蚁群算法求解复杂集装箱装载问题

针对复杂集装箱装载问题(CLP),应用启发式信息与蚁群算法求解了最优装载方案。首先,建立了复杂集装箱装载问题的数学模型,利用蚁群算法对解空间的强搜索能力、潜在并行性及可扩充性,结合三空间分解策略将布局空间依次分割;然后,装入满足约束条件的最优货物块,完成不同大小三维矩形货物的装载布局。在此基础上,设计了基于空间划分策略的蚁群算法。最后以700件货物装入40尺(12.025m)高柜箱进行计算,结果表明该方法能提高集装箱的空间利用率,同时兼顾了多个装载约束条件,可应用性好。