【摘 要】
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为实现三维装箱问题的高效求解,本文提出了一个三维的剩余空间最优化算法(Three-Dimensional Residual-Space-Optimized Algorithm,简称3D-RSO)。在满足3个著名约束的条件下,
【机 构】
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安徽工程大学机械与汽车工程学院,江苏大学制造业信息化研究中心
【基金项目】
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安徽工程大学引进人才科研启动基金(No.2018YQQ006);某部委基础科研计划项目(No.JCKY2013414C001)
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为实现三维装箱问题的高效求解,本文提出了一个三维的剩余空间最优化算法(Three-Dimensional Residual-Space-Optimized Algorithm,简称3D-RSO)。在满足3个著名约束的条件下,该算法将三维问题转化为带有高度约束的二维问题,通过对箱子放置后的剩余空间状态分析,提出了基于概率较优的空间分割方法和箱子布置规则。相比与传统算法,3D-RSO在求解过程中不需要任何的预处理和搜索操作,是一种最坏计算复杂度为O(2n~2)的直接求解算法。针对强异构体的实验表明,该算法能够在极短的时间内对算例进行高效求解,适合应用在大规模或者需要被快速求解的三维装箱问题中。
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