圆形布局问题研究一组圆形物体在容器内的最佳排放方式。对圆形布局问题的求解能够极大地提高容器空间利用率,这种高利用率经常出现在电缆、石油、航空航天等领域的产业要求中。构造算法是求解圆形布局问题的一种高效方法,其通过定序定位的方式生成布局解。具体的,先对圆形物体排序,然后按此顺序根据定位规则逐个确定圆形物体的位置。在定位过程中,圆形物体的可行位置通常不止一个,因此该过程本质上是一个位置选择过程。本文借鉴群智能劳动分工中的任务选择实现构造算法定位过程中的位置选择,具体工作内容如下:首先,介绍了构造算法定位过程与群智能劳动分工的相关知识,为本文算法的设计提供了理论基础。具体的,给出了两种放置方式下可行位置的概念及计算公式,分析了不同可行位置对布局结果的影响,揭示了其选择特性。介绍了群智能劳动分工现象和蚁群刺激-响应劳动分工机制,将任务分配看成任务选择。从选择的视角对比分析了定位过程和劳动分工,建立了圆形物体和蚂蚁个体之间的映射关系。其次,针对无性能约束的圆形布局问题,提出一种基于劳动分工定位和遗传算法定序的构造算法。具体的,从容器底部开始布局,从已布局空间和未布局空间的角度定义紧密度和完整度,分别将二者作为圆形物体选择可行位置的环境刺激和响应阈值,根据刺激-响应机制确定放置位置。采用遗传算法定序时,根据适应度值排序设计选择操作,根据布局特点设计了基于优势圆的交叉操作和基于劣势圆的变异操作。在测试集上与其它算法进行了对比实验,结果表明了所提算法的有效性。最后,针对带平衡性能约束的布局优化问题,提出一种基于劳动分工定位和狼群算法定序的构造算法。具体的,从容器中心开始布局,根据布局的平衡性和紧凑性要求定义中心距和偏离度,分别将二者作为圆形物体选择可行位置的环境刺激和响应阈值,根据刺激-响应机制确定放置位置。采用狼群算法定序时,根据布局特点设计了基于移位动作的游走行为、基于赋值动作的奔袭行为和基于交换动作的围攻行为。在测试集上与其它算法进行了对比实验,结果表明了所提算法的有效性。