【摘 要】
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随着我国对外贸易总量的飞速增长,港口的集装箱吞吐量呈现井喷趋势,如何在满足一定填充率的前提下,实现快速装箱,成为亟待解决的问题。集装箱三维布局优化问题本质上属于NP-Hard问题,其解空间过于庞大,难以找到最优解,且当待装载货物种类较多（即异构性较强）时,求解速度较慢。针对此问题,本文提出一种多策略动态融合启发式算法（DHHA）,在保证填充率的前提下实现快速求解。首先,考虑现实约束条件,建立装载模
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随着我国对外贸易总量的飞速增长,港口的集装箱吞吐量呈现井喷趋势,如何在满足一定填充率的前提下,实现快速装箱,成为亟待解决的问题。集装箱三维布局优化问题本质上属于NP-Hard问题,其解空间过于庞大,难以找到最优解,且当待装载货物种类较多（即异构性较强）时,求解速度较慢。针对此问题,本文提出一种多策略动态融合启发式算法（DHHA）,在保证填充率的前提下实现快速求解。首先,考虑现实约束条件,建立装载模型与空间模型,并构建目标函数;同时,考虑待装载货物种类较多的情况,本文基于K-means聚类算法,设计一种以货物体积及货物最长边为收敛条件的数据预处理算法,在实际求解之前对解空间进行收敛,从而加快求解速度;其次,本文设计了三空间贪心层叠法（GSM）与三空间蚁群层叠法（ASM）,并基于正态分布函数,提出一种使两者算法动态融合的方法,实现货物的动态选择;然后,考虑到货物摆放姿态对填充率的影响,本文设计了一种基于投影面积确定货物放置姿态的启发式算法,并且基于空间位置变换,提出一种局部空间姿态调整方法,同时设计了一种剩余空间合并算法,进一步提高空间利用率;此外,在实现过程中,本文设计一种特殊的信息素存取数据结构及剪枝矩阵策略用于加快求解速度。本文采用天津某自行车厂实际数据、Loh＆Nee在论文中提出的LN01-LN15共15组国际公测数据以及Bischoff在论文中提出的BR1-BR10共1000组国际公测数据进行实验,并在Unity 3D环境下,编写脚本对实验结果进行模拟仿真,进一步验证了算法快速性、真实性与有效性。
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