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我很难理解如何为切割库存问题制定代码。我在网上广泛搜索过，我看到了很多理论，但没有实际的例子。

大部分查询结果指向维基百科页面：http ://en.wikipedia.org/wiki/Cutting_stock_problem

将生产 13 种图案，并在旁边标明所需数量。机器默认生产一个 5600 宽度的工件，切割成以下宽度。目标是减少浪费。

  Widths/Required amount
1380    22
1520    25
1560    12
1710    14
1820    18
1880    18
1930    20
2000    10
2050    12
2100    14
2140    16
2150    18
2200    20

有人会告诉我如何用 lpsolve/lpsolve API 在 R 中制定这个解决方案吗？

  stock=5600
  widths=c(1380,1520,1560,1710,1820,1880,1930,2000,2050,2100,2140,2150,2200)
  required=c(22,25,12,14,18,18,20,10,12,14,16,18,20)

 library(lpSolveAPI)




 ...
 solve(lprec)
 get.variables(lprec)
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1 回答 1

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您可以将其建模为混合整数问题并使用各种技术解决它。当然，要生成变量（即有效的宽度模式），您需要使用合适的列生成方法。

看看这个 C++ 项目：https ://code.google.com/p/cspsol

cspsol 基于 GLPK API 库，使用列生成和分支绑定来解决 MIP。它可能会给你一些关于如何在 R 中做到这一点的提示。祝你好运！

于 2015-03-02T08:47:53.273 回答