【摘 要】
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为保证多规格货物在集装箱中的高效装载,提出了一种启发式随机森林算法,该算法首先利用Bagging方法生成T个训练集,对每个训练集,要求在特征集中随机选取K个特征组成新的特征
【基金项目】
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国家自然科学基金(61873004,51874003),安徽教育厅人文社会科学研究项目(SK2017A0098),安徽理工大学博士基金(11892).
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为保证多规格货物在集装箱中的高效装载,提出了一种启发式随机森林算法,该算法首先利用Bagging方法生成T个训练集,对每个训练集,要求在特征集中随机选取K个特征组成新的特征集,将新特征集中的最优特征作为分割特征,利用分割特征计算并择优选取样本信息熵,然后构建生成货物装箱决策树模型,最后基于启发式搜索方法对货物装载后的剩余空间进行合并再利用.通过BR1~BR10共十组异构性逐渐增强的货物数据对算法进行仿真实验,将实验结果与其他研究算法进行比较,该算法在BR10算例中利用率达到90%,仅比其他算法低1%,但计
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