矩形排料问题,组合优化问题
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基于两阶段排放算法的矩形件排样优化方法随着制造业的发展,矩形件排样问题越来越受到关注。
如何在一定的材料上合理排布矩形件,以最小化浪费材料,是该问题的核心。
本文介绍了一种基于两阶段排放算法的矩形件排样优化方法,可以在一定程度上解决排样问题。
该方法分为两个阶段:初始布局和改进布局。
在初始布局阶段,将矩形件按照从大到小的顺序排列,并且从左上角开始排放。
这个步骤可以很容易地找到一个基于贪心策略的近似最优解。
接下来,我们使用一个改进方法来提高该解的质量。
改进布局阶段中,我们使用一个启发式算法来重新排列矩形件,以使得浪费材料最小化。
在初始布局中,我们按照从大到小的顺序排列矩形件,是因为较大的矩形件通常会占用更多的材料。
我们从左上角开始排放矩形件,是因为从左上角开始方便我们进行改进布局。
首先,在左上角留出一定的空间,以便稍后添加更大的矩形件。
其次,由于左上角的位置是最重要的,因此我们将更小的矩形件放在该位置,以使其更容易被填充。
在改进布局阶段中,我们使用了一个启发式算法来重排矩形件。
该算法基于两个简单的思想:首先,我们尽可能靠近其他矩形件排列矩形件;其次,浪费材料最小化。
具体地说,我们首先找出与已经排布的矩形件相邻的空间,然后排布矩形件使其尽可能占用该空间。
如果无法使用该空间,则在相邻的空间中重复该过程,直到找到一个可用的空间。
对于多个可用的空间,我们使用一个评估函数来选择最合适的空间。
评估函数是根据浪费的材料数量来计算的。
我们使用一个简单的计算方法来估算浪费材料数量。
具体而言,我们计算材料与最大矩形件的比值,然后用该比值乘以未覆盖的面积来估算浪费的材料数量。
这个简单的方法虽然存在一定的误差,但可以很好地衡量浪费材料的程度。
除了使用评估函数来选择最佳可用空间之外,我们还可以使用一些其他的策略来进一步优化改进布局。
例如,在选择可用空间时,我们可以尽可能地选择更大的空间,以便利用最大的未覆盖面积。
在最终布局中,我们得到了一个近似最优解。
基于两阶段排放算法的矩形件排样优化方法随着制造业市场的竞争越来越激烈,排样优化技术被广泛应用于许多工业领域中,例如服装、木工、金属加工等。
针对矩形件排样问题,本文提出了一种基于两阶段排放算法的矩形件排样优化方法。
首先,我们需要确定一个适当的矩形件排放方案,使得每个矩形件都被分配到合适的位置上,并且最终生成的布局图面积最小。
这就需要引入一个经典的排放算法——两阶段排放算法。
具体来说,该算法分为两个阶段:首先,将所有矩形件根据宽度进行排序,并将其插入到一个类似于二叉树的结构中,使得它们的宽度和尽可能平均地分布在整个结构中;接下来,再按照高度顺序,将每个矩形件放置到最合适的位置上,使得每个矩形尽可能少地出现重叠或无法插入的情况。
在这个过程中,我们可以使用一种称为“贪心策略”的技术,即优先放置最大的矩形,并尽量利用小矩形填补空隙,以获得最优解。
接下来,我们需要考虑如何优化已经生成的矩形布局,使其更加节省空间并且能够适应不同的生产需求。
为此,我们提出了以下两种方法:一,采用“局部优化”策略,即选择任意一个矩形进行移动或旋转,以改善原始布局的整体效果。
在这个过程中,我们可以设置一种称为“Hill Climbing”的技术,即每次选择当前解的最优方案,并将其作为下一步优化的起点,以求得全局最优解。
同时,我们还可以使用一些评估指标,例如布局面积、矩形间距等,以衡量不同解的质量,为后续优化提供参考。
二,采用“自适应调整”策略,即根据特定的生产需求,动态地改变矩形布局的参数,例如矩形宽度、高度、间距等,以适应不同的生产要求。
在这个过程中,我们可以通过感知系统监测生产线上不同批次的产品需求,并自动调整矩形布局的参数,以最大化利用空间并满足生产要求。
这种方法的优点是具有较高的适应性和灵活性,并且能够有效减少人为干预造成的损失。
总之,本文提出了一种针对矩形件排样问题的优化方法,基于两阶段排放算法,并采用“局部优化”和“自适应调整”两种策略。
组合优化问题的求解理论及方法组合优化问题是一类经典的数学问题,其求解不仅对于理论探讨具有重要意义,而且对于实际应用也有着极为广泛的应用。
在组合优化问题的求解中,涉及到了许多经典的算法和数学工具,同时也给研究人员提供了很多研究的方向和挑战。
一、组合优化问题的定义组合优化问题是指在一组给定元素中进行选择,使得满足一定条件下达到最优化目标的问题。
其中,选择元素的方式形成了一个特定的组合。
组合优化问题还可以抽象为一个图结构的问题,图中的点代表元素,边表示元素间的关系,通过仔细定义每个元素的权重,以及元素之间的相关性,可以通过定义函数来表征优化目标的特点。
