在生活中的某些方面，大多数人都站在了一个卷起的饼干面团板上，思考了如何最好地用尽可能少的浪费切出饼干。现在，即使数学专家也放弃了找到一种计算机算法来回答这种类型的几何问题。
我们如何在剪出圣诞饼干时最大化面团？我们如何在充分利用空间时打包行李箱或填充厨柜？有人可能会想到，“必须有最好的方法来做这件事。”现在思考这些问题似乎是完全浪费时间。科学现在在这里支持这是不可能的，暂时，到了超过四或五个辛辣的姜饼男人或圣诞树饼干的最适用。
助理教授Mikkel Abrahamsen的计算机科学和两项研究同事研究了Put of最优化的方式在没有重叠的情况下将物体包装的最佳方式 - 一个难题，计算机科学家已经堵塞了几十年。
“虽然算法让我们解决了严重复杂的问题，但这是一个对当今计算机来说太多的人。现在，它不可能最佳地包装超过5-10个对象。而且，我们的结果表明，这一数字可能不会增加太多时间，“米克尔·亚伯拉罕解释道。
在家里最佳地包装东西不仅仅是偶尔的问题，而且在各种行业，包括服装制造和金属加工。在每种情况下，重要的是要尽可能少的浪费切换材料。在运输中，它适用于容器的包装。
剩下：五个方格的最佳包装。对：目前最熟知的11个单位方块的包装成更大的正方形。
我们知道我们可以打包最多10平方11米托盘的最小方形容器的×尺寸。但通过简单地添加一个额外的托盘，可以计算容器的最佳尺寸变得不可能。亚伯拉罕解释道：
“随着添加更多的托盘，计算时间随着指数增长而增加。甚至最好的电脑都不能跟上。理论上它是可能的。但基于计算能力增长的速度，在我们能够优化一些其他物体的处理之前，可能需要数百万年。“
此外，如果一个人正在使用更复杂的形状，就像圣诞树形姜饼一样，Mikkel Abrahamsen说，只有最多可以找到最多四个物体的最佳解决方案。
无限数量的选项
是什么让它变得如此困难？亚伯拉罕解释说，问题类似于求解五年或更高程度的方程，以及许多未知数。这里，已知不能始终使用常规算术运算来写入这样的解决方案。
“我们的研究证明，该问题具有我们在数学中的性质，指的是连续的 - 以简而言之，这意味着必须知道可以放置饼干的所有坐标和它们所能的所有角度旋转，“亚伯拉罕解释道。
由于可能的组合是无限的，无法创建尝试最佳包装解决方案所需的所有位置的列表。相反，解决包装问题最佳地需要更具分析的算法，这是耗时的。这与许多其他已知的算法问题形成了对比，其中可以在找到最佳的情况下尝试有限数量的组合。因此，包装问题更加困难。
因此，在实践中，包装问题没有更好的解决方案，而不是我们人类可以提出的问题。
“在厨房柜台上，我们必须继续对我们不太最佳的解决方案令人满意，并放心，我们的人类仍然比这些类型的任务更好 - ”时间“，”米克尔·亚伯拉罕结束。
在计算机科学和数学中，包装问题是一类优化问题，涉及尝试在两种或三个维度中尽可能地仔细地打包许多物体。数学家已经解决了数百年的包装问题。在新的结果中，二维包装问题已经逐渐探讨了更高级别的计算复杂性，其表示∃为ℝ。之前认为，该问题与着名的“旅行推销员问题”是纳税，这涉及计算最短的巡回赛，以便访问给定名单上的所有城市。研究由哥本哈根大学的Mikkel Abrahamsen进行了研究Barc Centre，在计算机科学系;从乌斯特·大学的威尔曼米尔特罗在荷兰和德国FreieUniversität柏林的纳迪亚Seiferth。该研究已获得村庄基金会的资金。除了11月16日至19日的举办的职称，在众议院会议上展出了众议院会议（IEEE基础）。参考：Mikkel Abrahamsen，Tillmann∃ Miltzow和Nadja Seiferth，4月16日，4月16日，Suxxiv：“，Tillmann Miltzow和Nadja Seiferth的”二维包装问题的框架框架。
2004.07558
