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集装优化集装优化，又名装箱问题是一个利用作业研究去解决实际生活的的经典问题。简单来说，就是把大量小盒子装进大箱子并塞满的学问。但现实中要如何才能装得多又快？而物体的重量、性质、保存条件等都不相同，加上取出的顺序要能有效提高速度，又不会使运输工具失去重心，因此装箱最佳化在效率至上运输界中是十分重要的。传统上，数学家开发的演算法是启发式演算法，也就是基于一些准则，比如两个小箱子一样宽，将把宽的一边对齐，这样的好处是算得快，缺点是很多可能性（或者叫可行解）根本就没有去搜索到。在应用上，工人们会凭借经验估计，但是难以估计准，也给运输计划的制定带来困难。拓扑学亦可用于解决这个问题。我们可以把集装箱内摆放座向不同的小箱子视为一个点，把这些点之间的关系记录为一个个不同的拓扑结构。利用电脑的帮助，计算不同的拓扑结构下的可能装箱方案，然后得出装得多的方案，使箱子的空间利用率得以提高。

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