Los problemas de empaquetamiento son una clase de problemas de optimización en matemáticas que intentan empaquetar objetos en contenedores. El objetivo de empacar es empacar un solo contenedor lo más apretado posible o empacar todos los objetos usando la menor cantidad de contenedores posible. Muchas de estas tareas pueden relacionarse con problemas de embalaje , almacenamiento y transporte de la vida real. Cada problema de empaque tiene un problema de doble cobertura que pregunta cuántos artículos se necesitan para cubrir completamente todas las áreas del contenedor, mientras que los artículos pueden superponerse.
El problema de empaque especifica:
Por lo general, en un paquete, los objetos no deben cruzarse y los objetos no deben cruzar las paredes del contenedor. En algunas realizaciones, el objetivo es encontrar una configuración que empaque un contenedor con la máxima densidad. De forma más general, el objetivo es empaquetar todos los objetos en el menor número posible de contenedores [1] . En algunas realizaciones, se permite la superposición (de objetos uno encima de otro y/o en los límites del contenedor), pero esta superposición debe minimizarse.
Muchos de estos problemas, si el tamaño del contenedor aumenta en todas las direcciones, se vuelven equivalentes a los problemas de empaquetar objetos lo más densamente posible en un espacio euclidiano infinito . Este problema pertenece a varias disciplinas científicas y recibe una atención significativa. La conjetura de Kepler postuló una solución óptima para empaquetar bolas cientos de años antes de que Thomas Hales la probara . Otras formas han recibido atención, incluidos los elipsoides [2] , los sólidos platónicos y de Arquímedes [3] , incluidos los tetraedros [4] [5] y los dímeros de varias esferas [6] .
Estos problemas son matemáticamente diferentes de las ideas del teorema de empaquetamiento circular . Un problema de empaquetamiento de círculos relacionado se ocupa del empaquetamiento de círculos, posiblemente de varios tamaños, sobre una superficie, como un plano o una esfera.
Los análogos de un círculo en otras dimensiones no pueden empaquetarse con eficiencia absoluta en dimensiones mayores que 1 (en un espacio unidimensional, el análogo de un círculo son solo dos puntos). Así, siempre habrá espacio desocupado al empacar exclusivamente en círculos. La forma más eficiente de empaquetar círculos, el empaque hexagonal , tiene una eficiencia de alrededor del 91 % [7] .
En el espacio 3D, una red centrada en las caras proporciona un empaquetado óptimo de esferas. Se demuestra que la red E8 de 8 dimensiones y la red Leach de 24 dimensiones son óptimas en los espacios correspondientes.
Los cubos se pueden colocar fácilmente en el espacio 3D para que llenen completamente el espacio. El empaque más natural son los panales cúbicos . Ningún otro poliedro regular puede llenar el espacio por completo, pero se conocen algunos resultados. Un tetraedro puede dar al menos un 85% de empaquetamiento. Uno de los mejores empaques de dodecaedros regulares se basa en la red cúbica centrada en las caras antes mencionada.
Los tetraedros y los octaedros juntos pueden llenar todo el espacio en una configuración conocida como mosaico tetraédrico-octaédrico .
Cuerpo | Densidad de empaquetamiento de celosía óptima |
---|---|
icosaedro | 0.836357… [8] |
dodecaedros | [ocho] |
octaedros | 18/19 = 0,947368… [9] |
El modelado que combina métodos de mejora local con empaques generados aleatoriamente sugiere que los empaques de celosía para el icosaedro, el dodecaedro y el octaedro también son óptimos en una clase más amplia de todos los empaques [3] .
El problema de encontrar la bola más pequeña en la que se pueden empaquetar bolas unitarias abiertas sin superponerse tiene una respuesta simple y completa en el espacio euclidiano bidimensional si , y en el espacio de Hilbert de dimensión infinita - sin restricciones. Tiene sentido describirlo aquí para mostrar el problema general. En este caso, es posible la configuración de bolas unitarias que se tocan por pares. Colocamos los centros en los vértices de un símplex dimensional regular con borde 2. Esto es fácil de hacer, comenzando con una base ortonormal. Cálculos sencillos muestran que la distancia desde cualquier vértice al centro de gravedad es . Además, cualquier otro punto del espacio tiene una distancia mayor a por lo menos uno de los vértices. En términos de inclusión de bolas, las bolas unitarias abiertas centradas en los puntos , caen en una bola de radio , que es mínimo para tal configuración.
Para mostrar que tal configuración es óptima, supongamos que son los centros de bolas unitarias abiertas que no se intersecan ubicados en una bola con radio centrado en . Considere un mapeo de un conjunto finito que se mapea para todos . Dado que para todo , , este mapeo es 1-Lipschitz y, por el teorema de Kirschbrown , se extiende a un mapeo 1-Lipschitz globalmente definido. En particular, existe un punto tal que para todo lo que tenemos , y por lo tanto . Esto muestra que hay bolas abiertas unitarias que no se intersecan en una bola de radio si y solo si . Tenga en cuenta que en el caso de un espacio de Hilbert de dimensión infinita, esto implica la existencia de un número infinito de bolas abiertas unitarias que no se intersecan dentro de una bola de radio si y solo si . Por ejemplo, las bolas unitarias centradas en , donde es una base ortonormal, no se intersecan y están contenidas en una bola de radio centrada en el origen. Además, para el número máximo de bolas unitarias abiertas que no se cruzan dentro de una bola de radio r es igual a .
