Benchmark dataset and instance generator for Real-World Three-Dimensional Bin Packing Problems

要約

この記事では、現実世界のビン パッキング問題のベンチマークを提案します。
このデータセットは、サイズ (パッケージ数は 38 ～ 53) とユーザー定義の要件に関してさまざまなレベルの複雑さを持つ 12 のインスタンスで構成されています。
実際、これらのインスタンスを構築するために、いくつかの現実世界指向の制限が考慮されました: i) 品目と箱の寸法、ii) 重量制限、iii) パッケージ カテゴリ間の親和性、iv) パッケージの順序設定、および v) 負荷分散。
データに加えて、Q4RealBPP-DataGen と呼ばれる、データセット生成用に独自に開発した Python スクリプトも提供しています。
このベンチマークは当初、量子ソルバーのパフォーマンスを評価するために提案されました。
したがって、このインスタンスのセットの特性は、量子デバイスの現在の制限に従って設計されました。
さらに、汎用ベンチマークの構築を可能にするデータセット ジェネレーターが含まれています。
この記事で紹介されたデータは、量子コンピューティングの研究者が現実世界のビン パッキング問題に取り組むことを促すベースラインを提供します。

要約(オリジナル)

In this article, a benchmark for real-world bin packing problems is proposed. This dataset consists of 12 instances of varying levels of complexity regarding size (with the number of packages ranging from 38 to 53) and user-defined requirements. In fact, several real-world-oriented restrictions were taken into account to build these instances: i) item and bin dimensions, ii) weight restrictions, iii) affinities among package categories iv) preferences for package ordering and v) load balancing. Besides the data, we also offer an own developed Python script for the dataset generation, coined Q4RealBPP-DataGen. The benchmark was initially proposed to evaluate the performance of quantum solvers. Therefore, the characteristics of this set of instances were designed according to the current limitations of quantum devices. Additionally, the dataset generator is included to allow the construction of general-purpose benchmarks. The data introduced in this article provides a baseline that will encourage quantum computing researchers to work on real-world bin packing problems.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google