2차원 적재문제(Two-Dimensional Bin Packing Problem)는 저장소(bin)에 각각의 개체(item)를 2개가 겹치지 않게 적재하는 것으로 요구되는 저장소의 수를 최소화하는 것이다. 이러한 적재 문제는 효과적인 계획을 수립하지 않으면 트럭 및 수송의 경우 불필요한 운송으로 인해 비용이 낭비된다. 이렇게 화물 취급을 통해 이윤을 얻는 대상자에게는 적재 효율성과 경제성을 고려한 방안들이 필요하다. 그러나, 이 문제는 NP-hard 문제로 잘 알려져 있으며 실제적인 최적해를 구하는 것이 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 적재 공간의 효율성이 높은 새로운 ...
2차원 적재문제(Two-Dimensional Bin Packing Problem)는 저장소(bin)에 각각의 개체(item)를 2개가 겹치지 않게 적재하는 것으로 요구되는 저장소의 수를 최소화하는 것이다. 이러한 적재 문제는 효과적인 계획을 수립하지 않으면 트럭 및 수송의 경우 불필요한 운송으로 인해 비용이 낭비된다. 이렇게 화물 취급을 통해 이윤을 얻는 대상자에게는 적재 효율성과 경제성을 고려한 방안들이 필요하다. 그러나, 이 문제는 NP-hard 문제로 잘 알려져 있으며 실제적인 최적해를 구하는 것이 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 적재 공간의 효율성이 높은 새로운 알고리즘을 제안한다. 그 세부 연구 내용은 다음과 같다. 첫째, 저장소에 개체가 적재될 수 있는지를 판단 할 수 있는 함수를 정의한다. 둘째, 공간의 효율성을 위하여 불용 공간들을 병합하여 공간의 활용도 제고 방안을 고려한다. 셋째, 개체 적재시 효율성이 좋은 개체를 판단할 수 있는 적합성 함수를 제시한다. 넷째, 개체의 회전 방향을 판단할 수 있는 함수를 정의한다. 논문에서 제시한 알고리즘을 실험한 결과 기존 적재 기법에 비해 평균적으로 회전 불가능한 개체에 대한 적재 알고리즘은 평균 0.63% 높았으며, 회전 가능한 개체에 대한 적재 알고리즘은 평균 3.41%의 적재 효율성을 향상시켰다.
2차원 적재문제(Two-Dimensional Bin Packing Problem)는 저장소(bin)에 각각의 개체(item)를 2개가 겹치지 않게 적재하는 것으로 요구되는 저장소의 수를 최소화하는 것이다. 이러한 적재 문제는 효과적인 계획을 수립하지 않으면 트럭 및 수송의 경우 불필요한 운송으로 인해 비용이 낭비된다. 이렇게 화물 취급을 통해 이윤을 얻는 대상자에게는 적재 효율성과 경제성을 고려한 방안들이 필요하다. 그러나, 이 문제는 NP-hard 문제로 잘 알려져 있으며 실제적인 최적해를 구하는 것이 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 적재 공간의 효율성이 높은 새로운 알고리즘을 제안한다. 그 세부 연구 내용은 다음과 같다. 첫째, 저장소에 개체가 적재될 수 있는지를 판단 할 수 있는 함수를 정의한다. 둘째, 공간의 효율성을 위하여 불용 공간들을 병합하여 공간의 활용도 제고 방안을 고려한다. 셋째, 개체 적재시 효율성이 좋은 개체를 판단할 수 있는 적합성 함수를 제시한다. 넷째, 개체의 회전 방향을 판단할 수 있는 함수를 정의한다. 논문에서 제시한 알고리즘을 실험한 결과 기존 적재 기법에 비해 평균적으로 회전 불가능한 개체에 대한 적재 알고리즘은 평균 0.63% 높았으며, 회전 가능한 개체에 대한 적재 알고리즘은 평균 3.41%의 적재 효율성을 향상시켰다.
Two-Dimensional Bin Packing Problem is to load each item onto a bin with no overlap two items and minimize the number of bin needed. As for such bin packing problem, if it does not establish a plan effectively, it is waste due to the unnecessary transportation by trucks. To the person who gets profi...
Two-Dimensional Bin Packing Problem is to load each item onto a bin with no overlap two items and minimize the number of bin needed. As for such bin packing problem, if it does not establish a plan effectively, it is waste due to the unnecessary transportation by trucks. To the person who gets profit through such freight handling, it is necessary to consider novel methods with the loading efficiency and economy. However, this problem is well known as a NP-hard problem, and it is difficult to get an optimal solution. Accordingly, this paper suggests a new algorithm with high efficiency in loading space. From the result of this research above, it may be summarized as follows: First, the paper is to define a judgment function whether items can be loaded onto a bin. Second, it considers a method to promote the use of space with merging useless spaces into an effective space. Third, it suggests a fitness function to judge items with the better efficiency in loading items. Fourth, it defines a function to judge the rotation direction of item. As a result of examined the loading algorithm suggested, the algorithm was 0.63% higher than the existing loading methods without rotation. Also, we can see the loading algorithm with rotation improved 3.41% of loading efficiency on average.
Two-Dimensional Bin Packing Problem is to load each item onto a bin with no overlap two items and minimize the number of bin needed. As for such bin packing problem, if it does not establish a plan effectively, it is waste due to the unnecessary transportation by trucks. To the person who gets profit through such freight handling, it is necessary to consider novel methods with the loading efficiency and economy. However, this problem is well known as a NP-hard problem, and it is difficult to get an optimal solution. Accordingly, this paper suggests a new algorithm with high efficiency in loading space. From the result of this research above, it may be summarized as follows: First, the paper is to define a judgment function whether items can be loaded onto a bin. Second, it considers a method to promote the use of space with merging useless spaces into an effective space. Third, it suggests a fitness function to judge items with the better efficiency in loading items. Fourth, it defines a function to judge the rotation direction of item. As a result of examined the loading algorithm suggested, the algorithm was 0.63% higher than the existing loading methods without rotation. Also, we can see the loading algorithm with rotation improved 3.41% of loading efficiency on average.
AI-Helper
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.