组合优化问题在实际中有很多的应用,例如:金融领域中的投资组合问题、物流领域中的配送路线问题和制造业中的物资调配等问题,都可以表述为组合优化问题。
二、组合优化问题的求解方法1.枚举法在计算机科学的发展初期,通过枚举的方法进行求解是最为直观又最为简单的方法。
也就是说,将每一种可能都进行尝试,直到找到最优解为止。
这种方法可以处理的问题非常少,并且需要耗费极长的时间。
但是在某些特殊的情况下,这种方法可以成为划算的解法。
2.贪心算法贪心算法也是一种比较简单的算法,在求解组合优化问题时适用范围比较广泛。
其核心思想是:在当前状态下,总是选择局部最优的元素,并且相信所做出此类选择是最优的。
此时,需要找到一个能够同时满足多个需求因素的方案。
3.回溯算法回溯算法的思想就是通过穷举所有可能的解,一步一步的逼近最优解。
在每一步操作中,都需要对每一种情况进行扫描,并且在扫描时需要注意状态的影响。
当需要进行下一步操作时,需要取消之前的操作,换而套用其他更优的状态。
尽管回溯算法在解决问题时非常耗时,但是其在组合优化问题的求解中十分实用。
4.动态规划算法动态规划算法是一种相对较新的算法,其思想基于递归和分治的思想,透过过程中存储每一个小步骤的状态,最终得到最优解。
其中,通过定义一个状态转移方程式,可以将原本几乎无解或需要极长时间进行处理的问题转化为一个适宜的计算模型。
基于两阶段排放算法的矩形件排样优化方法摘要:在制造业中,矩形件的排样问题一直是一个重要的优化问题。
本研究提出了一种基于两阶段排放算法的矩形件排样优化方法,通过分析排样问题的特点,设计了一个有效的两阶段排放算法,能够在保证排样质量的前提下实现优化排样。
实验结果表明,该方法能够有效提高矩形件的排样效率和利用率。
关键词:矩形件;排样优化;两阶段排放算法;排样效率引言在现代制造业中,矩形件的排样问题一直是一个重要的优化问题。
矩形件排样问题是指给定一批矩形件和一个矩形容器,要求将这些矩形件尽可能紧密地排放在矩形容器中,以减少材料浪费并提高生产效率。
矩形件排样问题在各种领域都有广泛的应用,例如纺织工业、木工业、金属工业等。
解决矩形件排样问题可以帮助企业降低生产成本,提高生产效率,具有非常重要的实际意义。
矩形件排样问题本质上是一个组合优化问题,寻找最佳排样方案需要考虑多个因素,包括排样效率、排样质量、计算时间等。
在以往的研究中,研究者们提出了许多算法来解决矩形件排样问题,例如回溯法、动态规划法、遗传算法等。
这些方法通常存在着一些问题,例如排样效率低、算法复杂度高等。
矩形件排样问题的特点和现有解决方法矩形件排样问题的特点主要包括以下几点:矩形件排样问题是一个NP难题,没有多项式时间算法可以解决。
矩形件排样问题的解空间非常大,需要考虑多个因素才能找到最佳排样方案。
矩形件排样问题是一个组合优化问题,需要同时考虑多个矩形件的排样情况,以及容器的大小和形状等因素。
在以往的研究中,研究者们提出了各种算法来解决矩形件排样问题。
回溯法是一种经典的解决方法,它通过递归搜索排样空间来寻找最佳排样方案。
但是回溯法通常需要大量的计算时间,并且难以处理大规模的排样问题。
动态规划法是另一种解决方法,它通过建立状态转移方程来寻找最佳排样方案。
但是动态规划法通常需要大量的存储空间,并且难以处理复杂的排样情况。
遗传算法是一种基于生物进化原理的解决方法,它通过不断迭代优化来寻找最佳排样方案。
矩形件排样最优化问题求解张青;刘芳【摘要】In order to resolve the problems of low manual typesetting efficiency and poor typesetting utilization rate of large-scale wedding dress developing companies,a layout optimization solution of rectangular pieces,that is,automatic photo typeset-ting method based on the expert template,is proposed. After a certain company′s testing for half a year,the test results show that the typesetting utilization rate of the proposed method is 4.3% higher than that of the manual typesetting,and the work effi-ciency has been increased by some orders of magnitude.%为了解决大型婚纱冲印公司人工排版效率低,排版利用率差的问题,提出一种矩形件排样最优化的解决思路,即基于专家模板的照片自动排版方法.