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[二维装箱问题] BL法改进版及MATLAB实现

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简介:
本研究提出了一种改进的BL算法来解决二维装箱问题,并提供了该算法在MATLAB中的具体实现方法。通过优化放置策略和搜索机制,提高了空间利用率和计算效率。 二维装箱问题是指将若干个矩形物品放入一个矩形箱子内,并且在放置过程中不允许将矩形物品斜放(也就是说下图中的摆放方式是不被允许的)。同时,虽然可以旋转90度来放置这些物品以简化求解过程,但在本例中我们规定不能这样做。通常情况下,目标是最小化使用的箱子数量。 BL法全称bottom-up left-justified,简单来说就是将一个待装箱的矩形物品1先紧靠在箱子右上角的位置,然后让该物品向下移动直到不能再继续下移为止。接下来,在此基础上再把物品向左移到不能再动为止,然后再向下移动,接着又向左移动……如此反复进行直至不能进一步移动为止,最终完成物品1的装箱过程。

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  • [] BLMATLAB
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    本研究提出了一种改进的BL算法来解决二维装箱问题,并提供了该算法在MATLAB中的具体实现方法。通过优化放置策略和搜索机制,提高了空间利用率和计算效率。 二维装箱问题是指将若干个矩形物品放入一个矩形箱子内,并且在放置过程中不允许将矩形物品斜放(也就是说下图中的摆放方式是不被允许的)。同时,虽然可以旋转90度来放置这些物品以简化求解过程,但在本例中我们规定不能这样做。通常情况下,目标是最小化使用的箱子数量。 BL法全称bottom-up left-justified,简单来说就是将一个待装箱的矩形物品1先紧靠在箱子右上角的位置,然后让该物品向下移动直到不能再继续下移为止。接下来,在此基础上再把物品向左移到不能再动为止,然后再向下移动,接着又向左移动……如此反复进行直至不能进一步移动为止,最终完成物品1的装箱过程。
  • 下料与BLMatlab源代码
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    本简介提供了一个基于MATLAB环境下的二维下料及二维装箱问题解决方案的源代码集合。采用创新的BL算法优化材料利用率和提高生产效率,适用于板材、布匹等平面物料的高效裁剪与存储安排。 二维下料MATLAB BL算法的主函数是bl.mat,可以直接运行。
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    本资源提供了针对二维装箱问题的解决方案,采用MATLAB编程实现。适用于研究与学习包装优化、空间利用率提升等领域的问题求解方法。 采用二维装箱算法解决矩形地块放置优化问题,并利用遗传算法进行优化。
  • 的模型良遗传算
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    本研究探讨了三维装箱问题,并提出了一种改进的遗传算法以优化该问题。通过构建有效模型并结合特定策略,显著提高了空间利用率和装载效率。 关于三维装箱算法问题及其相关理论,我认为这些内容对实际应用会有一定的帮助。
  • 关于的新型算
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    本文提出了一种针对二维集装箱装载问题的创新算法,旨在优化货物空间利用率和提高装载效率,为物流与供应链管理提供新的解决方案。 一种新的适用于二维的集装箱问题算法被提出。
  • 【三】利用MATLAB解决三优化.md
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    本文介绍了如何使用MATLAB软件来解决复杂的三维装箱优化问题,通过编程实现货物的有效装载和空间的最大化利用。 三维装箱问题是指在有限的空间内合理安排不同形状与大小的物品进行装载的问题,在实际应用中有广泛的需求。使用MATLAB求解此类优化问题可以借助其强大的数学计算能力和图形处理功能,通过建立合适的模型及算法来实现高效的解决方案。 具体步骤包括: 1. 建立三维装箱问题的数学模型。 2. 利用MATLAB编写相应的代码以解决该模型中的约束条件和目标函数。 3. 运行程序并分析结果,调整参数直至获得满意的结果。 这种方法不仅适用于单一类型的物品装载优化,还可以扩展到多种不同形状、大小物体同时进行高效排列的问题。
  • 矩形条带的Bottom-left择优匹配算.rar_矩形布局_矩形_启发式_遗传算
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    本研究提出了一种针对二维矩形条带装箱问题的Bottom-left择优匹配算法,结合启发式策略与遗传算法优化装箱过程,有效提升空间利用率。 针对二维矩形条带装箱问题提出了一种启发式布局算法,即底部左齐择优匹配算法(lowest-level left align bestfit,简称LLABF)。该算法遵循最佳匹配优先原则,并综合考虑完全匹配优先、宽度匹配优先、高度匹配优先、组合宽度匹配优先及可装入优先等规则。与BL(bottom-left)、IBL(improved-bottom-left)和BLF(bottom-left-fill)等启发式算法不同,LLABF能够在矩形装箱过程中自动选择下一个待装的矩形以适应当前可用空间。计算结果表明,结合遗传算法(genetic algorithm,简称GA),LLABF在解决二维条带装箱问题上更为有效。
  • 】利用遗传算解决矩形地块的布局优化(含MATLAB代码).zip
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    本资源提供了一种基于遗传算法的解决方案,用于优化矩形地块中的二维装箱布局。包含详细文档和MATLAB实现代码,便于学习与应用。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理以及路径规划等多种领域的Matlab仿真。
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    本文档探讨了利用MATLAB软件平台实现遗传算法解决经典装箱问题的方法,并分析其优化效果。通过实验验证了该算法的有效性和实用性。 这份文档介绍了如何使用遗传算法在MATLAB中解决装箱问题。
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