We study three fundamental three-dimensional (3D) geometric packing problems: 3D (Geometric) Bin Packing (3D-BP), 3D Strip Packing (3D-SP), and Minimum Volume Bounding Box (3D-MVBB), where given a set of 3D (rectangular) cuboids, the goal is to find an axis-aligned nonoverlapping packing of all cuboids. In 3D-BP, we need to pack the given cuboids into the minimum number of unit cube bins. In 3D-SP, we need to pack them into a 3D cuboid with a unit square base and minimum height. Finally, in 3D-MVBB, the goal is to pack into a cuboid box of minimum volume. It is NP-hard to even decide whether a set of rectangles can be packed into a unit square bin -- giving an (absolute) approximation hardness of 2 for 3D-BP and 3D-SP. The previous best (absolute) approximation for all three problems is by Li and Cheng (SICOMP, 1990), who gave algorithms with approximation ratios of 13, $46/7$, and $46/7+\varepsilon$, respectively, for 3D-BP, 3D-SP, and 3D-MVBB. We provide improved approximation ratios of 6, 6, and $3+\varepsilon$, respectively, for the three problems, for any constant $\varepsilon > 0$. For 3D-BP, in the asymptotic regime, Bansal, Correa, Kenyon, and Sviridenko (Math.~Oper.~Res., 2006) showed that there is no asymptotic polynomial-time approximation scheme (APTAS) even when all items have the same height. Caprara (Math.~Oper.~Res., 2008) gave an asymptotic approximation ratio of $T_{\infty}^2 + \varepsilon\approx 2.86$, where $T_{\infty}$ is the well-known Harmonic constant in Bin Packing. We provide an algorithm with an improved asymptotic approximation ratio of $3 T_{\infty}/2 +\varepsilon \approx 2.54$. Further, we show that unlike 3D-BP (and 3D-SP), 3D-MVBB admits an APTAS.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
33+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
31+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
158+阅读 · 2019年10月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
73+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
11+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
10+阅读 · 2021年12月9日
Principal Neighbourhood Aggregation for Graph Nets
Arxiv
17+阅读 · 2020年6月7日
Directions for Explainable Knowledge-Enabled Systems
Arxiv
26+阅读 · 2020年3月17日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
73+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
11+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员