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简易的二维装箱代码

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简介：
这段代码提供了一个简单的解决方案来处理二维空间中的物品打包问题，旨在帮助用户高效地利用容器空间。适合初学者研究和学习。 我简单地实现了二维装箱问题的解决方案。不过这只是初步实现，在排列7、8个矩形的时候还能接受，但一旦超过10个就变得非常耗时了。

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  • 简易的二维装箱代码
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    这段代码提供了一个简单的解决方案来处理二维空间中的物品打包问题，旨在帮助用户高效地利用容器空间。适合初学者研究和学习。 我简单地实现了二维装箱问题的解决方案。不过这只是初步实现，在排列7、8个矩形的时候还能接受，但一旦超过10个就变得非常耗时了。
     
  • 简易的二维装箱代码
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    这段代码提供了一种简便的方法来解决二维空间中的物品打包问题，适用于需要优化存储或运输布局的各种场景。 我简单实现了二维装箱问题。不过这只是简单的实现，在排列7、8个矩形的时候没问题，但如果超过10个就会非常耗时了。
     
  • 最终代码.zip_二维装箱问题_二维装箱Matlab代码_装箱问题解决
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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。
     
  • 二维下料与二维装箱BL法的Matlab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。
     
  • 【二维装箱】利用遗传算法解决矩形地块的二维装箱布局优化问题（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。
     
  • MFC与OpenGL的二维及三维绘图简易程序代码模板
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    本资源提供基于MFC框架下的OpenGL集成开发环境，包含二维和三维图形绘制的基本代码示例，适合初学者学习和实践。 这是根据网上博客编写的二维和三维绘图代码模板，适合初学者入门，并包含有详细的说明文档。编译环境为VS2008。
     
  • 二维装箱算法：BinPacking方法
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    简介：二维装箱算法（Bin Packing）是一种用于解决将不同大小的对象高效地放置到有限空间内的优化问题的方法。该方法广泛应用于物流、制造业等领域中以减少浪费和提高效率。 该项目是工程学院尼斯索菲亚理工学院算法课程的作业。问题与装箱有关：我们有尺寸相同的容器和各种尺寸的箱子。目标是使用尽可能少的容器来装满所有的盒子。 我们的方法是对所有高度递减的框进行排序（如果发生冲突，则宽度递减）。然后，我们将盒子插入容器中，从左上角开始，并且按照从左到右、从上到下的顺序放置它们。
     
  • 二维矩形条带装箱问题的Bottom-left择优匹配算法.rar_二维矩形布局_二维矩形装箱_启发式装箱_遗传算法
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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。
     
  • Matlab中最简易的FEM代码-JuliaFEM: 二维Poisson方程示例
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    本项目提供了一个使用Julia语言实现的最简化的Matlab有限元方法(FEM)代码，专注于解决二维Poisson方程问题。 在茱莉亚语言中最简单的代码是对大约50行Matlab的注释：简短的有限元实现中的Matlab代码进行重新编写。原始Matlab代码使用trisurf函数绘制三角形和四边形图形，但在这个Julia版本中，由于找不到PyPlot库中的等效功能，我通过使用PyPlot库内的tricontour函数来创建等高线图以替代绘图解决方案。 首先，在运行示例之前，请确保安装了PyPlot软件包用于绘图。可以通过以下命令进行安装： ```julia import Pkg Pkg.add(PyPlot) ``` 接下来，生成网格：在bash中切换到`square`目录，并通过在Matlab环境中执行square(30)来创建一个含有30个节点的正方形网格。 然后运行有限元代码。这可以通过在Julia环境中调用run.jl文件实现。完成这些步骤后，您将看到解决方案构造稀疏矩阵的过程。 初始化空nxn稀疏矩阵的一个简单方法是使用`spzeros(n,n)`函数，该函数创建一个大小为n x n的零值稀疏数组。此操作利用了64位字节表示整数和浮点数值类型。对于较小规模的问题，则可以考虑采用32个字节来节省内存空间。 以上内容对原文进行了简化与重写，并移除了所有链接、联系方式等无关信息，以确保文本的简洁性和易读性。
     
  • 一个简易的MATLAB二维码解码程序Decoder.rar
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    这个RAR文件包含了用于解析和读取二维码信息的一个简单的MATLAB程序。通过提供的代码，用户可以轻松地处理并提取图像中的QR编码数据。 基于zxing包的二维码标准解码器可以对二维码进行解码，程序非常简单。它是通过调用zxing包来实现解码功能的，无需设置路径，可以直接使用。