将一系列的圆放置在一个大圆中，两两不相交

ECM3412自然启发式计算-进化算法 这是使用二进制锦标赛，最弱替换，M基因突变和单点交叉来解决装箱问题的稳态进化算法的实现。 入门 首先，建议您创建一个虚拟Python环境。 输入命令python -m venv .venv完成此操作。 然后，我们想通过命令.venv\scripts\activate.bat 。 最后，我们要获取该项目的需求。 pip install -r requirements.txt 。 main.py文件将执行许多试验，并打印一批结果。 使用jupyter notebook notebook.ipynb打开的jupyter notebook notebook.ipynb将把结果输出为LaTeX表。 通过使用from evolution import evolve_bin_packing_solution可以使用evolution模块。

利用遗传算法（GA）算法，解决3D物体装箱问题，python实现，用最少的箱子装规定的物体，解决物流问题

利用Best Fit启发式算法，解决3D物体装箱问题，Java实现，用最少的箱子装规定的物体，解决物流问题

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程序是在MFC框架下写的，代码包括整个vs工程，有些大。 要想移植出来，理论上只要复制出packing.cpp和packing.h文件，然后实现自己的画图函数和主函数就可以了。

一个求解不等圆Packing问题的小程序 点击左上角的“P”开始测试，根据提示依次输入容器的半径、小圆的个数以及每个小圆的半径。 供测试的实验输入： 1.容器的半径为6，小圆个数是7，它们的半径都是2； 2.容器的半径为2.4143，小圆的个数是9，其中四个小圆的半径是1，五个小圆的半径是0.41415； 3.容器的半径为2.4143，小圆的个数是17，其中四个小圆的半径是1，五个小圆的半径是0.41415，八个小圆的半径是0.207；

NP不等圆Packing问题源码