Я пытаюсь создать программу, которая будет вводить CSV-файл с двумя списками толщин пластин, в данном случае вольфрама и кварца, и их идентификационными номерами. Затем отсортируйте их, вернув CSV-файл со «стопками» из 8 пластин (4 вольфрама и 4 кварца), толщина которых максимально близка к целевой.
С математической точки зрения у меня есть идея: разбить его на разделы, т.е. Возьмите кварцевую пластину и вычтите ее из четверти заданной толщины, а затем найдите вольфрамовую пластину, которая наиболее близка к этой разнице. Повторяю до тех пор, пока у меня не будет список пар вольфрама и кварца.
Затем я бы повторил, вычитая их сумму из половины целевой толщины, сопоставляя их с другой парой вольфрама и кварца, возвращая список «половинок» (2кварц 2 вольфрам)
Проделываем это еще раз, когда половинки возвращают файл csv с пакетами пластин, оптимизированных для соответствия друг другу, чтобы максимально приблизиться к целевой толщине .
Я давно не работал с Python, и мне нужен был совет, как все это объединить, поэтому прошу прощения, если я не использовал правильные термины.
Я давно не работал с Python, и мне нужен был совет о том, как это объединить. >
Я немного прочитал и нашел примеры проблемы стабильного брака, но моя проблема в том, что я работаю с неравными наборами данных, в частности, вольфрамовых пластин больше, чем кварцевых.
Я также не понимаю, является ли это подходящим применением по сравнению с такими понятиями, как задача о рюкзаке.
Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/786 ... mbinations
