得物极光蓝纸箱尺寸建筑设计实践

外。

其中所，S_i声称Sku_i的销生产量，R_i声称Sku_i的推荐盒子型号结果装运所部

推荐盒子型号应该充分利用内部隙大于最低要求，在盒子型号组中所可选择极小盒子型号，即

盒子子的大小，应该充分利用至少可以贴运单，也不能过大不良影响仓内医务人员拆开效所部

同时我们对sku完成稍长>阔>极高的排列清扫，同时界定糖果子稍长>阔>极高

最后，我们要求盒子子的稍长阔极高多达据仅有为自始整多达，即

三、可用性解法

3.1 一般求由此可知方式为概述

对于这个可用性难题，一般而言主要仅限于直观由此可知解法和新方式为解法：

直观方式为主要是用单纯形法（线性总体规划）或者一些增量的方式为（非线性总体规划）先转化茎定界法认单单我们要的自始整多达由此可知。直观方式为如果是线性总体规划难题能通过单纯形法在解决办法域的顶点中所认单单当前也就是说由此可知，非线性总体规划也是通过微分学方式为或者依赖于次的增量认单单相近于也就是说由此可知的，由于不是多项式时间段的求由此可知方式为，故而一般而言在大规模重构上不解决办法。

启蒙解法如遗传解法、啮齿动物解法、进化解法、智能解法针对广泛的难题。可以将它当作一个黑盒子子对却是任何难题适用范围。新方式为解法，说白了就是有正向的穷举法，在量度资源依赖于的确实会下，须要根据难题情节和模型号表现形式，可选择合理的邻域骨架或转换机制，在当前搜寻能力和局部搜寻能力彼此间来作权衡。启蒙解法一般而言须要假定初始由此可知；另外，解法不能保证在多项式时间段收敛，但常常可以控制解法增量次多达。

3.2 直观由此可知求法

线性总体规划

对于线性总体规划难题，它的解决办法由此可知构先加的集合为凸集或者无界域，辛解决办法由此可知也就是说该凸集的顶点，通过凸集的特殊性断定也就是说由此可知但会在凸集的顶点上，然后通过查找先排列的方式为可以断定也就是说由此可知，但是当顶点过多的时候，则须要用单纯形法认单单线性总体规划的也就是说由此可知。

非线性总体规划

如果期望函多达或者强制督导条件中所富含非线性函多达，例如局限性的难题中所期望函多达装运所部中所具有非线性各种因素，这种总体规划难题为非线性总体规划难题。一般来说，由此可知非线性总体规划难题要比由此可知总体规划难题困难的多，它不像求由此可知线性总体规划有单纯形法这一种共通方式为，非线性总体规划目前还没适用范围于各种难题的一般解法，各个方式为都有自己特定的具体来说。

自始整多达总体规划

因为要求编码器的结果是自始整多达，所以须要用是从定界法来求由此可知。

是从定界法的核心思想就是茎和剪枝。当不重新考虑所求由此可知不能是自始整多达这个条件时，用单纯形法调为单单也就是说由此可知，但是这个由此可知一般而言不全是自始整多达，因此引入剪枝的方式为一点一点减小范围，直到所求由此可知为自始整多达由此可知。

从图中所可以看到，给定调用阶段，须要假定编码器的当前的上界和所求，如果能有一些新方式为的方式为获得稍微好点的上所求作为初始由此可知为基础那是很好的不过的了。如果没的话可以先设置为自始负指数函数。

接着进入到主反应器中所，通过求由此可知自始整多达总体规划的年中肥大难题（线性总体规划）来得到该子难题的上界；分由此可知难题可以借助对自始整多达总体规划难题完成整合，同时也可以借助我们得到所求。

3.3 元新方式为方式为

以遗传解法为代表人的这类解法，非常适合以下情节：

人工智能激参多达可用性

一一小骨架和功用单独的Pop可用性难题

一一小衍生物模型号难以设立的黑盒子可用性难题

多期望可用性难题

3.3.1 遗传解法

辛本概念

辛因：解决办法由此可知的金属元素

生殖细胞：一条生殖细胞为一个解决办法由此可知

斜向：多条生殖细胞切断拼接先加更进一步生殖细胞

相异：将生殖细胞的一小辛因完成重写

粘贴：实际上遗传粘贴上一条生殖细胞

督导流程

1）在解法初始阶段，它但会随机生先加一组解决办法由此可知，也就是第一代生殖细胞。

2）然后引入为了让该度函多达分别量度每一条生殖细胞的为了让该总体，并根据为了让该总体量度每一条生殖细胞在下一次进化中所被看中所的概所部。

3）通过“斜向”，生先加N-M条生殖细胞。

4）先对斜向后生先加的N-M条生殖细胞完成“相异”转换。

5）然后使用“粘贴”的方式为生先加M条生殖细胞；

6）每一次2~5。

四、确切构建

4.1 多达据系统性

首先粗略看下近一年得物单单货的sku的稍长、阔、极高主多达据及其销生产量产于，这是我们骨架设计盒子型号的依据多达据。同时综合重新考虑仓内实际上机具时候的效所部以及交货的先加本，因此盒子子的种类多达生产量也不作太多，否则但会减小仓内拆开医务人员先取盒子子的难度，交货先加本也但会相应该提极高。

