Что общего у нахождения оптимальной 3д упаковки и оптимизации составления расписания производства

(1) Если под упаковкой подразумевается упомянутая выше тема, мы можем рассматривать оптимизацию расписания производства как заполнение коробки:
Есть ряд оформленных заказов от клиентов производственного предприятия, которые играют роль заполнителя коробки, а сама коробка представлена временным интервалом, будь то день, месяц, или пятилетка. Получается, заранее имея приблизительное представление о количестве времени, необходимом для выполнения того или иного заказа, мы можем рассчитать как распределить эти заказы во времени (в коробке) с учётом перенастройки оборудования, зная что для того чтобы перенастроить его с производства продукта А на продукт Б нужно потратить X минут, А на С -- Y минут и т.д. То есть аналогия здесь вполне очевидна, мы снова пытаемся максимально оптимально заполнить пространство с учётом разниц во времени перенастройки, которые постоянно меняются при комбинировании последовательностей разных заказов. Со своим опытом программирования и отсутствием производственного опыта мне ничего не приходит в голову кроме полного перебора и я бы очень хотел узнать, что за более качественная и быстрая идея у вас возникла.

(1) Тоже надо все "умять" получше чтоб оборудование и трудовые ресурсы полнее загрузить с целью наиболее эффективного достижения целевых показателей. Только что параметров анализа и комбинаций поболее будет чем габаритные размеры упаковки и содержимого.

1. Это классы задач в математике и экономике.
2. Они могут быть запрограммированы и в современных реалиях сложно разрешимы без вычислительных систем.
3. Результат решения этих задач используется в реальной практике. В т.ч. на производстве, в сфере услуг, доставке, хранении, логистике.
4. Оба класса задач относятся к задачам оптимизации.
5. Решений конкретной задачи нахождения упаковки или составления расписания может быть больше одного. Выбор оптимального решения зависит от поставленных задач, используемых ресурсов, методов решения, а результаты решений могут быть пересмотрены.
6. При выборе оптимального варианта решения в этих задачах необходимо учитывать множество факторов, принимать или отвергать установленные допущения. Например, для задачи нахождения оптимальной упаковки, в одном случае допускается минимальное наложение объектов друг на друга, в другом - оно неприемлемо. Так и при решении задачи составления расписания допускается использование алгоритма с простоем в производстве, если задача может быть решена за разумное время. Но наличие простоя в расписании не всегда целесообразно и возможно.
7. Обе задачи могут быть решены перебором всех возможных вариантов.

(2) Нет, это другой, новый подход. Нацеленный прежде всего на составление оптимальных расписаний. Но оказалось, его можно применить и к упомянутой по ссылке задаче. Решая задачу гораздо качественнее и быстрее. Правда, пришлось отойти от условия "на чистом 1С".