Упаковать 7 деталей размера Xi*Yi в прямоугольник минимальной площади.
Наверно 7 здесь значения мало имеет.
Пока нет мыслей даже как зделать полный перебор.
Помогите рлз.

Линейный раскрой?

Здравствуйте tyomchick, Вы писали:

T>Упаковать 7 деталей размера Xi*Yi в прямоугольник минимальной площади.
T>Наверно 7 здесь значения мало имеет.
T>Пока нет мыслей даже как зделать полный перебор.
T>Помогите рлз.

Ну так вот, эта задача называется задачей двумерной упаковки. Она NP-трудна,
поэтому хорошего алгоритма не существует (если конечно $P \ne NP$). Но есть куча
приближённых алгоритмов, и также есть точные (МВГ, полный перебор).

В Уфе есть математическая школа под руководством Мухачёвой Элиты Александровны. Они там уже лет 20 (если не больше) занимаются различными вариантами задачи упаковки. Есть куча статей с описаниями алгоритмов, основанных на различных подходах — МВГ, tabu search, локальный поиск, в последнее время появились генетические алгоритмы — для этой задачи иногда работают хорошо.

Удачи.

Здравствуйте tyomchick, Вы писали:

TT>Пока нет мыслей даже как зделать полный перебор.

Почему "даже"? На мой взгляд, в подобных задачах сделать полный перебор гораздо полезнее — он в отличие от любых эвристик даёт ГАРАНТИЮ, что найдено оптимальное решение. Да и организовать его грамотно ничуть не проще. Вот в данном конкретном случае поятия не имею как
Единственное, что приходит на ум — похожая задачка "Как разрезать квадрат на неповторяющиеся меньшие квадраты". Забавно, что первые разбиения (из нескольких десятков квадратиков) нашли ещё лет пятьдесят назад без компьютера. Но потом они и перебор на компе делали — может там поискать?

PS А вам ПРАВДА это нужно или вы из любви к искусству?

Здравствуйте tyomchick, Вы писали:

T>Упаковать 7 деталей размера Xi*Yi в прямоугольник минимальной площади.
T>Наверно 7 здесь значения мало имеет.
T>Пока нет мыслей даже как зделать полный перебор.
T>Помогите рлз.

поищи cutting problem в google.com