经过某公司半年测试,其方法排版利用率高于人工排版4.3个百分点,工作效率则实现数量级的提升.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2017(040)022【总页数】3页(P72-74)【关键词】矩形件排样;自动排版;婚纱冲印;排版利用率【作者】张青;刘芳【作者单位】南宁职业技术学院信息工程学院,广西南宁530000;广西大学计算机与电子信息学院,广西南宁530004【正文语种】中文【中图分类】TN081-34矩形件优化排样问题广泛地出现于轻工、家具、造纸及玻璃切割等行业,它将许多小矩形件尽可能多地、无重叠地排放到一个定宽、定长的矩形板材上,使其利用率达到最大[1]。
基于两阶段排放算法的矩形件排样优化方法摘要:矩形件排样优化是在工业生产中普遍存在的问题,有效的排样方法可以节约原材料、提高生产效率。
本文提出了一种基于两阶段排放算法的矩形件排样优化方法,通过两阶段的排放算法对矩形件进行排样,同时结合优化算法,得到了较好的排样效果。
关键词:矩形件;排样优化;两阶段排放算法;优化算法一、引言矩形件是在工业生产中广泛使用的一种零部件,其排样优化问题一直是一个备受关注的研究领域。
矩形件排样优化问题是指在给定的矩形件集合中,如何将这些矩形件尽可能地排放在一个矩形区域内,以减少剩余空间,达到节约原材料、提高生产效率的目的。
目前,关于矩形件排样优化的研究有很多,其中基于排放算法的方法是一种比较常见的方法。
排放算法是指将一组或多组物体放置到一个给定的区域中,并且使得它们之间不发生碰撞,从而尽可能地减少剩余空间。
而在排放算法中,两阶段排放算法是一种比较经典的方法,其将排放过程分为两个阶段进行处理,分别是自底向上的排放阶段和自顶向下的排放阶段,通过这种分阶段的排放方式,使得得到的排样效果更加优化。
本文将提出一种基于两阶段排放算法的矩形件排样优化方法,通过两阶段的排放过程,结合优化算法,使得排样结果更加紧凑,达到了一定的优化效果。
1. 基本思路基于两阶段排放算法的矩形件排样方法主要分为两个阶段进行处理,即自底向上的排放阶段和自顶向下的排放阶段。
在自底向上的排放阶段中,首先将矩形件按照一定的规则排序,然后从下往上逐个放入排样区域中,当无法放入时,将进行下一个矩形件的尝试。
在自顶向下的排放阶段中,使用优化算法对排样进行优化,使得得到的排样更加紧凑。
2. 自底向上的排放阶段自底向上的排放阶段是基于经典的排放算法,其主要思路是将矩形件从下往上逐个放入排样区域中,直到无法再放入为止。
在这个过程中,要保证矩形件的位置能够使得整体排样效果更加紧凑。
在自底向上的排放过程中,可以采用一些启发式算法来确定矩形件的放置位置,例如先放置矩形件底部距离排样区域底部最近的位置,再逐步向上尝试放入,直到找到合适位置或无法放入为止。
基于两阶段排放算法的矩形件排样优化方法矩形件排样优化是在生产中非常重要的一项工作,它直接关系到原材料的利用率和生产效率。
而基于两阶段排放算法的矩形件排样优化方法,是一种较为有效的优化方法。
本文将围绕这一主题展开论述。
一、矩形件排样优化的背景矩形件在工业生产中广泛应用,例如家具制造、木工制品生产等领域都会用到矩形件。
而在这些生产过程中,如何将矩形件合理排样以提高原材料的利用率和减少浪费,是每一个生产企业都需要考虑的问题。
传统的排样方法往往依靠工人经验和手工排样,这种方法的效率低、容易出错、而且不能很好地保证原材料的利用率。
研究如何利用计算机技术和算法进行矩形件排样优化,显得尤为重要。
1. 两阶段排放算法的原理两阶段排放算法是一种将矩形件排样问题分为两个阶段来解决的算法。
第一阶段是将所有的矩形件按照一定的规则排成一行,然后再将这一行划分成若干列。
第二阶段是在第一阶段的基础上,将这些矩形件进行进一步的调整,以尽量减少原材料的浪费。
2. 算法步骤(1)对矩形件进行排序,按照一定的规则将矩形件进行排放。
这个规则可以是按照矩形件的长度或宽度进行排序,也可以是按照矩形件的面积进行排序。
(2)然后,按照排放规则将矩形件依次排成一行。
在这一步骤中,可以采用贪心算法或动态规划算法等来实现。
(3)接着,将这一行矩形件进行分列,使得每一列的高度和宽度都能满足要求。
这一步骤可以使用一维的装箱问题的算法来解决。
(4)对排好列的矩形件进行调整,以减少原材料的浪费。
这一步骤可以采用二维的装箱问题的算法来实现。
3. 算法优化在上述算法的基础上,为了进一步提高矩形件排样的效率和质量,可以对算法进行优化。
可以加入局部搜索算法来优化每一列的排放情况,以减少局部的浪费。
还可以考虑将不同矩形件的排放规则进行适当调整,以适应不同尺寸、不同形状的矩形件。
基于两阶段排放算法的矩形件排样优化方法已经在实际生产中得到了广泛的应用。
它可以有效地提高原材料的利用率,减少浪费,提高生产效率。
