面向真实三维装箱问题的基准数据集与实例生成器
人工智能
2023-06-30 v4
摘要
本文提出了一个针对真实装箱问题的基准。该数据集由12个复杂度各异的实例组成，其规模不同（包裹数量从38到53不等）并包含用户自定义需求。事实上，构建这些实例时考虑了若干面向真实世界的约束：i) 物品与箱子的尺寸，ii) 重量限制，iii) 包裹类别间的亲和性，iv) 包裹摆放顺序的偏好，v) 负载均衡。除数据外，我们还提供了一个自行开发的用于数据集生成的 Python 脚本，称为 Q4RealBPP-DataGen。该基准最初旨在评估量子求解器的性能。因此，这组实例的特性是根据当前量子设备的局限性设计的。此外，包含数据集生成器以允许构建通用基准。本文引入的数据提供了一个基线，将鼓励量子计算研究者致力于真实世界的装箱问题。
引用
@article{arxiv.2304.14712,
title = {Benchmark dataset and instance generator for Real-World Three-Dimensional Bin Packing Problems},
author = {Eneko Osaba and Esther Villar-Rodriguez and Sebastián V. Romero},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.14712},
year = {2023}
}
备注
11 pages, 4 figures