Question

我在努力实施一个项目时,会解决这个问题,我将在问题的真正领域之外再谈这个问题(我相信,我可以谈论烟火和形状的解冻,但会使理解更加复杂化)。 I m 寻求一种(可能大致)算法解决。

我有n 大小的集装箱和m>m大小不等的物体和不同颜色(物体可以多结,因此物体的颜色确实是一组物体)。

我的目的是把所有物体装入集装箱内(即已经知道可能的话),这样每集装箱的彩色种类就会减少到最低限度。由于“各种颜色被减至最低”,我指的是每个集装箱不同颜色的数量少之又少。

例如。我有2个大小的集装箱和4个物体,其颜色为{红}、{红、绿色}、{蓝色}、{蓝色、绿色}。 1. 导言最好的解决办法是[参数}、{红、绿色}]、[参数}、{蓝色、绿色}],其总量为2+2=4。更糟糕的解决办法是[{red},{blue}], [{red, Green},{blue, Green}],其总品种为2+3=5。

My guess is that the problem is NP hard, since it sounds more difficult than the knapsack problem: the value of objects is transformed in a negative value which moreover depends on the other objects inside the same container. But I have no good idea as how to tackle the problem for an approximate solution, which would be more than welcome anyway.

Answer 1

Bin-packing or Knapsack?

这一问题似乎与bin- Packing problem 相比更为常见。在 knapsack problem中,你只有一个千分之七来填充,但你的能力不得超过。你们必须这样做,同时尽量扩大你选择列入的项目的全部价值。在此,你不必使用所有物品。

然而,在双包装问题上,你各自拥有多个双双双双双双双双双双双双双双双双双管。你们有兴趣在把每个项目都纳入其中的同时,尽量减少双目。你们还必须尊重每个双管齐下的能力限制。与Kanapsack不同,在这里,你必须使用所有物品。

就你而言,你也努力尽量减少双目,只有两倍以下。你们也想利用所有物体。你对能力限制说了很多,但我也认为你也必须尊重这一点。迄今为止,它似乎非常像双包装问题。您还有一个额外制约因素:将每个集装箱的彩色数量减少到最低限度。

NP-hard?

现在,我开始与大家分享一下,看上去是法国的硬派——它触及了双包装的所有内容和一个额外的制约因素。减少双包装应易于表明,使用所有有色红字标的事例。我们只需要表明,国家警察中的问题——即我们能够核实结果。你们来到这里,我们在那里找到非正式证据!

Greedy Heuristic I

这里有可帮助的贪.。

代表: 不是使用套件,而是考虑长度的比照顺序:k,其中k是你拥有的不同颜色。因此,你说有3个肤色——红色、绿色、蓝色。你将代表[蓝色]001,[绿色、蓝色]为011,[红]为100等。

采用比较功能,将项目按其彩色比顺序排列,结果订购了001、010、100、011、110、111。您可以设计这种比较功能,作为参照顺序及其实际数值的

请注意,许多物体最有可能共享许多彩色模式(轨道序列)。这些物体将在分类清单中作为毗连物体显示。

将相同颜色的毗连物项分配给同一双体。你将从单一彩色到多彩物品。

你们继续这样做,直到你们尽了各自的能力。

Greedy Heuristic II

另一种做法是开始按逆向填充双目。以色体数量最大的物体为起点。如果能够装配,将毗连物体填入同一件。当你拿到的颜色较少的物品时,就把这些物品装入已经覆盖了这种颜色的现有两面。

Conclusion

这两种办法都不是最佳的,但很奇怪,我们已经知道吗? 我们只是勾画出一个非正式的证明,问题在于法国国家警察。

亲爱!

Bin-packing or Knapsack?

NP-hard?

Greedy Heuristic I

Greedy Heuristic II

Conclusion

友情链接