面向多规格板材的矩形工件排样优化方法张帆;刘强;张浩;王磊【摘要】针对规格板材件的矩形工件排样问题,提出一种支持一刀切工艺约束的放宽式搜索算法,利用多规格板材组合的构造算法,依据工件的总面积形成多种可行的板材组合;根据组合的总面积大小排序,优先选择面积较少的组合进行排样,单片板材的排放采用组化策略和启发式的排样规则;在多规格板材的排样过程中如果排样失败,则针对组合中还未排样的板材所构成的组合进行放宽式替换,再重复上述排样过程,以此搜索最佳板材组合,从而使所有工件可以排放且板材利用率最高.实验结果显示:该算法行之有效,测试结果相对于文献报道的算法具有一定优势.【期刊名称】《计算机集成制造系统》【年(卷),期】2015(021)011【总页数】8页(P2921-2928)【关键词】排样优化;多规格板材;一刀切;启发式【作者】张帆;刘强;张浩;王磊【作者单位】广东工业大学广东省计算机集成制造重点实验室,广东广州 510006;广东工业大学广东省计算机集成制造重点实验室,广东广州 510006;广东工业大学广东省计算机集成制造重点实验室,广东广州 510006;广东工业大学广东省计算机集成制造重点实验室,广东广州 510006;广东科贸职业学院信息工程系,广东广州510430【正文语种】中文【中图分类】TP3910 引言作为二维矩形工件排样问题的一个重要分支,面向多规格板材的矩形工件排样问题是一个经典的组合优化问题:给定不同规格的矩形工件,长和宽分别为wi×hi(i=1,2,…,n),以及一系列不同规格的板材件,长和宽分别为Wj×Hj(j=1,2,…,m),要求选出最佳的板材组合,将所有矩形工件进行排样和布局,使得板材组合的利用率最高。
面向多规格板材的矩形工件排样问题广泛存在于板料冲压、金属切割、玻璃切割、家具下料、报刊排版和造船等制造行业中,高效的排样优化方法有利于企业降低原材料成本。
矩形件下料优化排样的多群体杂交遗传算法的开题报告一、研究背景与意义在制造业中,矩形件下料是一项基础工艺,其优化排样可以达到降低材料浪费、提高利用率的目的。
因此,矩形件下料优化排样成为制造业中一个重要的研究课题。
然而,由于矩形件形状的多样性和排样数量的大量性,传统的排样方法难以满足时效性和效率性等要求。
因此,如何通过新的优化排样算法提高矩形件下料的生产效率和质量,一直是制造业中待解决的难题。
随着遗传算法在优化问题中的广泛应用,许多研究者开始将遗传算法应用于矩形件下料优化排样中。
然而,由于矩形件下料问题具有多目标和多约束等特点,传统遗传算法存在局限性,难以得到最优解。
因此,研究如何进一步提高遗传算法在矩形件下料优化排样中的应用效果,具有较大的现实意义和研究价值。
二、研究内容及方法本研究基于多群体杂交遗传算法,将其应用于矩形件下料的优化排样中。
本研究的具体内容和研究方法如下:1、建立数学模型。
通过对矩形件的形状和数量进行统计分析,建立矩形件下料优化排样的数学模型,明确目标函数和约束条件。
2、多群体杂交遗传算法。
提出一种基于多群体杂交遗传算法的优化算法。
该算法基于多个群体进行搜索,并通过杂交操作在多个群体之间交换优秀个体,从而加快搜索速度和算法的收敛性,提高算法的精度和效率。
3、编写程序实现。
利用C++语言编写算法程序,实现多群体杂交遗传算法,并进行矩形件下料优化排样的数值实验。
通过实验结果,验证该算法的优化效果和性能表现。
三、研究意义和创新点本研究主要有以下研究意义和创新点:1、通过建立数学模型,明确了矩形件下料优化排样的目标和约束条件,为后续的研究奠定了理论基础。
2、多群体杂交遗传算法能够通过多个群体的交换和合作,充分利用父代信息,提高算法的收敛速度和精度,从而优化矩形件下料的排样效果。
3、本研究的创新点在于将多群体杂交遗传算法应用于矩形件下料优化排样中,通过实验验证,该算法具有较好的优化效果和性能表现。
《二维矩形条带装箱问题的底部左齐择优匹配算法_蒋兴波》matlab的实现,不包括遗传算法部分。
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edges(1).y = 10; edges(1) .len gth = 2;edges(2).x = 3;edges (2).y = 8; edges(2 ).len gth = 2;%edges (3).x = 6;%edges (3).y = 4; % edges(3).le ngth = 1; %%% %%%%%% edges (4).x = 1;% edges ⑷.y = 8;% edges ⑷.le ngth = 2;endfun cti on [sortedEdges,lowestEdge,id] = edgesSort(edges)sortedEdges = edges;[~,m] = size(sortedEdges);for j = 1:mfor i = j:mif (sortedEdges(i).x<sortedEdges(j).x)tmpedge = sortedEdges(j);sortedEdges(j) = sortedEdges(i); sortedEdges(i) = tmpedge;endendend[~,m] = size(sortedEdges);disp(m)if(m>=2)i = 2;while (1)if ( sortedEdges(i-1).y == sortedEdges(i).y ) sortedEdges(i-l) .len gth = sortedEdges(i-l) .len gth + sortedEdges(i ).len gth;for j = i:(m-1)sortedEdges(j) = sortedEdges(j+1);endsortedEdges(m)=[];卜,n] = size(sortedEdges);m = n;con ti nue ;end卜,n] = size(sortedEdges);m = n;if i == nbreak ;endi = i+1;endelselowestEdge = sortedEdges(l);endlowestEdges = sortedEdges;卜,n] = size(lowestEdges);y = lowestEdges(1).y;for i = 2:nif (y>lowestEdges(i).y)y = lowestEdges(i).y;endendfor i = 1:nif (lowestEdges(i).y == y )lowestEdge = lowestEdges(i);id = i;break ;endendendfun cti on [Edges,flag] = FullFitFirst(Edges,IEdge,IEdgeld,rectSmall)for i = 1:3if (( rectSmall(i) .len gth == lEdge .len gth ) ...&& ((lEdge.y+rectSmall(i).width == Edges(lEdgeld-l).y) ||(lEdge.y+rectSmall(i).width == Edges(lEdgeId+1).y )))if ( lEdge.y+rectSmall(i).width <= width ) Edges(lEdgeId).y = lEdge.y+rectSmall(i).width; flag = 1;figurePlot(lEdge,rectSmall(i),rectSmall(i).color);area = area+rectSmall(i).width*rectSmall(i).le ngth;if i == 1cou nt1 = cou nt1+1;endif i == 2cou nt2 = cou nt2+1;endbreak ;elseflag = -1;endelseflag = -1;endif (( rectSmall(i).width == lEdge .len gth ) ...&& ((lEdge.y+rectSmall(i).length == Edges(lEdgeld-l).y) || (lEdge.y+rectSmall(i).le ngth == Edges(lEdgeId+1).y )))if ( lEdge.y+rectSmall(i ).len gth <= width )Edges(lEdgeId).y = lEdge.y+rectSmall(i) .len gth;flag = 1;figurePlotRotati on( lEdge,rectSmall(i),rectSmall(i).color);area = area+rectSmall(i).width*rectSmall(i).le ngth;if i == 1cou nt1 = cou nt1+1;endif i == 2cou nt2 = cou nt2+1;endbreak ;elseflag = -1;endelseflag = -1;endendendfun ction [Edges,flag] = WidthFitFirst(Edges,lEdge,lEdgeld,rectSmall) cou nt = 1;% selected = zeros(1,3);for i = 1:3if ( rectSmall(i).le ngth == lEdge .len gth && rectSmall(i).width + lEdge.y <=width)selected(cou nt).i ndex = i;selected(cou nt).area = rectSmall(i).le