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允许数据项移动和受位置约束的局内装箱算法的研究
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允许数据项移动和受位置约束的局内装箱算法的研究
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允许数据项移动和受位置约束的局内装箱算法的研究
允许数据项移动和受位置约束的局内装箱算法的研究毕业论文范文介绍开始:
【论文摘要】
:在计算机科学和工业领域中,装箱问题有着广泛的应用背景,包括多处理器任务调度、资源分配、剪裁和现实生活中包装、整理物件等。在计算机科学中,文件分配、内存管理等低层操作均是装箱问题的实际应用,而装箱问题的各种算法如首次适应、最佳适应等策略在这些领域已经得到广泛的应用。在至今的局内装箱问题研究当中,除Giorgio在2000年提出一种数据项可移动的局内装箱算法之(文章此处忽略..)外,所有的局内装箱算法中的数据项均是不能移动的,即输入序列中的数据项一旦入箱,就不能再移动,并且在所有数据项处理完后,均不能释放部分曾经被装过数据项的箱子。论文为了进一步提高局内装箱近似算法的最坏情况渐进性能比,改进Giorgio提出的数据项移动模型,提出MAREL局内算法,算法中数据项所属区间(0,1]划分为8个并不均等且不相交的子区间:I_0,I_1,I_(略..)2,I_3,I_4,I_5I_6,I_7。I_7-数据项当作能被聚集的“小”数据项,且能整体(组)移动,插入I_1-箱,I_2-箱,I_3-箱,I_4-箱和I_5-箱当中。MAREL算法的空间复杂度是O(n),时间复杂度是O(nlogn),最坏情况渐近性能比为1.25。该算法的最坏情况渐进性能比低于同类算法的最坏情况渐进性能比,并且低于局内装箱算法渐近性能比理论上的下确界1.536…,同时低于目前(本文此处忽略..)所有的局内装箱近似算法的最坏情况渐进性能比。此外,本文还首先提出受位置约束的有色装箱问题。它在有色装箱问题的基础上加上一个约束:在有色装箱的过程中要满足重(长)的物品置于轻(短)的物品下方的原则,同时使所用的箱子数最少。论文给出了求解受位置约束的有色装箱问题的KC-LIBA算法,它首先对输入物品进行分类预处理,然后在同一类箱子内部使用经典装箱问题的近似策略(略..)A,并且重(长)的物品置于轻(短)物品下方的原则。给出了以受位置约束的经典一维装箱问题的近似算法A为基础的K-分类算法的最坏情况渐进性能比的下界。分析了当选用的受位置约束的算法A是著名装箱算法NF和FF时,KC-LIBNF以及KC-LIBFF算法的最坏情况渐进执行比。
以上为本篇毕业论文范文
允许数据项移动和受位置约束的局内装箱算法的研究
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