在線A形裝箱問題

研究了一類有實際背景的新的裝箱問題--A形裝箱問題(ASBP)的在線情形.在ASBP中物品均為圓柱形,并且在每個箱子中物品均擺放成A字形,即后到達的物品放在先到達的物品之上且上層物品的截面半徑不超過下層物品的截面半徑,優(yōu)化目標是最小化裝下所有物品所用的箱子數(shù).當所有物品半徑都相同時ASBP退化成經(jīng)典一維裝箱問題(BP),故BP為ASBP的特殊情形.BP的大多數(shù)啟發(fā)式算法可以推廣到ASBP中,我們從最壞情形分析的角度討論了兩類ASBP啟發(fā)式算法.證明了直接推廣的啟發(fā)式算法性能較差,其中一些算法的漸近最壞比甚至可以任意大;如果半徑的種類有限,按半徑分類的啟發(fā)式算法的性能較好,并且一些算法的漸近最壞比和它們所基于的BP啟發(fā)式算法的漸近最壞比相等.

作 者： 陳鋒 邢文訓   作者單位： 清華大學數(shù)學科學系,北京,100084  刊 名： 系統(tǒng)工程理論與實踐  ISTIC EI PKU 英文刊名： SYSTEMS ENGINEERING——THEORY & PRACTICE  年，卷(期)： 2002 22(7)  分類號： O223  關鍵詞： 裝箱問題   算法分析   啟發(fā)式算法  

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