復(fù)雜集裝箱裝載問題求解方法研究.pdf

1、集裝箱裝配貨物是將具有一定體積、重量、價值、數(shù)量的不同種類貨物合理地放置在一個具有一定體積和載重量限制要求的集裝箱空間內(nèi)的過程。裝配方案必須滿足定性和定量兩方面的要求。在定性方面，主要考慮空間的合理利用，提高貨運途中的安全系數(shù)等因素；在定量方面，主要考慮有限空間內(nèi)的不同種類不同數(shù)量的貨物價值最大化。這一類問題是多約束多目標的組合優(yōu)化問題，稱為復(fù)雜集裝箱裝載問題。許多看似簡單的裝配問題也往往是NP完全問題，即在有限時間內(nèi)找不到問題最優(yōu)解。

2、 論文首先指出課題產(chǎn)生的時代背景，然后對裝箱問題進行分類，闡述了本文的研究內(nèi)容及其意義。接著重對裝箱問題中的復(fù)雜三維集裝箱裝載問題進行分析，概述國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，并指出現(xiàn)有成果的優(yōu)點與缺點。從集裝箱裝載問題的變化形式、問題分類角度來考察各子問題在約束條件和目標函數(shù)方面的區(qū)別，從問題的啟發(fā)式方法和進化算法角度研究現(xiàn)有解法的思路。 在此基礎(chǔ)上，針對實際裝載中每種類型貨物數(shù)量一般較多、使用現(xiàn)有針對單個物品的基于三空間的啟發(fā)式算法

3、存在裝載效率和空間利用率低的問題，采用同種類型貨物一次性裝載的思想，提出了一種新的基于六空間分解的啟發(fā)式算法，將同類型貨物一次性裝載到待布空間，根據(jù)是否能夠擺滿分別采用“標準裝載方式”和“非標準裝載方式”來定位貨物，給出了其定序規(guī)則、空間分割方法、約束條件處理方法和算法流程。 遺傳算法作為一種模擬自然進化過程的隨機性全局優(yōu)化概率搜索算法，在求解優(yōu)化問題中顯示了優(yōu)越的性能。鑒于目前遺傳算法在裝箱領(lǐng)域的成功經(jīng)驗，將其與本文提出的啟發(fā)

4、式算法相結(jié)合構(gòu)造混合遺傳算法，以保證獲得全局最優(yōu)解或次優(yōu)解。 通過對實際裝箱數(shù)據(jù)的算例分析和與單種貨物數(shù)量較多的現(xiàn)有結(jié)果比較，表明本文算法處理復(fù)雜集裝箱單箱裝載問題是有效的，具有較高的空間利用率和計算效率。同時，通過與每種貨物數(shù)量唯一的現(xiàn)有結(jié)果比較分析可見，算法雖是針對每種貨物一次裝載較多的情況設(shè)計的，但對于每種貨物數(shù)量唯一且沒有約束條件的情況，也具有較好的適用性。 根據(jù)本文提出的啟發(fā)式算法和混合遺傳算法，開發(fā)了電子配載