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集装箱装载问题普遍存在于我们的生活当中,特别是在运输货物过程中装载流程是一个非常重要的环节,为了达到高的集装箱的空间利用率,降低运输成本,当务之急只有寻求一个合理的装箱方案,才能进一步提高其经济效益。从本质上来看,集装箱装载问题属于NP(Non deterministie Polynomial)完全问题。因此,对于解决集装箱装载的实际问题这一数学难题,更需要找到一种合理有效的解决装载问题的优化算法。对这些问题的求解以及NP完全问题都具有非常重要的意义。本论文基于实际的集装箱装配货物,结合实际情况给出一种优化装箱方案,本方案建立在对空间进行分割基础上,然后实现多层逐次优化的手段进行优化。本方案的目的是要空间利用率达到最佳以及装箱效率得到提高,依据现实生活中的装载过程存在着多方面的实际约束条件,如重心、重量、放置方向、装箱顺序等,对装载空间进行分割和合并,以及对装载过程中的货物层进行高度平均化或者分层装载等策略,对用于指导装载过程的核心启发式算法和遗传算法给予最大穴度有限原则的控制,最终提出多层逐步优化策略。首先是对装载过程中的待装货物进行预处理优化使待装货物都按一定的顺序排序,然后对集装箱的空间进行优化,首先是对其底层进行优化,之后对层的空间进行逐层优化,最后达到最终优化。本装箱方案具体结合了实际货物装载过程中的真实情况,本方案能够满足现实生活中对货物的装载过程中所遇到约束条件,因此,可以参考本方案来解决具有同类型的问题。首先本论文介绍了有关装箱优化问题的研究现状和背景,然后针对遗传算法过早收敛以及模拟退火算法在时间上的瓶颈问题,分析并结合三维装箱问题提出了改进的混合遗传模拟退火算法的基本原理及实施过程,给出了混合模拟退火算法的流程图。然后结合实际装载的约束条件通过数学知识建立了优化模型,进而设计出优化算法,通过Visual C++6.0实现了算法。通过对算例的分析比较,该算法对解集装箱装载问题有很好的应用性,最终的装载结果与以前文献中记载结果相比都有了很大的提高,所以应用本文设计的混合遗传模拟退火算法求解集装箱单箱三维装载优化问题是合理的。