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Rectangular Bin-Packing Problem: a computational evaluation of 4 heuristics algorithms

机译:矩形箱包装问题:4个启发式算法的计算评估

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摘要

The Rectangular Bin-packing Problem, also known as The Two-dimensional Bin-packing Problem (2DBPP), is a well-known combinatorial optimization problem which is the problem of orthogonally packing a given set of rectangles into a minimum number of two-dimensional rectangular bins. In this article we benchmark four heuristics: constructive, based on a First Fit Decreasing strategy, local search using a greedy packing First-Fit algorithm, Simulated Annealing with multiple cooling values and Genetic Algorithm. All implementations are written in Python, run using the Pypy environment and the new multiprocessing module. All implementations were tested using the Berkey and Wang and Martelo and Vigo Benchmark Instances.
机译:矩形垃圾箱问题,也称为二维垃圾箱问题(2dBPP)是一个众所周知的组合优化问题,这是正交包装给定的一组矩形的问题,进入最小数量的二维数矩形箱。在本文中,我们基准三种启发式:建设性,基于第一个拟合减少策略,使用贪婪包装的第一拟合算法,模拟退火,具有多种冷却值和遗传算法。所有实现都用Python编写,使用Pypy环境和新的多处理模块运行。所有实现都使用伯利和王和马里托和维诺基准实例测试。

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