ngth * rectSmall(i).width;selected(cou nt).rotati on = 0;cou nt = cou nt + 1;flag = 1;con ti nue ;elseflag = -1;endif ( rectSmall(i).width == lEdge .len gth && rectSmall(i).le ngth + lEdge.y <= width) selected(cou nt).i ndex = i;selected(cou nt).area = rectSmall(i).le ngth * rectSmall(i).width;selected(cou nt).rotati on = 1;cou nt = cou nt + 1;flag = 1;elseflag = -1;endendif (flag == 1)卜,n] = size(selected);for i =1: nfor j = i:nif (selected(i).area>selected(j).area)tmpSelected = selected(i);selected(i) = selected(j);selected(j) = tmpSelected;endendendin dex = selected( n).i ndex;if(selected( n).rotatio n == 0)if IEdge.y+rectSmall(i ndex).width <= widthEdges(IEdgeld).y = IEdge.y+rectSmaII(i ndex).width;flag = 1;figurePIot(IEdge,rectSmaII(i ndex),rectSmaII(i ndex).color);area = area+rectSmaII(i ndex).width*rectSmaII(i ndex).le ngth;if in dex == 1cou nt1 = cou nt1+1;endif in dex == 2cou nt2 = cou nt2+1;endelseflag = -1;endendif(selected( n).rotati on == 1)if IEdge.y+rectSmaII(i ndex).le ngth <= widthEdges(IEdgeId).y = IEdge.y+rectSmaII(i ndex).le ngth;flag = 1;figurePIotRotatio n( IEdge,rectSmaII(i ndex),rectSmaII(i ndex).color); area =area+rectSmaII(i ndex).width*rectSmaII(i ndex).le ngth;if in dex == 1cou nt1 = cou nt1+1;endif in dex == 2cou nt2 = cou nt2+1;endelseflag = -1;endendendendfun cti on [Edges,flag] = HeightFitFirst(Edges,IEdge,IEdgeld,rectSmaII)[〜,n] = size(Edges);for i = 1:3if ( rectSmaII(i).Ie ngth < lEdge.Ie ngth ) && (IEdge.y+rectSmaII(i).width ==Edges(IEdgeld-l).y)Edges( n+1).x = Edges(IEdgeld).x+rectSmaII(i).Ie ngth;Edges( n+1).y = Edges(IEdgeId).y;Edges( n+1) .Ien gth = Edges(IEdgeId ).Ien gth-rectSmaII(i ).Ien gth;Edges(IEdgeId).y = IEdge.y+rectSmaII(i).width;Edges(IEdgeId ).Ien gth = rectSmaII(i) .Ien gth;fIag = 1;figurePIot(IEdge,rectSmaII(i),rectSmaII(i).coIor);area = area+rectSmaII(i).width*rectSmaII(i).Ie ngth;if i == 1cou nt1 = cou nt1+1;endif i == 2cou nt2 = cou nt2+1;endelseflag = -1;endif (flag == 1)break ;endif ( rectSmaII(i).width <= lEdge.Iength )&& (IEdge.y+rectSmaII(i).Iength == Edges(IEdgeId-1).y)Edges( n+1).x = Edges(IEdgeId).x+rectSmaII(i).width;Edges( n+1).y = Edges(IEdgeId).y;Edges( n+1) .Ien gth = Edges(IEdgeId ).len gth-rectSmaII(i).width;Edges(IEdgeId).y = IEdge.y+rectSmaII(i) .Ien gth;Edges(IEdgeId ).len gth = rectSmaII(i).width;flag = 1;figurePIotRotati on( IEdge,rectSmaII(i),rectSmaII(i).coIor);area = area+rectSmaII(i).width*rectSmaII(i).Ie ngth;if i == 1cou nt1 = cou nt1+1;endif i == 2cou nt2 = cou nt2+1;endelseflag = -1;endif (flag == 1)break ;endendendfun cti on [Edges,flag] = PlaceabelFirst(Edges,lEdge,lEdgeld,rectSmall)cou nt = 1;[~,m] = size(Edges);selected(1).i ndex = 1;selected⑴.area = 0;selected(1).rotati on = 0;selected(2).i ndex = 1;selected(2).area = 0;selected(2).rotati on = 0;selected(3).i ndex = 1;selected(3).area = 0;selected(3).rotati on = 0;for i = 1:3if ( rectSmall(i).length < lEdge.length) && (rectSmall(i).width+lEdge.y <= width )selected(cou nt).i ndex = i;selected(cou nt).area = rectSmall(i).le ngth * rectSmall(i).width;selected(cou nt).rotati on = 0;cou nt = cou nt + 1;flag = 1;con ti nue ;elseflag = -1;endif ( rectSmall(i).width < lEdge.le ngth ) && ( rectSmall(i).le ngth+lEdge.y <= width)selected(cou nt).i ndex = i;selected(cou nt).area = rectSmall(i).le ngth * rectSmall(i).width;selected(cou nt).rotati on = 1;cou nt = cou nt + 1;flag = 1;elseflag = -1;endendif flag == 1n = cou nt -1;for i =1: nfor j = i:nif (selected(i).area>selected(j).area)tmpSelected = selected(i);selected(i) = selected(j); selected(j) = tmpSelected; endendendin dex = selected( n).i ndex;if(selected( n).rotatio n == 0)Edges(m+1).x = lEdge.x+rectSmall(i ndex).le ngth;Edges(m+1).y = lEdge.y;Edges(m+1) .len gth = lEdge.le ngth-rectSmall(i ndex).le ngth; Edges(lEdgeld).y =lEdge.y+rectSmall(i ndex).width;Edges(lEdgeId ).len gth = rectSmall(i ndex).le ngth; figurePlot(lEdge,rectSmall(index),rectSmall(i ndex).color); area = area+rectSmall(i ndex).width*rectSmall(i ndex).le ngth; if in dex == 1cou nt1 = cou nt1+1;endif in dex == 2cou nt2 = cou nt2+1;endendif(selected( n).rotati on == 1)Edges(m+1).x = lEdge.x+rectSmall(i