基于改進(jìn)遺傳算法的集裝箱裝載優(yōu)化方法研究.pdf

1、集裝箱裝載優(yōu)化問題是物流配送中的重要問題。在物流業(yè)快速發(fā)展的當(dāng)今社會(huì)，集裝箱運(yùn)輸作為物流配送的主要方式已經(jīng)成為物流配送過程中的一個(gè)重要環(huán)節(jié)。集裝箱運(yùn)輸?shù)囊粋€(gè)關(guān)鍵問題就是集裝箱裝載問題，如何提高集裝箱的裝載效率，進(jìn)而減少企業(yè)的物流成本，提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力已成為國(guó)內(nèi)外學(xué)者關(guān)注的焦點(diǎn)。集裝箱裝載問題屬于NP-hard問題，學(xué)者們大都把研究的重點(diǎn)轉(zhuǎn)向人工智能算法，但人工智能算法都有其局限性和不足之處，因此改進(jìn)智能算法并使之適用于實(shí)際的裝載優(yōu)化的任務(wù)

2、就擺在了各國(guó)學(xué)者面前。本研究基于遺傳算法的一般過程，在分析遺傳算法特性的基礎(chǔ)上，結(jié)合最優(yōu)個(gè)體保存策略和模擬退火算法的思想開發(fā)了一種改進(jìn)遺傳算法。對(duì)一個(gè)集裝箱裝載問題，首先由啟發(fā)式算法得到遺傳算法的初始種群，克服遺傳算法隨機(jī)初始種群的相對(duì)盲目性，使搜索方向相對(duì)明確；接著在遺傳算法的迭代過程中，根據(jù)遺傳算法不同階段的特性，以及模擬退火思想和最優(yōu)個(gè)體保存思想的特性，將上述兩種方法同時(shí)引入到在遺傳算法中，從而克服了遺傳算法的缺點(diǎn)，使得遺傳算法的