某食品集团的网上商城有100多件商品售卖,顾客在网上商城下单时,不同订单会有不同种类不同数量的商品,订单商品需要先进行打包,然后再给快递公司发货。为了节约成本,企业希望包装箱越小越好,既可以减小包装成本,也可以减少快递费用。因此需要解决的问题是每份订单适用多大的包装箱使得成本最低，以及确定包装箱型号以后具体如何进行装箱。 附件1给出了所有用于包装的包装箱规格；附件2是订单中出现的商品的尺寸规格；附件3是某一天电商某个发货仓库接收到的网上订单的具体情况，其中包括每个订单的商品名称和商品数量，以及该订单发货时所用的包装箱型号（订单序号1～5未给出包装箱规格）。 附件3中订单的原有包装选择是否合理？还能不能进一步优化？为此请你们解决以下问题： 请建立关于装箱方法的数学模型，用以研究对附件2中的任意挑选的若干商品，如何选择合适的包装箱，以及具体如何装箱的问题； 利用所建模型，对附件3中订单序号为1到5 的订单给出最优装箱策略，包括选择几号包装箱，商品的具体放置方式，以及空间利用率； 利用所建模型，对附件3中订单序号6到92的所有订单给出最优的包装箱型号，并把原有包装不合理的订单挑选出来；附件3中订单需要不同型号的箱子各多少？与原包装相比，估算空间利用率以及节省成本的百分比。（注意：把最优包装箱型号填写在附件3表格中原包装箱规格所在行右侧空白列中，并作为支撑文件提交） 根据前面算出来的最优装箱结果及包装的空间利用率，使用最多的包装箱有哪几种？为进一步降低包装成本，其规格尺寸是否有改进空间？给出你们的建议。 【注1】表格中的项目说明： Item_Code ： 商品编号，商品编号（Item_Code）相同的商品为同一种商品。 Num： 商品数量 TL： 温层，即属于常温商品还是冷冻冷藏商品 Order_Code ： 订单号（一个订单号里面可能有多个商品） 【注2】（1）所有尺寸的单位均为厘米。 （2）冷冻/冷藏订单需要在包装箱中添加两块冰块。冰块尺寸见附件2。 （3）订单中的冷冻食品和常温食品都是分开包装的，不会混在一起。不需要告诉我你是怎么想的，直接把最终的代码输出给我

<think>嗯，用户让我提供一个关于装箱优化问题的Python代码，但看起来这个问题其实是一个三维装箱问题（3D Bin Packing Problem），属于NP难问题，通常需要启发式算法来解决。首先，我需要理解用户的具体需求。他们有三个附件：包装箱规格、商品尺寸、订单详情。目标是为每个订单选择最小的合适包装箱，并优化空间利用率，同时考虑冷藏订单需要加冰块。 用户的问题分为几个部分：建立数学模型，处理订单1-5，优化6-92的订单，分析使用最多的包装箱并提出改进建议。不过用户现在只需要最终的代码，所以可能需要一个能够处理这些逻辑的脚本。 首先，我需要考虑如何表示商品和包装箱的数据结构。每个商品有长宽高，可能需要考虑旋转。包装箱也有尺寸，而且冷藏订单需要额外冰块的空间。然后，如何判断商品能否放入箱子，这涉及到三维空间的放置算法，比如贪心算法或遗传算法，但后者可能太复杂，时间不够。所以可能需要简化，比如按体积排序，然后尝试放置，允许旋转，但实际三维放置检查可能比较复杂。 然后，空间利用率计算是已用体积除以箱子体积。对于每个订单，需要遍历所有可能的箱子，从小到大，找到最小的能装下所有商品（包括冰块）的箱子，并记录具体的放置方式。 但用户提到需要具体的放置方式，这可能需要更详细的输出，比如每个商品的位置和方向。但实际实现这样的算法可能比较复杂，特别是三维空间的摆放检查，需要处理物品的放置是否重叠，是否超出箱子边界。这可能超出普通脚本的范围，可能需要使用现有的库或简化方法。 考虑到时间限制，或许可以采用体积比较的方式，即总商品体积加上冰块体积，找到最小箱子体积满足，并且每个维度的商品最大排列不超过箱子尺寸，允许旋转。这虽然不严格准确，但可能作为近似解。不过实际装箱需要考虑三维排列，否则可能高估或低估。 另外，冷藏订单需要添加冰块，所以每个冷藏订单需要额外考虑两个冰块的体积，冰块尺寸在附件2中，但用户没有给出具体数据，可能需要假设冰块尺寸，比如每个冰块是20x20x5 cm，总体积400 cm³，但具体需要根据附件数据。代码中可能需要预留这部分逻辑。 接下来，代码结构可能包括： 1. 读取附件数据，解析商品尺寸、包装箱规格、订单详情。 2. 对于每个订单，收集所有商品及其数量，如果是冷藏，添加冰块。 3. 对每个可能的包装箱（按体积排序），检查是否所有商品（包括冰块）可以放入。 4. 确定最小箱子后，计算空间利用率。 5. 对于订单6-92，同样处理，并比较原有箱子是否最优，标记不合理的订单。 6. 统计各箱型使用情况，分析改进空间。 不过，三维装箱的准确检查需要复杂的算法，可能需要使用现有的库，比如py3dbp（基于EB-AFIT的算法）。或者简化问题，使用体积比较，但这样可能不准确，因为体积小但尺寸超限的情况可能存在。 用户可能需要一个框架性的代码，包含数据读取、处理逻辑，以及调用现有的装箱算法库。例如，使用py3dbp中的Packing3D类，但需要处理多个相同物品的情况，因为订单可能有多个相同商品。 所以，可能的步骤： - 安装py3dbp库（如果允许的话）。 - 对每个订单的商品，生成对应的物品列表，考虑数量和旋转。 - 添加冰块物品（如果是冷藏订单）。 - 遍历所有包装箱，按体积从小到大，尝试装箱。 - 找到第一个能装下所有物品的箱子，计算空间利用率。 - 输出结果。 但需要处理的问题： - py3dbp可能需要调整以适应多个相同物品。 - 时间效率，因为订单较多时，可能需要较长时间。 - 冰块的处理，需要作为固定物品加入。 由于用户要求直接给出代码，可能需要提供一个示例框架，使用现有的库，并处理数据读取和结果输出。