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3D Bin Packing · 三维装箱 · 公众号原文

3D-BPP 三维装箱可视化算法方案

久章智能充分考虑问题背景和客户需求,针对具体的场景约束,在算法建模中嵌入装载货物的现实特征需求,如特殊货物必须放在顶层、货物是否水平旋转等。

箱柜装载问题


久章智能充分考虑问题背景和客户需求,针对具体的场景约束,在算法建模中嵌入装载货物的现实特征需求,如特殊货物必须放在顶层、货物是否水平旋转等。

方案的算法设计中,久章智能将多个货物装入多个集装箱的问题简化为多个货物装入某一集装箱子问题的多重组合,降低了算法复杂度。算法方案多次调用求解器对每个子模型求解得出子装箱策略最终得到整体的装箱方案。

久章智能与晞德求索(SEED MATH)合作,其提供的国产seed求解器能够对该方案的子模型进行快速求解且其结果毫不逊色于备受国际认可的gurobi求解器。

方案优势评价

算法的效果可通过已装载货物的多个集装箱的平均满载率、算法运行时间和使用集装箱的数量来体现。

将求解器对子模型求解结束时间设置为30s,以下是算法方案对2个算例分别调用gurobi和seed的测试结果

算例1:

数量不等的5种货物、3种数量为5的集装箱

算法调用gurobi和seed生成装箱方案的箱数都为6个

算例2:

数量不等的10种货物、3种数量为5的集装箱

算法调用gurobi生成装箱方案的箱数为6个,而调用seed仅为5个

结果显示,即使算法方案调用seed求解器在时间效率上稍显不足,但在装入若干货物集装箱的满载率上则略胜于gurobi。本着降本增效的目的,久章智能与晞德求索(SEED MATH)合作选用的seed求解器是综合考虑下的最优选择。

方案体验网站

上传测试数据文件后运行算法,片刻后可看到可视化演示结果。

测试网站的操作步骤如下:

①打开网站http://47.103.101.234:3565/ (点击阅读原文可打开网站)

②上传excel数据文件(文件内仅有一个sheet且无隐藏行列)

containers文件的列名:

集装箱的类型名、数量、

集装箱内部的长、宽和高

boxes文件的列名:

货物的类型名、数量、长、宽、高、

表示该类货物是否必须在货堆顶部的二进制变量

③点击Upload Files后请勿进行刷新或返回操作,片刻后浏览器跳转至结果界面

④结果界面中,您可查看装箱方案的详细信息

整体装箱方案的列名:

集装箱的类型名、代号、长宽高、满载率、

各类货物的装载数量、算法运行时间

多个集装箱装箱方案的列名:

箱内货物的类型名、代号、长宽高、

表示该类货物是否必须在货堆顶部的二进制变量、

值较小的坐标x、y、z和值较大的坐标dx、dy、dz、

该货物是否水平旋转的二进制变量

每个集装箱装箱方案的可视化结果

如您有货物装箱方案优化的需求,

可通过久章智能官网联系久章智能负责人了解详情

也欢迎加入创新-2 了解久章智能的智能决策产品系列

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本文转载自久章智能微信公众号(原文发布于 2024-06-06),内容保持原貌。扫码关注公众号「久章智能」,第一时间获取智能决策系列文章。阅读原文 ↗