使用一维装箱算法的工作分配优化工具 全文, 下载

关于使用一维装箱算法的工作分配优化工具的说明的整个目录是单独组织的。我在整个目录中放置了一个链接，以便您可以作为索引找到本文的内容。

• 1. 一维装箱优化算法概述
  • 1.1。需要装箱
  • 1.2. Bin 包装概念

• 2. 一维装箱算法
  • 2.1。一维装箱算法类型
  • 2.2.下一个拟合算法
  • 2.3.首次拟合算法
  • 2.4.最差拟合算法
  • 2.5.最佳拟合算法
  • 2.6。按项目大小应用降序排序
  • 2.7.下一个适合降序排序
  • 2.8.首次拟合降序排序
  • 2.9.最差拟合降序排序
  • 2.10.最适合降序排序
  • 2.11.算法应用结果对比

• 三、装箱算法实现
  • 3.1。基于 Excel VBA 的工具
    • 3.1.1。输入材料配置
    • 3.1.2。选项设置
    • 3.1.3.运行箱包装
    • 3.1.4。检查执行结果
    • 3.1.5。 VBA代码配置
  • 3.2.使用Python Bin Packing包
    • 3.2.1. Python Bin Packing包的介绍和安装
    • 3.2.2. Bin Packing示例源代码
    • 3.2.3. Bin Packing示例源代码输出
• 4.未来发展方向及参考资料
• 五、附录5.1.基于Excel VBA的工具源码5.1.1.运行表源代码
  • 5.1.2. modFactory模块源代码
  • 5.1.3. modControl模块源码
  • 5.1.4. modUtil模块源码
  • 5.1.5. CPacker类源码
  • 5.1.6. CBin类源码
  • 5.1.7. CBinItemCollection类源代码
  • 5.1.8. CBinItem 类源代码
  • 5.1.9. CTimer 类源代码

一维装箱工具近期变化（截至 2021 年 3 月 21 日）

• 1. 变更概要
• 2. 变更详情
  • 2.1 将项目大小从整数（长整型）更改为实数（双精度）（更改变量名称前缀）
  • 2.2 BinItem名称区分大小写（从Collection改为Dictionary）
  • 2.3 按奇偶组分布结果排序
  • 2.4.改进的 BinItem 加载代码
  • 2.5.如果 Bin Item Name 中有重复项，则会通过重复列表消息框进行通知，并停止执行。

使用一维装箱算法的任务分配优化工具可以在下面的 GitHub 存储库中找到。
https://github.com/DAToolset/1D-bin-packing

或者，您可以直接从此 URL 下载。
https://github.com/DAToolset/1D-bin-packing/blob/main/1D Bin Packing_20210321_1.xlsb?raw=true

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一维装箱工具可用于数据迁移（传输、转换、迁移）、数据质量诊断和数据分析。工作组可以按照数据例数、表大小等进行分配，也可以按照最近3到5次的平均执行时间进行分配。

由于当您想要同时并行运行数百或数千个任务时它可以通用，因此我希望您在必要时适当地使用它。