金属板材三维装箱的启发式算法

针对直方体金属板材装箱问题,提出一种模仿人装箱过程的启发式算法,该算法对木箱进行分层装箱,从最底层开始一层层往上装载,对每层出现的不平整的层进行智能填充,从而提高木箱的空间利用率,采用人工智能方法处理待装金属板材得出装箱结果,实验结果表明,该算法是行之有效的,并具有一定的通用性.     

三维装箱问题的组合启发式算法

通过组合拟人启发式和模拟退火算法,提出了三维装箱问题的组合启发式算法.拟人启发式算法的主要思想来源于日常砌墙中的策略.利用找点法以及水平和垂直参考线规则来控制装填过程.用模拟退火算法改进拟人启发式.经过一些数据的测试,实验结果表明,该算法能够同文献中的优秀算法竞争.     

一种求解三维集装箱装箱问题的混合遗传算法

在遗传算法的基础上结合传统启发式装箱算法,设计了一个混合遗传算法,该算法既继承了遗传算法的全局搜索好的优点,也克服了遗传算法局部搜索能力差的缺点,能够较好地解决集装箱这类多目标多约束的空间三维分布的问题。     

求解三维装箱问题的多层启发式搜索算法

文中提出了一个高效求解三维装箱问题的多层启发式搜索算法.该算法基于块装载的思想,按照块选择算法确定每个阶段采用的块,然后以一种固定的装载方式装载块,直到无法继续装载.文中的主要贡献在于发展了一个有效的复合块生成算法,特别的,提出了基于多层搜索的块选择算法,该算法用多层搜索来评价可行块,然后选择最合适的块进行装载.对1500个三维装箱问题测试数据的计算结果表明,提出的算法几乎在所有测试数据上的填充率都超过了目前已知的优秀算法.     

面向梯形箱子的三维装箱问题算法研究

针对梯形箱子的三维装箱问题,提出了一种基于空间分割的构造性启发式算法,根据梯形箱子三维装箱问题的特点,设计了相应的空间分割策略、空间合并策略与空间重组策略,在此基础上加入遗传算法,提高算法局部与全局搜索能力。实验结果表明,该算法能有效处理梯形箱子三维装箱问题。     

求解三维装箱问题的混合遗传模拟退火算法

集装箱装载是货物运输过程中重要的一步,其属于NP-hard问题。为了提高效率,降低成本,提出了以集装箱体积利用率最大化为目标建立三维装载模型,同时考虑体积约束、重量约束、重心约束、方向约束。利用混合遗传、模拟退火与三空间分割启发式装载算法求解模型,算法中融入局部最优解保存策略来避免局部较好解在后续的算法过程中出现适应度降低的情况。通过强异类算例与弱异类算例对算法进行性能测试,并结合具体的货物装载数据,得出三维装载图与目标函数值。结果表明,该算法应用于集装箱装载有着较好的效果。     

求解三维装箱问题的混合模拟退火算法

提出了一个高效求解三维装箱问题(Three Dimensional Container Loading Problem 3D-CLP)的混合模拟退火算法.三维装箱问题要求装载给定箱子集合的一个子集到容器中,使得被装载的箱子总体积最大.文中介绍的混合模拟退火算法基于三个重要算法:(1)复合块生成算法,与传统算法不同的是文中提出的复合块不只包含单一种类的箱子,而是可以在一定的限制条件下包含任意种类的箱子.(2)基础启发式算法,该算法基于块装载,可以按照指定装载序列生成放置方案.(3)模拟退火算法,以复合块生成和基础启发式算法为基础,将装载序列作为可行放置方案的编码,在编码空间中采用模拟退火算法进行搜索以寻找问题的近似最优解.文中采用1500个弱异构和强异构的装箱问题数据对算法进行测试.实验结果表明,混合模拟退火算法的填充率超过了目前已知的优秀算法.     

