摘要
一维装箱问题作为经典的NP-hard问题，在物流资源优化配置、存储空间分配等方面具有广泛应用。
查找高效的装箱算法，以最小化箱子使用数量，一直是学术界和工业界的研究热点。
FirstFitDecreasing(FFD)算法作为一种简单直观的启发式算法，因其易于实现和较好的性能表现而备受关注。
然而，传统FFD算法在处理某些特定数据时仍存在一定的局限性。
为此，本文深入研究了基于迭代FFD算法的一维装箱问题，旨在通过引入迭代机制改进传统FFD算法的性能。
本文首先介绍了一维装箱问题的背景和研究意义，阐述了FFD算法的基本原理和迭代思想。
随后，详细阐述了迭代FFD算法的设计与实现过程，包括迭代策略的选择、算法步骤的描述以及算法复杂度分析等。
为了验证算法的有效性，本文选取了多个benchmark数据集进行仿真实验，比较了迭代FFD算法与其他经典装箱算法的性能差异。
最后，总结了迭代FFD算法的优势和不足，并展望了未来的研究方向。
关键词：一维装箱问题；FFD算法；迭代算法；启发式算法；算法优化
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