
(1)利用NF 算法,FF 算法,FFD 算法,CF 算法求解装箱问题,熟悉这些算法的程序编写;
(2)选择一种计算机语言设计或利用Matlab 软件作为辅助工具来实现该实验。

四、实验原理
NF 算法:
按照物体给定的顺序装箱:把物品i w 放到它第一个能放进去的箱子j B 中。

是具有最大下标的使用过的箱子,若i w 的长度不大于j B 的剩余长度,则把i w 放入j B ,否则把i w 放入一个新的箱子1+j B ,且j B 在以后的装箱中不再使用。

最后循环
FF 算法:
按照物体给定的顺序装箱:把物品i w 放到第一个箱子中。

j B B B ,...,,21是当前已经使用过的箱子,在这些箱子中找一个长度不小于i w 且下标最小的箱子,将放入i w ,如果不存在这样的箱子,则另开一个新箱子1+j B ,将i w 放入1+j B 中。

FFD 算法:
先将物体按长度从大到小排序,然后按FF 算法对物体装箱.不失一般性,对n 件物品的体积按从大到小排好序,即有v1≥v2≥…≥vn ,然后按排序结果对物品重新编号即可。

CF 算法:
step1:把物件{}n a a a L ,...,,21=按其大小进行非增序排列,不妨设()()()n a s a s a s ≥≥≥...21。

step2:首先把1a 放入箱子中1B ,然后从最右端开始,依次把物件,...,1-n n a a 放入1B ,直到下一个物件不能再放入箱子为止,开启新的箱子2B 。

step3:设在第i 步循环时,打开第i 个箱子,此时把物件i a 放入i B 中.假设第i-1个箱子中最后一个放入的物件为k a ,则在i 步循环时最右端的物件为1-k a ,那么当
()()()C a s a s a s k i ≤+++-11...且()()()()C
a s a s a s a s l l k i >++++--11...时,把
121,...,,a a a k k --放入i B 中,开启新的箱子1+i B 。

step4:直到把所有物件都放入箱子中,循环终止,并输出箱子数目m .五、实验题目
(1)物品数量为20,箱子容量为50,物品重量分别为:30,29,27,25,23,24,21,20,18,16,15,14,12,10,9,8,7,6,5,3设计CF 计算机程序解决该问题。

六、实验步骤及程序
(1)新建M 文件
function cf(W,C)
fprintf('输入物品重量');
W=input('W=');
fprintf('输入箱子容量');
C=input('C=');
%按物品重量降序排序
[B,IX]=sort(W,2,'descend');
NW=B(IX);
A=sort(NW);
X=0;
for j=1:length(NW)
TW=0;
if isempty(NW)
break;
else
TW=TW+NW(1);
X=X+1;
CW=[];
for i=1:length(A)
if C-TW>=A(i)
TW=TW+A(i);
CW(i)=A(i);
end
end
fprintf('输出每个箱子里的物品:');
[NW(1),CW]
end
NW=sort(setdiff(NW,[NW(1),CW]),2,'descend');
A=sort(NW);
end
disp('输出箱子的数量:');
X
(2)输入物品重量W=[3029272523242120181615141210987653];
输入箱子容量C=50;
(3)最后得到结果
七、实验整体流程图
八、运行结果
输出每个箱子里的物品:
ans=30356
输出每个箱子里的物品:
ans=2978
输出每个箱子里的物品:
ans=27910
输出每个箱子里的物品:
ans=2512
输出每个箱子里的物品:
ans=2414
输出每个箱子里的物品:
ans=2315
输出每个箱子里的物品:
ans=2116
输出每个箱子里的物品:
ans=2018
输出箱子的数量:
X=8
九、结果分析
运用cf算法,将20样物品分别放入8个箱子中,实验结果满意。

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