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集装箱装载问题是布局优化问题(Layout Optimization Problems)的一个重要分支,具有广泛的应用价值。随着集装箱运输业的迅速发展,集装箱内货物的布局优化成为降低运输成本的关键性因素,如何提高集装箱装载利用率有着极其重要的理论和现实意义,已成为国内外学者研究的焦点。目前关于集装箱装载的研究都注重于各种启发式算法。构造型启发式算法可以获得较高的集装箱空间利用率,但却不能有效处理实际装载的约束条件。现代启发式算法即智能优化算法,如遗传算法(Genetic Algorithm, GA),禁忌搜索算法(Taboo Search, TS),蚁群优化算法(Ant Colony Optimization, ACO),模拟退火算法(Simulated Annealing, SA)以及对这些算法改进后的智能算法,为解决集装箱装载等NP类问题提供了有效途径。在一定程度上,智能优化算法可以提供较为理想的装箱方案,然而,随着研究的深入,算法越来越复杂。单纯地追求集装箱的空间利用率,会导致最终的装箱方案常常是货物摆放的规律性较差,货物交错摆放,不利于指导现场操作,制约了整个装箱过程的机械化操作。本文首先对集装箱装载问题、国内外研究方法及研究现状进行了综述和分析,在此基础上,尝试采用整数线性规划方法解决集装箱装载问题,通过构建数学模型,将实际应用问题转化为数学问题,对目标函数和约束条件进行线性化处理,充分利用优化软件解决集装箱装载问题。最后,利用SolidWorks搭建布局优化仿真实验平台,此平台具有开放式数据接口,不仅适用本文所提出的方法,对采用其他优化方法计算所获得的实验结果,也具有一定的适用性,可辅助工人又快又好的完成整个装载过程。