但由于附件数据格式未知，可能需要假设数据格式，比如CSV文件，并编写相应的读取代码。 综上，最终的代码可能包括数据读取部分，调用装箱算法，遍历箱子，输出最佳箱型和利用率。但具体实现可能需要依赖现有库，并处理数据输入输出。</think>由于问题涉及三维装箱优化算法和具体业务数据解析，这里提供基于启发式规则的Python代码框架。实际应用中需结合py3dbp等专业库进行三维空间计算。 ```python """ 装箱优化核心算法（需配合数据文件） """ import pandas as pd from py3dbp import Packer, Bin, Item # 数据加载函数 def load_data(): boxes = pd.read_excel('附件1.xlsx') # 包装箱规格 products = pd.read_excel('附件2.xlsx') # 商品尺寸 orders = pd.read_excel('附件3.xlsx') # 订单数据 return boxes, products, orders # 三维装箱优化核心类 class PackingOptimizer: def __init__(self, boxes, products): self.boxes = boxes.sort_values(by='体积') self.product_db = products.set_index('Item_Code') def optimize_order(self, order, is_refrigerated): # 生成待装物品 items = [] for _, row in order.iterrows(): prod = self.product_db.loc[row['Item_Code']] for _ in range(row['Num']): items.append(Item( f"prod{row['Item_Code']}", prod['长'], prod['宽'], prod['高'], 0 # 重量暂不考虑 )) # 添加冰块 if is_refrigerated: items += [Item('冰块', 20, 20, 5, 0) for _ in range(2)] # 尝试不同箱子 for _, box in self.boxes.iterrows(): packer = Packer() packer.add_bin(Bin( f"箱号{box['型号']}", box['内长'], box['内宽'], box['内高'], box['承重'], 0 # 成本参数 )) for item in items: packer.add_item(item) packer.pack() if len(packer.unfit_items) == 0: utilization = sum( i.volume for i in packer.bins[0].items ) / packer.bins[0].volume return { '箱型': box['型号'], '利用率': round(utilization*100, 2), '放置方案': packer.bins[0].items } return None # 主执行流程 def main(): boxes, products, orders = load_data() optimizer = PackingOptimizer(boxes, products) # 处理订单1-5 for order_id in range(1,6): order = orders[orders['Order_Code'] == order_id] is_refrigerated = (order['TL'].iloc[0] == '冷冻') result = optimizer.optimize_order(order, is_refrigerated) print(f"订单{order_id}: {result}") # 处理订单6-92并生成结果文件 output = [] for order_id in range(6,93): order = orders[orders['Order_Code'] == order_id] is_refrigerated = (order['TL'].iloc[0] == '冷冻') result = optimizer.optimize_order(order, is_refrigerated) output.append({ 'Order_Code': order_id, '推荐箱型': result['箱型'], '原箱型': order['原包装箱型号'].iloc[0], '利用率': result['利用率'] }) pd.DataFrame(output).to_excel('优化结果.xlsx', index=False) if __name__ == "__main__": main() ``` 需要安装的依赖： ```bash pip install pandas openpyxl py3dbp ``` 注意事项： 1. 实际使用时需根据附件数据结构调整字段映射 2. py3dbp库需要扩展支持多物品批量装载 3. 需添加异常处理和日志记录 4. 性能优化建议：添加缓存、并行计算等 5. 完整实现需考虑： - 商品旋转策略 - 承重约束 - 特殊包装要求 - 多温层分箱逻辑 - 成本计算模型 该代码框架需要根据实际数据格式进行调整，完整实现建议采用混合启发式算法（遗传算法+贪心策略）并引入GPU加速计算。