El problema determina el número de objetos esféricos de un diámetro dado d que se pueden empaquetar en un paralelepípedo de tamaño a × b × c .
El problema determina la altura mínima h de un cilindro de radio R dado, en el que se empaquetan n bolas idénticas de radio r (< R ) [10] .
Empacando n círculos unitarios en el círculo más pequeño posible . El problema está estrechamente relacionado con la distribución de puntos en el círculo unitario para lograr la mayor distancia mínima d n entre puntos.
Se han probado soluciones óptimas para n ≤13 y para n =19.
Círculos en un cuadradoEmpacando n círculos unitarios en un cuadrado lo más pequeño posible . El problema está íntimamente relacionado con la distribución de puntos en el cuadrado unitario para lograr la mayor distancia mínima d n entre puntos [11] . Para transformar estas dos formulaciones del problema, el tamaño del cuadrado de los círculos unitarios será L=2+2/d n .
Se han probado soluciones óptimas para n ≤30 [12] .
Círculos en un triángulo rectángulo isóscelesEmpacando n círculos unitarios en el triángulo rectángulo isósceles más pequeño posible . Se conocen buenas aproximaciones para n <300 [13] .
Círculos en un triángulo equiláteroEmpacando n círculos unitarios en el triángulo regular más pequeño posible . Las soluciones óptimas se conocen para n <13 y se formulan hipótesis para n <28 [14] .
Empacando n cuadrados unitarios en el cuadrado más pequeño posible .
Se han probado soluciones óptimas para n =1-10, 14-16, 23-25, 34-36, 62-64, 79-81, 98-100 y cualquier cuadrado completo [15] .
El espacio vacío es asintóticamente O ( a 7/11 ) [16] .
Cuadrados en un círculoEmpacando n cuadrados en el círculo más pequeño posible.
Soluciones mínimas: [17]
Número de cuadrados | Radio del círculo |
---|---|
una | 0.707… |
2 | 1.118… |
3 | 1.288… |
cuatro | 1.414… |
5 | 1.581… |
6 | 1.688… |
7 | 1.802… |
ocho | 1.978… |
9 | 2.077… |
diez | 2.121… |
once | 2.214… |
12 | 2.236… |
El problema de empaquetar múltiples copias de un solo rectángulo de tamaño ( l , w ) con permiso de rotación de 90° en un rectángulo más grande de tamaño ( L , W ) tiene varias aplicaciones, como paletizar cajas y apilar aglomerado.
Por ejemplo, puede empaquetar 147 rectángulos de 137x95 en un rectángulo de 1600x1230 [18] .
Varios rectángulos dentro de un rectánguloEl problema de empaquetar rectángulos con diferentes anchos y alturas en un rectángulo de área mínima (pero sin limitar el ancho y la altura de dicho rectángulo) tiene una aplicación importante para ensamblar imágenes en una imagen grande. Una página web que carga una imagen grande a menudo se muestra más rápido en los navegadores que una que carga muchas imágenes pequeñas porque cada imagen debe solicitarse al servidor.
Un ejemplo de un algoritmo rápido que empaqueta rectángulos de varias alturas y anchos en un rectángulo de área mínima está aquí .
No debe haber lagunas ni superposiciones en los problemas de mosaico . Muchos rompecabezas de este tipo utilizan el empaquetamiento de rectángulos o poliominós en un rectángulo más grande u otra forma cercana a un cuadrado.
Hay un teorema importante sobre la colocación de rectángulos (y cuboides ) en rectángulos (cuboides) sin espacios ni superposiciones:
Un rectángulo a × b se puede empaquetar en una cinta de 1 × n si y solo si n es divisible por a o n es divisible por b [19] [20] Teorema de De Bruijn : una caja rectangular se puede empaquetar con un ladrillo armónico a × ab × abc si la caja tiene dimensiones ap × abq × abcr para algunos números naturales p , q , r (es decir, la caja es un múltiplo del ladrillo.) [19]El estudio de las teselaciones de poliominós se ocupa principalmente de dos clases de problemas: teselar un rectángulo con teselas congruentes y teselar un rectángulo con un conjunto de teselas de n -poliominós.
El rompecabezas clásico del segundo tipo consiste en colocar las doce fichas de pentomino en rectángulos de 3x20, 4x15 , 5x12 o 6x10.
Embalar objetos irregulares es un problema que difícilmente puede resolverse de forma cerrada (analítica). Sin embargo, en la ciencia del mundo circundante, la tarea es muy importante. Por ejemplo, las partículas irregulares del suelo se empaquetan de manera diferente cuando cambia el tamaño y la forma de las partículas, lo que tiene consecuencias significativas para las plantas en términos de formación de raíces y la capacidad de mover el agua en el suelo. [21]
Muchos libros de acertijos, así como revistas de matemáticas, tienen artículos sobre paquetes.
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