基于混合遺傳算法的集裝箱船三維裝箱問題研究.pdf

1、隨著工業(yè)4.0時代的到來，“智能物流”也成為研究的熱點，集裝箱船在港口的裝貨過程作為物流過程中的關(guān)鍵一環(huán)，對整個海運物流過程的效率有重大的影響，對運輸成本有直接影響，集裝箱船“智能”裝箱問題的研究也被賦予了新的時代意義。
　　本文在分析集裝箱船裝箱要求及特點的基礎(chǔ)上，以集裝箱空間利用率最大化為裝載優(yōu)化目標(biāo)，建立單目標(biāo)集裝箱船裝箱問題的數(shù)學(xué)模型。針對模型特點提出了一種混合遺傳算法，構(gòu)造了一種包含動態(tài)空間劃分方法的啟發(fā)式算法，設(shè)計的兩

2、段實數(shù)遺傳編碼包含貨物裝填順序和放置狀態(tài)，建立適應(yīng)單目標(biāo)集裝箱船裝箱問題的自適應(yīng)交叉算子和自適應(yīng)變異算子。在單目標(biāo)集裝箱船裝箱問題的研究基礎(chǔ)上，根據(jù)實際裝箱情況，提出裝箱過程中常見的四種約束：載重約束、旋轉(zhuǎn)約束、上方禁止堆碼約束和下方禁止堆碼約束，以集裝箱空間利用率和載重利用率綜合最大化為裝載優(yōu)化目標(biāo)，建立多目標(biāo)多約束集裝箱船裝箱問題的數(shù)學(xué)模型。根據(jù)約束特點設(shè)計新的啟發(fā)式空間劃分方法，構(gòu)造滿足旋轉(zhuǎn)約束的遺傳算子。借助MATLAB GUI

3、設(shè)計了一款實用的裝箱系統(tǒng)軟件，該裝箱系統(tǒng)軟件可以同時適用于單目標(biāo)集裝箱船裝箱問題和多目標(biāo)多約束集裝箱船裝箱問題，可以直觀顯示裝載結(jié)果，界面友好操作簡單。在算法驗證中，以Loh和Nee的15組經(jīng)典測試數(shù)據(jù)為弱異類問題實例，平均空間利用率達(dá)到70.63％；以George等人提供的3組強異類算例為測試數(shù)據(jù)，空間利用率分別達(dá)到84.42%、86.93%、83.76%；以卜雷提供的數(shù)據(jù)為多目標(biāo)多約束問題算例，平均迭代10次耗時2秒即可達(dá)到全局最優(yōu)