Алгоритм картонизации?

[Homa Brut]

Знает ли кто, где можно почитать про простой алгоритм картонизации? К примеру есть 3-4 товара, нужно проверить или они влезут в данную коробку. Размеры и товара и коробки известны. Товар тоже коробки, но заведомо меньшего размера. По обьему товар влазит, а вот как по размерам?

Спасибо.

[veey+]

если утрамбовать, то все влезет.

[tessob]

В зависимости от специфики под эту задачу подходят алгоритмы:
1. Ветвей и границ
2. Динамическое программирование
3. Мета эвристики

[mikeG]

В общем случае это NP-hard проблема.
Один из вариантов решения - линейное программирование (Канторович нобелевку получил).

[alex_127]

https://en.wikipedia.org/wiki/Knapsack_problem


я поскольку много чего не знал решал проблему для фур ~25 лет назад в лоб. кто его знает теперь насколько успешно.
вроде даже целевую функцию вспомнил - не более половины больших по объему, забить как минимум 25% дорогим ходким, все остальные 25% программе на откуп

[katit]

https://en.wikipedia.org/wiki/Knapsack_problem


я поскольку много чего не знал решал проблему для фур ~25 лет назад в лоб. кто его знает теперь насколько успешно.
вроде даже целевую функцию вспомнил - не более половины больших по объему, забить как минимум 25% дорогим ходким, все остальные 25% программе на откуп

Если не секрет это софт коробочный или для внутреннего пользования?

[jsjs]

Вот этот товарищ таким пол-жизни занимается:
https://patents.justia.com/inventor/kirill-k-pankratov
У него есть ЖЖ
https://neznaika-nalune.livejournal.com
Наверное, можно в ЖЖ же и спросить.

[idle0]

Это частный случай bin packing

https://developers.google.com/optimization/bin/knapsack

[idle0]

Code: Select all

from __future__ import print_function
from ortools.algorithms import pywrapknapsack_solver


def main():
    # Create the solver.
    solver = pywrapknapsack_solver.KnapsackSolver(
        pywrapknapsack_solver.KnapsackSolver.
        KNAPSACK_MULTIDIMENSION_BRANCH_AND_BOUND_SOLVER, 'KnapsackExample')

    values = [
        360, 83, 59, 130, 431, 67, 230, 52, 93, 125, 670, 892, 600, 38, 48, 147,
        78, 256, 63, 17, 120, 164, 432, 35, 92, 110, 22, 42, 50, 323, 514, 28,
        87, 73, 78, 15, 26, 78, 210, 36, 85, 189, 274, 43, 33, 10, 19, 389, 276,
        312
    ]
    weights = [[
        7, 0, 30, 22, 80, 94, 11, 81, 70, 64, 59, 18, 0, 36, 3, 8, 15, 42, 9, 0,
        42, 47, 52, 32, 26, 48, 55, 6, 29, 84, 2, 4, 18, 56, 7, 29, 93, 44, 71,
        3, 86, 66, 31, 65, 0, 79, 20, 65, 52, 13
    ]]
    capacities = [850]

    solver.Init(values, weights, capacities)
    computed_value = solver.Solve()

    packed_items = []
    packed_weights = []
    total_weight = 0
    print('Total value =', computed_value)
    for i in range(len(values)):
        if solver.BestSolutionContains(i):
            packed_items.append(i)
            packed_weights.append(weights[0][i])
            total_weight += weights[0][i]
    print('Total weight:', total_weight)
    print('Packed items:', packed_items)
    print('Packed_weights:', packed_weights)


if __name__ == '__main__':
    main()