наступне не пропонується як остаточне або специфічне / вищий напад на цю, можливо, несподівано складну проблему, але як додаткові наукові / теоретичні ракурси / загальні дослідження, що не охоплені дотепер.
1 - й цією загальна площа відома / класифікована як «бен упаковка» і це 2d випадок. Є кілька відомих доказів з математики, які пов'язані, наприклад, 3d випадок розслідування Keplers щодо пакування сфери, яка була відкритою проблемою протягом століть і "нещодавно" вирішена комп’ютерним доказом Хейлсом. приклад 2d випадку, який щодня використовується в промисловості, - це оптимізація макетів чіпів. Очевидно, це відрізняється від проблеми, але може вказувати на певну складність цих типів проблем. наприклад, не здається, що існує жодна теорія, яка вимагає / вказує на те, що випадок 2d був би простішим, ніж 3d-випадок. також зауважимо, що проста прямокутна межа не обов'язково допомагає спростити рішення, окрім скажімо, полігональної межі.
можливе аналітичне рішення, якби в постановці задачі було задано якесь базове визначення / схему "регулярної плитки", наприклад, розміщення в сітці тощо.
умови проблеми (можливо, контрінтуїтивно), схоже, не призводять до аналітичного оптимального рішення. це може дивувати деякі, але дуже схожі проблеми облицювання площини, як відомо, не можна визначити (це був знаменитий результат років тому і є багато посилань і навіть поточних досліджень). Ключова різниця між вирішуваними (розв’язуваними / аналітичними) та невирішеними проблемами полягає в тому, чи є плитка "регулярною". вищезазначена проблема стосується "регулярних зірок", але не стосується "регулярних плиток". інша відповідна відповідь передбачає певну регулярну плитку чи порядок, але зауважте, що навіть визначення "регулярної плитки" може бути дуже складним формально / математично.
Такі проблеми, як правило, цілком піддаються генетичним алгоритмам . такий алгоритм може знайти «дуже хороші» упаковки, які навряд чи вдасться значно покращити, і, можливо, деякі межі можна встановити на їхню оптимальність за допомогою дуже геніальних методів (тобто вони повинні бути в межах невеликого відсотка помилок від оптимального), але не можуть довести жодного є оптимальними.
Ось кілька знайдених посилань, які, як правило, безпосередньо застосовуються: