【摘 要】
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物流产业是国家经济发展的基础性产业之一,融合了仓库存储、货运代理、货物运输等相关产业。现代物流的发展需要对这些环节的各个方面进行优化,而运输容器内空间的布局优化是其中相对重要的一环。本文研究了差异容量多容器三维装载问题,在问题中考虑了物品装载的几何约束、容器载重约束、物品的放置约束以及物品“先进后出”约束。并假设了物品都是长方体,且物品质量分布均匀。本文对此的研究内容如下:论文首先给出问题描述及其
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物流产业是国家经济发展的基础性产业之一,融合了仓库存储、货运代理、货物运输等相关产业。现代物流的发展需要对这些环节的各个方面进行优化,而运输容器内空间的布局优化是其中相对重要的一环。本文研究了差异容量多容器三维装载问题,在问题中考虑了物品装载的几何约束、容器载重约束、物品的放置约束以及物品“先进后出”约束。并假设了物品都是长方体,且物品质量分布均匀。本文对此的研究内容如下:论文首先给出问题描述及其数学模型。接着介绍了基于分步策略的装载算法SSLA（Loading algorithm based on step-by-step strategy）,其中,提出基于容器序列的遗传算法进行容器选择,以及进行容器装载的基于物品块序列的模拟退火算法SA-CBS（Simulated annealing based on item block sequence）,此外,设计了一种启发式的空间回收策略。针对SSLA算法中的不足提出了基于组合策略的装载算法CSLA（Loading algorithm based on combined strategy）,该算法主要用来解决算法SSLA鲁棒性与解的质量较差的问题。在算法CSLA中提出了一种新颖的基于组合策略的容器选择方法。最后,为了验证所提出算法的有效性,在两种不同的数据集上进行仿真实验,并将本文提出的两种算法与已有的三种算法进行对比。实验结果表明本文所提算法在量化指标上具有明显优势。
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