C#中的3D容器包装 这是一个C#库,可用于查找3D容器包装解决方案(也称为3D箱包装)。 它包括EB-AFIT打包算法的实现,该算法最初是由美国空军技术学院(AFIT)的ErhanBaltacıoğlu(EB)于2001年作为硕士论文开发的。该算法在《发行商的三维托盘》中也有描述包装问题:基于人类智能的启发式方法,作者:ErhanBaltacıoğlu,James T. Moore和Raymond R.Hill Jr.,于2006年发表在《国际运筹学杂志》上(第1卷,第3期)。 EB-AFIT算法支持整个项目轮换,并具有出色的运行时性能和容器利用率。 用法 首先在解决方案中包含ContainerPacking项目。 创建一个Container对象列表,该列表描述了容器的尺寸: List containers = new List();
2024-04-16 17:12:10 455KB
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这是关于优化算法的电子书,高清,最新版本,经典著作,英文版
2023-02-08 10:34:36 10.51MB Packing Opti
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strip packing 问题的外文文献,欢迎下载学习研究~
2022-10-06 19:35:03 119KB strip packing
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Haxe2D矩形装箱算法。 运行演示。 基于的公共领域C ++ bin包装器。 特征 几种快速的近似装箱算法。 “占用率”用来比较包装性能。 可配置的包装试探法。 用法 在浏览器中运行,并参考。 基本用法示例: // Initialize a bin packer var binWidth : Int = 800 ; var binHeight : Int = 400 ; var useWasteMap : Bool = true ; var packer = new SkylinePacker ( binWidth , binHeight , useWasteMap ); // Start packing rectangles var rectWidth : Int = 20 ; var rectHeight : Int = 40 ; var heuristic : Leve
2022-08-06 11:15:55 42KB algorithms bin-packing haxe haxelib
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将一系列的圆放置在一个大圆中,两两不相交
2022-07-14 21:30:22 2.03MB Packing
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3D箱包装 基于3D Bin Packing实现。 该代码基于Go中的实现。 特征 对垃圾箱和物品进行排序: [bigger_first=False/True]默认情况下,所有垃圾箱和物品从最小到最大排序,反之亦然,以这种顺序进行包装。 物品分配: [distribute_items=True]从垃圾箱和物品的列表中,将物品放入垃圾箱,至少一个物品位于一个可以容纳的垃圾箱中。 即,将所有物品分配到所有箱柜中,以便将它们包含在内。 [distribute_items=False]从垃圾箱和物品的列表中,尝试将所有物品放入每个垃圾箱,最后,它在每个垃圾箱中显示所有适合的物品和不适合的物品。 小数位数: [number_of_decimals=X]定义输入和输出的小数位数限制。 默认为3。 安装 pip install py3dbp 基本说明 Bin和Items具有相同的创建参数:
2022-05-30 19:31:04 597KB python bin-packing 3d-bin-packing Python
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分形Packing算法与建筑设计.docx
2022-05-30 09:08:33 1.76MB 算法
装箱 用 C++ 编写的装箱问题 装箱问题的实现。 该程序采用给定的 8 个项目大小并尝试将它们打包到垃圾箱中,如果有足够的空间,则将其放入现有的垃圾箱,如果没有,则创建一个新的垃圾箱。 该程序还会估计额外垃圾箱的数量; 用于最佳 bin 与额外 bin 的比率为 3:2。 它还允许用户指定要打包的随机数量的项目。 它为这些项目分配随机大小并打包它们,再次计算使用的额外垃圾箱的估计数量。
2022-05-04 00:37:23 2KB C++
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这组 MATLAB 例程模拟具有周期性边界条件的三维硬球堆积。 它初始化一个均匀晶格,然​​后使用 Metropolis 算法对粒子位置进行多次迭代退火。 然后计算 $g_2(r)$,或成对径向分布函数,在集合中的许多中心上取平均值。 对于大的初始粒子密度,结果 $g_2$ 与 Percus-Yevick 近似给出的解析近似匹配,给定足够高的粒子密度的任意精度。
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装箱问题matlab代码椭球包装 解决Matlab中不等长椭球紧密堆积的问题。 在运行代码之前,应将椭圆工具箱(ET)添加到Matlab。 去下载工具箱并安装它。 使用Lubachevsky-Stillinger算法(LSA),将椭圆体包装在给定的多维数据集中。 通过计算椭圆体在不同位置时的重叠区域的体积来优化相交条件。 使用蒙特卡罗方法计算交点。 感谢Peter Gagarinov,Alex Kurzhanskiy提供了有用的工具箱。
2022-02-25 16:56:38 17KB 系统开源
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