ビンパッキング問題の解き方 - Qiita
組合せ最適化問題の解き方の工夫 組合せ最適化問題では、特有の難しさがあります。同じ問題であっても複数のモデル化の方法があり、モデルごとに優劣があります。モデル化の仕方が重要になります。 ここでは、ビンパッキング問題を例に、工夫の仕方を説明します。 ビンパッキング問題とは 容量$c(\gt 0)$の箱と$n$個の荷物$N=\{1,\dots,n\}$が与えられている。荷物$i \in N$の容量を$w_i(\gt 0)$とする。全ての荷物を詰合わせるのに必要な箱の個数を最小にする詰合わせを求めよ。
ビンパッキング問題 - Wikipedia
ビンパッキング問題（ビンパッキングもんだい）とは、離散数学の組合せ論の中のNP困難問題で、与えられた「荷物（重さや個数がついている）」をつめる「箱（ビンやコンテナなど）」の最小数を見つけるものである。問題を解くためにビン型（筒状型）の模型を使うのでこのように呼ばれる。 様々な解決方法（アルゴリズム）が考案されているが、あらゆる場合の箱の最小数を効率的に見つけることができるような万能なアルゴリズムはない（NP困難問題）。 単純な例[編集] 8台の新車をトラックで移動する。新車の重量はそれぞれ100キログラム単位で 33, 61, 58, 41, 50, 21, 60, 64 である。各トラックが、12,000 kg の重量まで運べるとき、全ての新車を一度に移動させるのに必要とされるトラックの最小数は、いくつであるか考える。まず、トラックを容量120のビンとし、新車は、そのビンに詰める荷物とす
Vehicle routing problem - Wikipedia
This article is written like a personal reflection, personal essay, or argumentative essay that states a Wikipedia editor's personal feelings or presents an original argument about a topic. Please help improve it by rewriting it in an encyclopedic style. (December 2021) (Learn how and when to remove this message) A figure illustrating the vehicle routing problem The vehicle routing problem (VRP) i
巡回セールスマン問題 | OR-Tools | Google for Developers
フィードバックを送信 巡回セールスマン問題 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 このセクションでは、以下の地図で示す地域の巡回セールスマン問題（TSP）を解決する方法の例を示します。 以降のセクションでは、OR-Tools を使用して TSP を解決する Python、C++、Java、C# のプログラムを示します。 データを作成する 次のコードは、問題のデータを作成します。 Python def create_data_model(): """Stores the data for the problem.""" data = {} data["distance_matrix"] = [ [0, 2451, 713, 1018, 1631, 1374, 2408, 213, 2571, 875, 1420, 2145, 1972], [245
OR-Tools | Google for Developers
OR-Tools について OR-Tools は、最適化用のオープンソース ソフトウェア スイートです。車両のルーティング、フロー、整数計画と線形計画法、制約計画法における世界で最も難しい問題に取り組むために調整されています。 選択したプログラミング言語で問題をモデル化したら、6 つのソルバーのいずれかを使用して解決できます。具体的には、Gurobi や CPLEX などの商用ソルバー、SCIP、GLPK、Google の GLOP や受賞歴のある CP-SAT などのオープンソースのソルバーを使用できます。 �B H�U
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ラインの単純化
https://www.ibm.com/downloads/cas/DLPX0P1V
パッキング問題 | opt100
