私はカスタムWebショップ（PHP）用の出荷モジュールを作成していますが、これは（とにかく私にとっては）少し複雑であることが判明しています。
希望する配送手順では、（現在）2つの外側の「配送ボックス/コンテナ」があり、それぞれにアイテム/製品の異なる組み合わせを入れることができます。大きいものと小さいものがあり、小さいものは明らかに輸送が安いです。アイテム/製品（現在）は、「内箱」の3次元に分類されます。
外側のボックスの寸法を入力してから、出荷する内側のボックス（または製品）の量と寸法を入力できるAPI/クラスを探しています。次に、必要なボックスの数が最小になるように、外箱とその内容物/梱包順序の最適な組み合わせを計算する必要があります。
言うまでもなく、外箱の数、内箱の数、およびそれらの寸法は、おそらく将来変更される可能性が非常に高いと思います。
これも存在しますか？
最適なソリューションを定式化するためのビンパッキングアルゴリズムを見つけて実装しようとしているときに、パッカーの1人に、注文内のアイテムの最も頻繁な組み合わせのルックアップテーブルを書き留めさせます。外箱は2サイズ、内箱は3サイズしかないということから、この回答を書くのにかかった時間内に、パッカーの1人がルックアップテーブルを完成させることができるでしょう。
さて、あなたはソフトウェア開発者なので、ルックアップテーブルを読み取り、アイテムの新しい組み合わせをパックするときに助けを求めるコードを開発します。これらの新しい組み合わせとそのパック方法をルックアップテーブルに保存します。ビジネスが発展するにつれて、ルックアップテーブルを開発します。
このアプローチは、合理的な数のオブジェクトの3Dパッキング問題を解決する際に、人間の優れたスキルを利用します。最適なソリューションは必要ありません。顧客がパッケージの量を頻繁に問い合わせないようにするのに十分なソリューションだけです。コストを顧客に転嫁しているのではないでしょうか。
これは有名なPacking problemのインスタンスであり、そのほとんどはNP 困難です。このような問題の最適な解決策を見つけることは非常に困難または不可能な場合があるため、最適な解決策ではなく、十分な解決策を目指す必要があります。
あなたの問題と非常によく似たビンのパッキングの問題をチェックアウトする必要がありますが、ビンに2つの異なるボリュームがあるという違いがあります。