ndex).width;Edges(m+1).y = lEdge.y;Edges(m+1) .len gth = lEdge.le ngth-rectSmall(i ndex).width;Edges(IEdgeld).y = IEdge.y+rectSmall(i ndex).le ngth;Edges(IEdgeld ).len gth = rectSmaII(i ndex).width; figurePIotRotation( IEdge,rectSmaII(i ndex),rectSmaII(i ndex).color); area = area+rectSmaII(index).width*rectSmaII(i ndex).le ngth;if in dex == 1cou nt1 = cou nt1+1;endif in dex == 2cou nt2 = cou nt2+1;endendendendfun cti on [Edges,flag] = canno tPaIce(Edges,IEdge,IEdgeld,rectSmaII,fIag2)cou nt = 0;for i = 1:3if (rectSmall(i).width > lEdge.Iength) && (rectSmall(i).Iength > lEdge.Iength) || (flag2 == -1)cou nt = cou nt + 1;endendif cou nt == 3flag = 1;if Edges(IEdgeId-1).y < Edges(IEdgeId+1).yEdges(IEdgeId).y = Edges(IEdgeId-1).y;elseEdges(IEdgeId).y = Edges(IEdgeId+1).y;endendflag = 1;endfun cti on figurePIot(IEdge,rect,coIor)x1 = lEdge.x;y1 = lEdge.y;x2 = x1+rect.le ngth;y2 = y1;x3 = x2;y3 = y2 + rect.width;x4 = x1;y4 = y3;x = [x1,x2,x3,x4];y = [yi,y2,y3,y4];patch(x,y,color, 'facealpha' ,0.5);axis([-1 len gth+1 -1 width+1])% set(gca,'XTick',0:2:le ngth);% set(gca,'YTick',0:2:width);% m(frameCou nt) = getframe;m = getframe(gcf);im = frame2im(m);[I,map] = rgb2 in d(im,256);if frameCou nt == 1imwrite(I,map, 'out.gif' ,'gif' ,'loopcount' ,inf, 'Delaytime' ,0.2)elseimwrite(I,map, 'out.gif' ,'gif' ,'writemode' ,'append' ,'Delaytime' end,0.2) frameCou nt = frameCou nt+1;% hold on% pause(0.1);axis equal ;endfun cti on figurePlotRotatio n( lEdge,rect,color)x1 = lEdge.x;y1 = lEdge.y;x2 = x1+rect.width;y2 = y1;x3 = x2;y3 = y2 + rect.len gth;x4 = x1;y4 = y3;axis([-1 len gth+1 -1 width+1])x = [x1,x2,x3,x4];y = [y1,y2,y3,y4];patch(x,y,color, 'facealpha' ,0.5);% set(gca,'XTick',0:2:le ngth);set(gca,'YTick',0:2:width);% m(frameCou nt) = getframe;m = getframe(gcf);im = frame2im(m);[l,map] = rgb2 in d(im,256);if frameCou nt == 1imwrite(I,map, 'out.gif' ,'gif' ,'loopcount' ,inf, 'Delaytime' ,0.2)elseimwrite(I,map, 'out.gif' ,'gif' ,‘writemode' ,'append' ,‘Delaytime',0.2) endframeCou nt = frameCou nt+1;hold onpause(0.1);axis equal ;endend。