期刊导航
期刊开放获取
cqvip
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
在线A形装箱问题:模型及算法研究
被引量：
4
1
作者
陆一江
邢文训
《清华大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001年第12期1-4,共4页
A形装箱问题是由生产实际引发的一个新的数学模型 ,它是经典一维装箱问题的一种变形——每样物品有高度和半径两个参数。把装箱问题的经典算法推广到在线 A形装箱问题 ,并分别从最坏情形分析与数值模拟两方面对算法进行了比较 ,得到了...
A形装箱问题是由生产实际引发的一个新的数学模型 ,它是经典一维装箱问题的一种变形——每样物品有高度和半径两个参数。把装箱问题的经典算法推广到在线 A形装箱问题 ,并分别从最坏情形分析与数值模拟两方面对算法进行了比较 ,得到了不同而且有趣的结果。证明了 :FirstFit算法的渐近竞争比为 2 ,而其它在线启发式算法如 NextFit,Worst Fit,Best Fit(BF) ,Almost Worst Fit,Harmon-ic的渐近竞争比皆为无界 ;通过数值模拟 ,在平均意义下BF的性质最好。
展开更多
关键词
组合优化问题
A型装箱问题
在线启发式算法
数值模拟
最坏情形分析
渐近
竞争
比
原文传递
物品大小不超过1/2的一维在线装箱模型研究
被引量：
2
2
作者
张明会
韩鑫
《系统科学与数学》
CSCD
北大核心
2017年第3期781-791,共11页
研究主要针对所有装入物品大小上限为1/2时的一维装箱问题模型展开,根据物品尺寸大小划分的思想,提出一种新的一维在线装箱算法.本模型中,物品在线到来,对即将到来的物品信息及物品数量未知,算法执行过程中,首先根据物品尺寸大小将物品...
研究主要针对所有装入物品大小上限为1/2时的一维装箱问题模型展开,根据物品尺寸大小划分的思想,提出一种新的一维在线装箱算法.本模型中,物品在线到来,对即将到来的物品信息及物品数量未知,算法执行过程中,首先根据物品尺寸大小将物品划分成7大类,再根据欲先设定的packing规则,将对应类物品放入对应类型箱子中,任何时刻,算法最多打开7个箱子.算法设计过程中,不再需要额外的空间存储物品,物品一旦装入箱子不允许取出重装,箱子关闭后不允许再打开装其他物品.最后,通过详细的分析计算,验证出本算法能获得1.4236的渐近竞争比.同时通过实例构建得出问题新的下界为1.4231,将上下界之间的缝隙缩小至0.0005.
展开更多
关键词
装箱
在线算法
尺寸划分
渐近
竞争
比
.
原文传递
题名
在线A形装箱问题:模型及算法研究
被引量：
4
1
作者
陆一江
邢文训
机构
清华大学数学科学系
出处
《清华大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001年第12期1-4,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目 (6990 40 0 7)
文摘
A形装箱问题是由生产实际引发的一个新的数学模型 ,它是经典一维装箱问题的一种变形——每样物品有高度和半径两个参数。把装箱问题的经典算法推广到在线 A形装箱问题 ,并分别从最坏情形分析与数值模拟两方面对算法进行了比较 ,得到了不同而且有趣的结果。证明了 :FirstFit算法的渐近竞争比为 2 ,而其它在线启发式算法如 NextFit,Worst Fit,Best Fit(BF) ,Almost Worst Fit,Harmon-ic的渐近竞争比皆为无界 ;通过数值模拟 ,在平均意义下BF的性质最好。
关键词
组合优化问题
A型装箱问题
在线启发式算法
数值模拟
最坏情形分析
渐近
竞争
比
Keywords
combinatorial optimization
bin packing
heuristics
分类号
O224 [理学—运筹学与控制论]
原文传递
题名
物品大小不超过1/2的一维在线装箱模型研究
被引量：
2
2
作者
张明会
韩鑫
机构
大连理工大学软件学院软件工程系
大连东软信息学院软件工程系
出处
《系统科学与数学》
CSCD
北大核心
2017年第3期781-791,共11页
基金
国家自然科学基金(11570160)
大连市高层次人才创新支持计划(2015R095)资助课题
文摘
研究主要针对所有装入物品大小上限为1/2时的一维装箱问题模型展开,根据物品尺寸大小划分的思想,提出一种新的一维在线装箱算法.本模型中,物品在线到来,对即将到来的物品信息及物品数量未知,算法执行过程中,首先根据物品尺寸大小将物品划分成7大类,再根据欲先设定的packing规则,将对应类物品放入对应类型箱子中,任何时刻,算法最多打开7个箱子.算法设计过程中,不再需要额外的空间存储物品,物品一旦装入箱子不允许取出重装,箱子关闭后不允许再打开装其他物品.最后,通过详细的分析计算,验证出本算法能获得1.4236的渐近竞争比.同时通过实例构建得出问题新的下界为1.4231,将上下界之间的缝隙缩小至0.0005.
关键词
装箱
在线算法
尺寸划分
渐近
竞争
比
.
Keywords
Bin packing, online algorithm, item size partition, asymptotic compet-itive ratio.
分类号
O22 [理学—运筹学与控制论]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
在线A形装箱问题:模型及算法研究
陆一江
邢文训
《清华大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001
4
原文传递
2
物品大小不超过1/2的一维在线装箱模型研究
张明会
韩鑫
《系统科学与数学》
CSCD
北大核心
2017
2
原文传递
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