浅析解决装箱问题的三种启发式算法

装箱问题是许多实际工程优化问题的基础。文章提出了解决装箱问题的三种启发式算法，并对它们进行比较分析，分析表明它们对解决装箱问题有不同程度的可行性。     

高效求解三维装箱问题的剩余空间最优化算法

为实现三维装箱问题的高效求解，提出了一个三维的剩余空间最优化算法（Three-Dimensional Residual-Space-Optimized Algorithm，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。相比于传统算法，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(2n2)]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。     

求解不等圆Packing问题的一个启发式算法

求解具有NP难度的圆形packing问题具有很高的理论与实用价值.现提出一个启发式方法,求解了货运中常遇到的矩形区域内的不等圆packing问题.此算法首先将待布局圆按半径大小降序排列,然后用占角动作来逐个放置.通过试探性地放入一个或多个待布局圆,给出了占角动作的度以及更全局的有限枚举策略来评价占角动作的优度.在放置每一个圆时,以贪心的方式选取当前具有最大优度的占角动作来放置.最后用测试算例验证了算法的高效性.     

基于禁忌搜索的启发式算法求解圆形packing问题

求解具有NP难度的圆形packing问题具有很高的理论与实用价值．现提出一个有效的启发式方法,求解了货运中常遇到的矩形区域内的不等圆packing问题．此算法首先将圆按给定的优先级分组,然后逐组地用拟物拟人法放置圆,并且在整个过程中利用了禁忌搜索法的思想,通过禁止重复前面已做的工作,使搜索能有效地逃离局部极小值的陷阱,提高了搜索效率．实验结果表明,提出的算法是一个高效的实用求解算法．     

正三角形容器内等圆Packing问题的启发式算法

等圆Packing问题研究如何将n个单位半径的圆形物体互不嵌入地置入一个边长尽量小的正三角形容器内,作为一类经典的NP难度问题,其有着重要的理论价值和广泛的应用背景.模拟退火算法是一种随机的全局寻优算法,通过将启发式格局更新策略与基于梯度法的局部搜索策略融入模拟退火算法,并与二分搜索相结合,提出一种求解正三角形容器内等圆Packing问题的启发式算法.该算法将启发式格局更新策略用来产生新格局和跳坑,用梯度法搜索新产生格局附近能量更低的格局,并用二分搜索得到正三角形容器的最小边长.对41个算例进行测试的实验结果表明,文中算法改进了其中38个实例的目前最优结果,是求解正三角形容器内等圆Packing问题的一种有效算法.     

一种求解矩形块装填问题的拟人算法

在货物装载、木材下料、超大规模集成电路（VLSI）设计等工作中提出了矩形块装填与切割问题，对这一问题，国内外学者提出了诸如模拟退火算法、遗传算法及其它一些启发式算法等求解算法。本文利用人类的智慧和他们上万年以来形成的经验，提出了一种求解矩形块装填问题的拟人算法。谊算法使用了两个主要的思想策略，即矩形块选择策略和矩形块放置策略。用本文提出的算法，对21个测试算例进行了实算测试，测试结果表明：算法所得装填结果的优度高，计算时间短。对这21个测试算例。用本文算法计算，得到了其中16个算例的最优解，而计算时间都在2秒以内。进一步的测试表明，本文提出的算法对求解矩形块装填问题十分有效。     

求解2D条带矩形Packing问题的迭代启发式算法

为求解二维矩形条带装箱问题,提出了一种新颖而有效的启发式算法.算法主要包括矩形装载适应度的计算规则和树型迭代搜索规则,通过选择最高适应度的矩形来装载空间.对大量国际上公认的Benchmark问题实例的计算结果表明,相对于当前的很多著名算法,提出的算法更加有效.     

基于装箱树算法求解集装箱装载问题的研究

研究了把同种货物装入一个集装箱内，使箱子内的空间利用率为最大的集装箱装载问题．首先，运用启发式算法,充分考虑了箱子和货物的方位、剩余空间等问题．然后，通过主空间装填、空间分层、剩余空间优化等建立一个装箱树．最后，用Java程序完成装箱树算法，并实现集装箱装载问题的求解．用实例验证了算法的可行性，能够投入实际应用．     

求解集装箱装载问题的拟人算法

本文对长方体Pacing问题（即集装箱装载问题），提出了一种拟人型的启发式算法。不同于求解该问题的传统方法，本文利用最大穴度优先原则，使长方体的排列尽可能紧凑，从而使容器中装入画可能多的长方体。实验表明即使用于强异构型的困难算例，该算法也具有高效的求解结果。