面向真实装柜约束的三维装箱系统。把货物清单转化为可执行、可复核、可导出的装载方案。

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产品概览

HYT Container Load Planner 接收集装箱尺寸与货物清单，计算每件货物的摆放位置和朝向，并在同一工作台内完成数据录入、实时预估、三维复核与方案交付。

计算	复核	交付
标准版快速生成稳定方案；增强版通过列/层生成、MaxRects 与多策略搜索持续改进	整数毫米几何内核逐件校验边界、碰撞、朝向与支撑	Excel / JSON 双格式导出；保存的方案可重新导入网站查看

为什么是它

• 以装入件数为第一目标：先尽可能装完，再比较空间利用率与底层偏好。
• 增强版不劣于标准版：标准版结果始终作为精英下界，新候选只有更优时才会替换。
• 为真实操作设计：支持六向旋转、禁止倒放、重货/密度底层优先以及至少 60% 的底面支撑。
• 计算结果可解释：三维视图支持类别高亮、透明模式和长/宽/高分段查看。
• 输入输出闭环：网页表格、TXT、XLSX 均可作为清单入口；方案可导出为 XLSX 或 JSON 后再次载入。

算法与约束

flowchart LR
    A[货物清单] --> B[整数毫米归一化]
    B --> C{求解模式}
    C -->|标准版| D[极点 + DBL]
    C -->|增强版| E[列 / 层候选]
    E --> F[MaxRects 底面排样]
    F --> G[顶层续装 + 多策略搜索]
    D --> H[统一几何校验]
    G --> H
    H --> I[3D 方案与 XLSX / JSON]

Loading

所有候选最终都经过同一套硬约束内核：

1. 边界：货物六个面均不得超出集装箱内尺寸。
2. 碰撞：任意两件货物的三维实体不得相交。
3. 支撑：非落地货物至少 60% 的底面积由下方货物直接支撑。
4. 朝向：普通货物可尝试六种正交旋转；禁止倒放货物只允许绕竖直轴旋转。

重量与密度属于底层摆放的软偏好，不会作为硬约束牺牲可装件数。

客户清单回归

数据规模	原增强算法	当前增强算法	体积利用率	求解时间*
435 件 / 5 类	424 / 435	435 / 435	90.35%	约 1.4 秒

_{* 开发机回归结果。实际时间受硬件、清单结构和搜索上限影响；找到全装方案后会立即停止。}

本地运行

要求 Python 3.9 或更高版本。

git clone https://github.com/hyt0019/loader.git
cd loader
pip install -r requirements_web.txt
streamlit run app.py

浏览器将打开 http://localhost:8501。Windows 可直接运行 run_web_app.bat，macOS 可运行 run_web_app.command。

使用流程

flowchart LR
    A[选择柜型或填写内尺寸] --> B[录入 / 导入货物清单]
    B --> C[设置倒放与底层偏好]
    C --> D[标准版或增强版计算]
    D --> E[三维复核与分段查看]
    E --> F[导出 XLSX / JSON]

Loading

清单格式

TXT 文件使用以下结构，尺寸单位为米：

5.8 2.35 2.35
2
0.49 0.40 0.09 44 18 1
1.20 1.00 1.35 7 1472 0

第一行为集装箱长、宽、高；第二行为货物种类数；后续每行依次为长、宽、高、数量、重量、类型。类型 0 / 1 / 2 分别表示木箱、纸箱和托盘。网页也支持直接编辑表格或导入网站导出的 XLSX。

系统结构

app.py                    Streamlit 工作台、Plotly 三维视图、导入导出
packer_pro.py             整数几何内核、标准与增强求解器
tests/                    算法与方案导入回归测试
.streamlit/config.toml    网页主题和部署配置
sample_data.txt           可直接导入的示例清单
requirements*.txt         本地与云端运行依赖

网页端调用 packer_pro.py 中的同一套求解与校验逻辑；桌面命令行也可直接运行该文件。

部署

Streamlit Community Cloud 可直接从 GitHub 部署：选择本仓库和目标分支，入口文件填写 app.py。代码推送后，Cloud 会自动同步并重新运行应用。

License

基于 MIT License 发布。

_{Designed & engineered by HYT · Container Load Planner}