排样问题强化学习组合优化

news/2024/10/18 0:33:39/

排样问题

上海友图：

2d不规则图像排样 java代码有一定效果：

2023年像是python 矩形框

算法讲解无代码

强化学习加组合优化

Max Rects Packer 最大矩形装箱算法

排样问题

2.排样问题(nesting problem)又称为下料问题(cutting and stock problems) 或填充问题(packing problem)，其目标是在材料切割过程中寻找一个较高的材料利用率。排样问题属于经典的np-hard问题，其时间复杂度随着问题规模的增加迅速上升，难以在合理时间内精确求解大规模实例。

一篇专利

一种基于深度强化学习的二维异形件排样方法与流程

上海友图：

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2d不规则图像排样 java代码有一定效果：

GitHub - mses-bly/2D-Bin-Packing: Library to solve 2D bin packing problems with irregular pieces.

2023年像是python 矩形框

GitHub - eourm20/2d_bin_packing: exact method

算法讲解无代码

二维异形件排版算法介绍（一）-云社区-华为云

强化学习加组合优化

接下来分别详细解读一篇RL-based learning to cut的文章和一篇GNN-based end-to-end learning to solve MILP的文章。

现在研究强化学习+组合优化的paper不少了（几十篇+），但方法似乎就这么几种，对此您怎么看？ - 知乎

以下参考：

深度强化学习求解组合优化问题（路径、调度问题）；DRL for OR/COR - 知乎

1、Solve routing problems with a residual edge-graph attention neural network ；文章链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S092523122200978X ；开源代码地址：GitHub - Lei-Kun/DRL-and-graph-neural-network-for-routing-problems

2、A Multi-action Deep Reinforcement Learning Framework for Flexible Job-shop Scheduling Problem ；文章链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417422010624；开源代码地址：https://github.com/Lei-Kun/End-to-end-DRL-for-FJSP ； https://github.com/Lei-Kun/Dispatching-rules-for-FJSP