网页设计与网站建设课程设计合二为一的创意产品设计

网页设计与网站建设课程设计,合二为一的创意产品设计,做网站公司的年终总结,wordpress文件介绍【垃圾箱包装问题-Matlab】【使用遗传算法#xff08;GA#xff09;解决垃圾箱包装问题Matlab代码】最近在折腾物流仓储的优化问题#xff0c;偶然遇到个挺有意思的挑战——如何用最少的垃圾箱装下一堆不同体积的货物。这玩意儿专业点叫Bin Packing Problem#xff0c;传统…【垃圾箱包装问题-Matlab】【使用遗传算法GA解决垃圾箱包装问题Matlab代码】最近在折腾物流仓储的优化问题偶然遇到个挺有意思的挑战——如何用最少的垃圾箱装下一堆不同体积的货物。这玩意儿专业点叫Bin Packing Problem传统方法容易陷入局部最优尝试用遗传算法GA搞了波Matlab实现效果居然还不错。先来个场景设定假设我们有10个待装箱货物体积分别为[8,5,7,3,9,6,2,4,5,1]单个箱子容量上限是15。目标是把这些货塞进尽量少的箱子里。种群初始化很关键一开始得生成靠谱的初始种群。这里采用整数编码每个基因位代表对应货物所在的箱子编号。比如[1,3,2]表示第一个货在1号箱第二个在3号箱第三个在2号箱。function pop initPop(popSize, numItems) maxBins numItems; % 最坏情况每个物品单独装箱 pop randi([1, maxBins], popSize, numItems); end这个初始化有个坑——随机生成的编号可能远超实际需要箱子数后面适应度函数得处理这个问题。适应度函数暗藏玄机【垃圾箱包装问题-Matlab】【使用遗传算法GA解决垃圾箱包装问题Matlab代码】评估函数需要同时考虑箱子数量和空间利用率。这里用了加权公式fitness 1000/(usedBins 0.1*wastedSpace)既优先减少箱子数量又照顾空间利用率。function [fitness, binsUsed] calcFitness(ind, items, binCapacity) uniqueBins unique(ind); totalWaste 0; for b 1:length(uniqueBins) binItems items(ind uniqueBins(b)); if sum(binItems) binCapacity fitness 0; % 违反容量约束直接判死刑 return end totalWaste totalWaste (binCapacity - sum(binItems)); end binsUsed length(uniqueBins); fitness 1000/(binsUsed 0.1*totalWaste); end这里有个骚操作当出现超箱情况时直接返回0适应度相当于给违反约束的方案发红牌。交叉变异要带点智能普通GA的交叉操作在这里容易生成无效解所以搞了个改进版两点交叉。随机选两个交叉点但保证子代中箱子编号连续。function child crossover(parent1, parent2) points sort(randperm(length(parent1),2)); child parent1; child(points(1):points(2)) parent2(points(1):points(2)); % 处理编号不连续问题 uniqueBins unique(child); mapping containers.Map(uniqueBins, 1:length(uniqueBins)); child cell2mat(values(mapping, num2cell(child))); end用Map容器做箱子编号重映射解决了交叉可能导致的编号断层问题相当于自动压缩了箱子数量。实战效果验证参数设置种群40迭代100交叉率0.8变异率0.2。跑三次基本都能收敛到最优解4个箱子箱1:85114箱2:9615箱3:74314箱4:527最后留个思考题当货物体积变化剧烈时比如出现占箱子90%容量的大件这种编码方式还管用吗下回试试实数编码会不会更香。