在这一步，重新直接影响首先要正确和局限性盒子型号 A/B ，同时8~15种这个多达生产量转入到构建参多达中所也减小了量度最优化，所以决定单独这个盒子型号多达生产量的表达式，首先假设单独N种盒子型号，每个盒子型号稍长阔极初中个多达，即编码器3 * N个参多达。

接从前我们界定一下货品sku和盒子型号的 稍长>阔>极高，首先对近一年的多达据完成稍长阔极高排列、极度表达式等清扫，例如单独了12种盒子型号，我们就将sku和盒子型号在稍长阔极高等价用k-means聚类先加12组。

来作这个聚类系统性，一方面，根据实际上确实会，例如转化面单规格界定盒子型号也就是说，先转化盒子型号总生产量也就是说表达式，界定盒子型号上限规格；

另一方面，每个聚类的最大表达式可以作为盒子型号的给定调用表达式（实际上须要加上5mm作为裂缝）。

4.2 强制督导和期望

经营范围上强制督导来说，只须要将货品装入盒子子，留下裂缝方能，且由于具体盒子子的种类多达生产量，这里还须要具体的是每组盒子子的稍长>阔>极高，即

constraint_ueq = (

# 单个盒子子稍长>阔>极高lambda x: x[1] - x[0],lambda x: x[2] - x[1],

lambda x: x[4] - x[3],lambda x: x[5] - x[4],

... ）

期望则是max 装运所部，即

def cal_g_r_cached(p):'''The objective function. input routine, return total distance.cal_total_distance(np.arange(num_points))'''total_r = 0for row in npd:r = [-1] * box_numfor i in range(box_num):if (row[0] <= p[3 * i]) and (row[1] <= p[3 * i + 1]) and (row[2] <= p[3 * i + 2]):r[i] = row[4] / (p[3 * i] * p[3 * i + 1] * p[3 * i + 2])total_r += max(r) * row[3]print(total_r)return -total_r / sum_cnt

4.3 事实

最终依此跑了几个发行版，装运所部仅有有不等的大大提高，单仅有纸张占地面积有显著下降；

最终可选择的1203可行性作为工程侧的编码器，装运所部大大提高5.49%，单仅有纸张占地面积节约7.6%，单仅有订价提高0.06元。

五、彩蛋 -- 使用遗传解法所画NONO

在写这篇文章查系统性资料发现的挺有脑洞的内容可，用多达个带有橙色的自始方形，拆解先加图形。

这里试着用60个自始方形所画了下NONO。

效果北至南如下：

在可用性解法中所，讲解了遗传解法的北至南流程，那么所画这个NONO和盒子型号骨架设计有啥区别呢？

在盒子型号骨架设计中所，须要辛于装运所部举例来说去量度盒子子规格，因此，在界定为了让该度函多达的时候，只要先取Maximize装运所部这个举例来说方能，那么到了此处，只要将期望函多达界定为完全相同橙色规格的光亮自始方形拆解结果与期望视频的相近度方能。

5.1 为了让该度函多达

首先须要认单单能够生产定量光亮自始方形组先加的图和期望NONO图的关联或者相近度的方式为，那么如何界定相近度呢？图形的相近度即在某个橙色三维空间（例如RGB、HSV）下的表达式向生产量的相近度，每个点的关联表达式总和极小则越相近想要的期望几何图形，类似于的审计函多达例如MSE、RMSE、PSNR、ERGAS、SAM等。

上图是对于一些图形谐波方式为，各种相近度审计方式为也就是说该的相近度结果。其中所“Original”一栏显示的是原始图形与自身比较后的分多达。

这里可选择ERGAS来作为我们的为了让该度函多达的依据。

5.2 可选择

这里用不一定实际上用扑克牌赌方式为来来作可选择，95%概所部可选择为了让该度函多达靠前的由此可知，5%的概所部从其他由此可知里面随机可选择。

ifrandom.random < 0.95:'''可选择辛因的来源父母，95%几所部从也就是说的祖先中所随机'''poly_a = random.choice(polygons[:1])poly_b = random.choice(polygons[1:5])else:'''可选择辛因的来源父母，5%从所有的祖先中所随机'''poly_a = random.choice(polygons)poly_b = random.choice(polygons)

5.3 斜向和相异

这里也一样用随机多达，大概所部随机从父类中所继承赋表达式辛因，小概所部重写辛因表达式，坐标斜向相异北至南如下，橙色斜向相异同理。

temp = random.randomiftemp < 1/ polygon_num:'''设定一定几所部坐标相异'''rnd_temp_coord = poly_a.coord_list[i][:]rnd_temp_coord[random.randint(0, vertices - 1)] = random.randint(0, img_width), random.randint(0, img_height)temp_coords.append(rnd_temp_coord)eliftemp < 0.5:'''随机继承父母中所的一个辛因'''temp_coords.append(poly_b.coord_list[i])else:temp_coords.append(poly_a.coord_list[i])temp = random.random

*文/酱油

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