昨晚我正在处理一个应用程序并遇到了一个特殊的问题，我肯定可能有一个有效的算法来解决它。有人可以建议吗？
问题：
TL; DR：也许照片会有所帮助：http://www.custom-foam-inserts.com/。我有很多适合各种隔间的物品：我想尽量减少需要采取的案件数量。
我有一套昂贵的电子设备，我想装入专门设计的保护盒中。这些盒子每个都有许多隔间，每个隔间可以装配一个物品：其中一些专门设计用于适合特定物品（即相机形孔），其中一些是通用的（矩形孔）。我事先知道有不同尺寸的C隔间以及它们的尺寸。
这些盒子有两种不同的布局，每个布局至少有一个隔间。布局可能是“两个大矩形隔间和4个小圆形隔间”。
每个隔间尺寸至少存在于一个布局上，但我的物品不适合任何隔间尺寸。每个项目至少适合一个隔间，可以放入多个不同的隔间：例如，我的DSLR相机可能紧密贴合在“中矩形”隔间中，宽松贴合在“大矩形”中，完美贴合在''单反相机隔间'，但不适合'小圆圈'。为此，我列出了哪些隔间适合每个项目。
这些物品是中等异构的 - 例如，可能有50个一个尺寸的物品和20个另一个尺寸的物品。
每个盒子有两个成本Volume和Dollars（但是D~与V成比例）。我需要尽量减少这些费用中的一个或两个，同时将我的所有物品放入包装盒中。由于盒子的布局，最佳解决方案可能包含未使用的隔间。如果两个溶液具有相同的体积，请选择具有最多未使用的隔室的溶液。因为每个隔间至少存在于一个布局中，并且每个项目都适合至少一个隔间，所以始终存在适合所有项目的解决方案。
项目数：＆lt; = 2000，平均情况150。 隔间数：＆lt; = 1000。 布局数：＆lt; = 1000。
关于这个的任何想法？我看了一下Knapsack和Bin Packing算法，我不确定它们是不是可行的方法。非常感谢。
答案 0 :(得分：1)
从问题描述中确实看起来确实是背包问题，因为您必须最大限度地利用可用空间，同时牢记选项的重量。
根据您的目标，您还可以考虑使用Genetic Algorithm。由于这个问题是NP Complete，如果你需要添加更多的项目，运行时间最终会爆炸，所以如果我需要与时间无关的最佳解决方案，我会主要考虑这个问题。
另一方面，遗传算法应该能够在相对较短的时间内提供一些解决方案，但是，它提供的解决方案可能不如Knapsack算法提供的解决方案，所以我会如果我对我需要提供解决方案的时间有限制而选择GA，我不在乎它是不是绝对最好的。