Questions tagged «packing»

我订购了几张皮革，我希望通过将边缘缝合在一起来制造杂耍球。我将柏拉图式固体用于球的形状。 我可以扫描皮革板并生成一个近似于皮革板形状的多边形（如您所知，它是动物皮肤，并且不是矩形的）。 所以现在，我想将杂耍球的尺寸最大化。 在我的示例中，多边形是常规的多边形，但是我正在寻找使用简单多边形的解决方案。 我可以将多边形应用到图纸中的最大比例因子是多少？ 我试图通过使用尽可能多的材料来减少浪费。 显然，将多面体网切成单个多边形会增加可能组合的空间，但也会降低最终几何图形的质量，因为这会涉及更多的缝制和累积的误差。但是，这个问题不是关于枚举展开多面体的不同方法。它们可以独立考虑。因此，多边形是简单的多边形。 正式地： 输入： ：一个简单的多边形（目标）PPP ：我要放置的一组多边形SSS ： n个简单多边形的图-每个节点代表 S中的一个简单多边形，并且每对多边形之间有一个共享公共边的边 GGGnnnSSS （材料和连接性的使用）α>=0,β>=0α>=0,β>=0\alpha >= 0, \beta >= 0 输出： 比例因子fff ， G的子图HHHGGG ： V （G ）中每个多边形的位置和角度大号Ô Ç大号ØCLocV（G ）V（G）V(G) 解决方案的质量的度量：m = α 。˚F + β 。| E （高）|米米mm = α 。F+ β。| Ë（高）|| Ë（G ）|米=α。F+β。|Ë（H）||Ë（G）| m = \alpha.f …

20 optimization  computational-geometry  packing 

我想编写一个简单的程序，该程序接受一组窗口（宽度+高度）和屏幕分辨率，并在屏幕上输出这些窗口的排列，以使窗口占用最大的空间。因此，可以在保持output size >= initial size纵横比的同时调整窗口的大小 。所以对于窗口iii，我希望该算法返回一个元组（x ，y，w ^ 我d吨ħ ，ħ È 我克ħ 吨）(x,y,width,height)(x, y, width, height)。 我相信这可能是2D背包的变形。我曾尝试遍历整个网络的结果，但是它们大多数都有很多背景（并且没有实现），这使我难以理解。 我对最快的算法不太感兴趣，但对满足我的特定需求的实用工具却更感兴趣。

20 algorithms  computational-geometry  packing  user-interface 

切割问题是将某个大物体切割成几个小物体的问题。例如，假设你有一个工厂，与大的片材宽度的原始玻璃，作品和长度。有几个买家，每个买家都想要无限数量的小玻璃板。买方想要长为且宽度为纸张。您的目标是从大张纸上切下小张纸，以使总使用量最大化，浪费最小化（还有其他类型的切割和包装问题）。w ^w ^W大号大号L一世一世i升一世升一世l_iw一世w一世w_i 切割问题的一个普遍限制是，切割必须是断头台切割，即每个现有的矩形只能切割成两个较小的矩形；显然，具有断头台切割的最大使用面积可能小于没有限制的最大使用面积。 我的问题是：最佳断头台切割与最佳普通切割之间的比率是否有上限和下限？ 相关工作：Song等。（2009年）描述了一种使用限制型断头台切刀的算法- 两次断头台切刀。他们使用几何约束证明，最大两次断头台切工与最大断头台切工之间的比率受。我正在寻找关于最大断头台切割量与最大常规切割量之间的比率的可比结果。6767\frac{6}{7}

18 reference-request  computational-geometry  lower-bounds  packing 

或者：我们是否需要鲁珀特才能获得礼物？ 除了路由问题之外，圣诞老人还面临以下问题（很多次都过去了）： 给定一个容量为的袋子和一组礼物{ p 1，… ，p n }，每个礼物的大小为s i，他希望使孩子{ c 1，… ，c k }开心。他从所有的愿望清单知道孩子ç Ĵ值目前p 我正好v 我，Ĵ ∈ Q ≥ 0得多。CCC{p1,…,pn}{p1,…,pn}\{p_1, \dots, p_n\}sisis_i{c1,…,ck}{c1,…,ck}\{c_1, \dots, c_k\}cjcjc_jpipip_ivi,j∈Q≥0vi,j∈Q≥0v_{i,j} \in \mathbb{Q}_{\geq 0} 这（两两不相交）套礼物挑选为每一个孩子，使一切都适合，即Ij⊆[1..n]Ij⊆[1..n]I_j \subseteq [1..n] ，∑j∈[1..k]∑i∈Ijsi≤C∑j∈[1..k]∑i∈Ijsi≤C\qquad\displaystyle \sum_{j \in [1..k]} \sum_{i \in I_j} s_i \leq C 随之而来的是尽可能多的幸福²，即 max!∑j∈[1..k]∑i∈Ijvi,jmax!∑j∈[1..k]∑i∈Ijvi,j\qquad\displaystyle \max! \sum_{j \in [1..k]} \sum_{i \in I_j} …

12 algorithms  complexity-theory  optimization  packing 

晚上好！我实际上是在法国国家档案馆实习，遇到一种想用图形解决的情况... 一，尘土飞扬的情况 我们希望根据图书的高度优化图书馆图书的排列方式，以最大程度地减少归档成本。书的高度和厚度是已知的。我们已经按照高度升序排列了这些书（我不知道这是不是最好的东西，但是...就是这样做的方法）。了解了每本书的厚度后，我们可以为每个类确定其排列所需的厚度，将其称为（例如，高的书的总厚度）。H i L i H i = 23H1个，小时2，… ，HñH1,H2,…,HnH_1,H_2,\dots,H_nH一世HiH_i大号一世LiL_iL i = 300H一世= 23ç 米Hi=23cmH_i = 23\,\mathrm{cm}大号一世= 300ç 米Li=300cmL_i = 300\,\mathrm{cm} 图书馆可以定制制造货架，指示所需的长度和高度（深度没有问题）。高度和长度货架的成本为 ，其中是固定成本，是每长度单位的货架成本。x i F i + C i x i F i C iH一世HiH_iX一世xix_iF一世+ C一世X一世Fi+CixiF_i+C_ix_iF一世FiF_iC一世CiC_i 需要注意的是高度的货架可以用来存储高度的书籍 与。我们希望将成本降到最低。^ h Ĵ Ĵ ≤ 我H一世HiH_iHĴHjH_jĴ ≤ 我j≤ij\leq i 我的老师建议我将此问题建模为寻路问题。该模型可能涉及索引为到个顶点。我的导师建议我计算现有条件，每个边的含义以及如何计算与边相关的评估。其他解决方案和见解也可以。0 n v …

9 algorithms  graphs  optimization  packing