In the Two-Bar Charts Packing Problem (2-BCPP), it is required to pack the bar charts (BCs) consisting of two bars into the horizontal unit-height strip of minimal length. The bars may move vertically within the strip, but it is forbidden to change the order and separate the chart's bars. Recently, for this new problem, which is a generalization of the Bin Packing Problem (BPP) and 2-Dimensional Vector Packing Problem (2-DVPP), several approximation algorithms with guaranteed estimates were proposed. However, after a preliminary analysis of the solutions constructed by approximation algorithms, we discerned that the guaranteed estimates are inaccurate. This fact inspired us to conduct a numerical experiment in which the approximate solutions are compared to each other and with the optimal ones. To construct the optimal solutions or lower bounds for optimum, we use the Boolean Linear Programming (BLP) formulation of 2-BCPP proposed earlier and apply the CPLEX package. We also use a database of instances for BPP with known optimal solutions to construct the instances for the 2-BCPP with known minimal packing length. The results of the simulation make up the main content of this paper.


翻译:在双巴图表包装问题(2-BCPPP)中,需要将由两条条条组成的条形图(BCs)打包到最低长度的横向单位-高度条纹内。条形图可能垂直移动,但禁止在条形内移动,但禁止改变顺序和分离图条条。最近,针对这个新问题,即对Bin包装问题(BPP)的一般化和2-二维矢量包装问题(2-DVPPP)的一般化,提出了若干带有有保证估计的近似算法。然而,在对近似算法构建的解决办法进行初步分析后,我们发现有保证的估计数是不准确的。这一事实激励我们进行数字试验,在数字中将大致的解决办法相互比较,并与最佳的解决办法进行比较。为了最佳地构建最佳的解决方案或更低的界限,我们使用早先提出的2-BCPLEX包(2-DPPPPP)的配方。我们还使用一个有已知最佳解决办法的BPPPs实例数据库,以已知的最佳办法为2-BCPPPP2的包装长度最小的包件。模拟的主要内容。

0
下载
关闭预览

相关内容

最新《高级算法》Advanced Algorithms,176页pdf
专知会员服务
92+阅读 · 2020年10月22日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
199+阅读 · 2019年10月10日
最新图学习推荐系统综述 | Graph Learning Approaches to Recommender Systems
机器学习与推荐算法
5+阅读 · 2020年4月29日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月28日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月20日
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月18日
Arxiv
3+阅读 · 2018年2月24日
VIP会员
最新内容
《人工智能赋能的适应性多功能电磁战》
专知会员服务
3+阅读 · 今天15:47
俄乌战场实验室:全面战争如何重塑现代作战
专知会员服务
3+阅读 · 今天15:30
2026年美空军协会会议上的无人机系统趋势
专知会员服务
7+阅读 · 9月28日
反制无人机:乌克兰提供的五点启示
专知会员服务
12+阅读 · 9月23日
《各指挥层级均亟需红队能力》报告
专知会员服务
10+阅读 · 9月23日
《航电任务系统框架(FAMOS)》50页报告
专知会员服务
8+阅读 · 9月22日
《对抗行动中的人工智能与自主性》智库报告
专知会员服务
13+阅读 · 9月22日
《从数据到胜利:战争中的分析优势之争》
专知会员服务
16+阅读 · 9月22日
相关资讯
最新图学习推荐系统综述 | Graph Learning Approaches to Recommender Systems
机器学习与推荐算法
5+阅读 · 2020年4月29日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月28日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员