首先我想澄清英语不是我的母语，所以请耐心等待：)
我正试图解决三维箱子包装问题，只使用一个容器(背包)，我有一个关于目标函数公式的问题。我有一个集装箱和一份包裹清单：
集装箱：
- 宽度
- 深度
- 高度
- 容量
- 三维矩阵
包装：
- 宽度
- 深度
- 高度
- 位置(X、Y、Z)
- 重量
- 位置系数
每个包裹都有一个位置因子，它告诉我们您想在哪个位置装载包裹，因子范围从1到5，1意味着包裹应该放在容器的前面，5放在容器后面。
现在我的目标函数是最大化集装箱上的空间，具有较大系数的包裹必须在集装箱的后部，具有较低系数的包裹在卡车的前部。
如果我想最大化空间，我只需要最大化所有包裹体积的总和，但我应该将其与目标函数的惩罚相结合，例如，当一个因子为5的包裹位于容器前面的位置时。
我想通过一个排列成一行的相同尺寸的示例包来澄清一些事情
- 背面5 1 5 4 4 3 2 2正面
- 背面5 5 4 4 3 3 2 1 2正面
在第一个分发包中，您可以看到因子为1的包几乎位于容器的后面，而在第二个分发包，因子为1，包位于应该是(前面)，所以第二个分布更好。
问题是数据包大小不同，可以放在任何位置。我希望你能帮我：D！
目标函数的特定形式取决于求解方法。
由于装箱问题是NP难问题，我想你会使用一些启发式方法来解决它。在这种情况下，候选解决方案是由所有具有填充位置(X，Y，Z)属性的包(p)组成的集合。目标函数看起来像：
F({P}) -> int
所以你可以通过包装因子来增加结果的权重：据我所知，最好的布局是从1到5对因子进行排序。它和当前布局之间的差异是你的系数(使用最小二乘法)：
ideal: back 5 5 4 4 4 3 3 2 2 1 front
current: back 5 1 5 4 4 4 3 3 2 2 front
coefficient: (5-5)^2 + (5-1)^2 + ... + (1-2)^2