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基于空间分割的遗传算法解决三维装载问题程中文
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2017-03-08
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基于空间分割的遗传算法解决三维装载问题_程中文
三维装载问题广泛应用于商品的包装、装载、运输、仓储等供应链的各个环节之中， 特别是在集装箱装载货物方面有着非常重要的作用。三维装载问题是一个具有复杂约束条件的组合优化问题，在理论上属于 NP-Hard 问题，直接利用数学中的优化方法比较困难，通常使用的求解方法都是近似法。目前，人们对装箱问题提出了许多算法，但都有明显不足：穷举法在箱子数目稍大时就存在“组合爆炸”;启发式搜素法引入的启发信息依赖于个人经验，并且同样存在“组合爆炸”;禁忌算法存在操作和参数对性能和效率影响的不确定性;神经网络方法收敛速度慢，易陷于局部极优;免疫克隆算法计算工作量太大，可操作性不强。遗传算法是一种抽象于生物进化过程的、基于自然选择和生物遗传机制的优化技术。与传统的优化算法相比，具有运算简单、搜素过程灵活、搜索效率高及高度的并行性等特点，特别适合求出问题的近似最优解。本文在考虑我公司在托盘装载、集装箱装货、仓库存储等实际应用中的约束条件下，提出一种基于空间分割的改进型遗传算法， 实践效果表明该算法具有很好的实用性和有效性。
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