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目的 针对物流行业中存在的大规模、复杂、多规格货物的集装箱装载问题,提出一种基于塔装载启发式算法、二维装载点启发式算法、蚁群模拟退火算法的混合算法。方法 首先,采用塔装载启发式算法将三维待装箱装载成塔集,即将三维装箱问题降为二维装箱问题,有效降低集装箱的装载规模;其次,蚁群算法通过融入信息素选择更新策略,并利用自适应信息素挥发系数来提升算法整体的收敛速度,同时结合模拟退火算法对每代优秀路径集进行局部搜索,避免算法因收敛过快而陷入局部最优;最后,将蚁群模拟退火算法与二维装载点启发式算法相结合,优化每座塔的装载顺序和放置姿态,寻找最优的装载方案。结果 实验证明,在250组算例中,采用混合算法后,集装箱的平均空间利用率为90.92%,优于其他3种对比算法。结论 设计的混合蚁群模拟退火算法适用于解决大规模集装箱装载问题。 相似文献
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现代启发式算法理论研究 总被引:14,自引:0,他引:14
对模拟退火算法、遗传算法、列表搜索算法和蚁群算法等具有代表性的现代启发式算法起源与发展历史、算法理论研究的主要内容及方法等,进行了系统地总结与综述。对算法研究中出现的一些理论问题进行了讨论。探讨了算法在结构和研究体系上的统一性,并指出了将来研究的主要方向。 相似文献
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研究了火焰的重建,为改进现有稀疏视角输入下的层析成像算法的重建精度,提出了一种基于图像的启发式火焰重建方法。该重建方法通过迭代优化求解能量约束模型,实现对火焰三维温度场的重建。算法允许复杂的成像模型应用于重建过程中,使渲染过程更接近火焰真实成像过程,并对数据平滑性进行约束,以提高重建结果质量。算法在迭代过程中使用启发式规则引导温度场数据调整,使算法快速收敛,并通过使用图形处理器加速重建过程。使用模拟数据和真实捕获数据进行实验,结果表明,与现有方法相比,提出的方法有效提高了重建结果的精度及平滑性,验证了提出方法的有效性。 相似文献
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连锁超市配送路线的合理与否对配送速度,合理利用车辆和配送费用都有直接影响。因此配送路线的优化问题是配送工作的一个重要问题,做好配送工作具有十分重要的意义和作用,以某一连锁超市为例,对其配送路线的优化问题进行深入的研究。 相似文献
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目的 为了解决当前航空业因航空集装器上货物的组装编排均由人工完成,尚无任何软件系统可以实现自动计算,造成航空货运经济效益和时效性低下的问题,开展航空集装器(ULD)装箱算法研究。方法 应用先进的贪心算法与遗传算法相结合的启发式算法研究单个航空集装器的装箱最优问题。结果 对单个航空集装器(ULD)装箱进行了装箱模型构建和算法优化,使得节省的航空集装器空间得到全部利用,实现最优装箱。结论 文中算法计算出的装载方案较人工计算更精确、更具稳定性,且经济效益更高。后续还有望把这种算法转化为高度智能化的软件系统,对航空货运自动化和工作流程标准化具有一定的推动意义。 相似文献
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伴随着汽车工业的高速崛起,乘用车物流运输问题也快速走进人们的视野。由于现在很多物流公司在制定运输计划时主要依赖调度人员的经验,在面对复杂的运输任务时,往往效率较低且运输成本不尽理想。考虑到影响乘用车物流运输成本的主要因素分别为轿运车的使用数量、轿运车的单价以及行驶里程数等等,本文采用建立逐级目标的模式,应用启发式算法,结合计算机软件,给出了求解乘用车物流运输问题的数学模型。应用此模型求解了2种不同类型的乘用车物流运输问题,提出了合理的运输方案。此项工作对今后物流公司处理此类运输问题提供了重要的参考价值。 相似文献
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目的为减少部队弹药保障单位的储备数量和勤务时间,加快弹药保障反应速度,以托架为基础,对集装弹药进行装载优化,实现快速高效的弹药单元化保障目标,增强部队弹药机动保障、直达保障能力。方法建立弹药托架装载优化模型,提出基于启发式算法的求解思路,并给出算法步骤。结果通过算例验证了优化模型的有效性,以12种待装弹药为例,利用算法使托架的平均空间利用率达到60.25%,平均面积利用率达到89.94%。结论为解决弹药装载优化问题提供了一种技术方法,并发现标准托架与箱装弹药在设计时没有考虑互相匹配的问题,在将来托架和箱装弹药的设计中应加以考虑。 相似文献
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目的 为保证货物在运输中的平稳性与安全性,优化航空运输中集装箱的装载布局问题,提出一种改进遗传算法并开展航空集装箱装载应用研究。方法 考虑货物装载的7种现实约束条件,以集装箱体积利用率为优化目标,建立航空集装箱多箱装载优化模型。采用三段式实数编码随机产生初始种群,并加入最优个体保护策略增强遗传算法的全局收敛性,结合不同约束条件构造合理的适应度函数。结果 以真实航空货物信息作为实验数据,实验结果表明在满足多种现实约束的条件下,集装箱体积平均利用率由优化前的74.07%提高到83.99%,装载件数明显增加,适用于航空集装箱的运输装载。结论 算法能够应用于航空集装箱装载运输中,为航空运输业实现智能化装载、提高运输效率创造了条件。 相似文献
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三维装箱布局的单向寻优搜索法 总被引:4,自引:0,他引:4
研究待布局物体组合时面的各种拼合形式,以及待布局物体与待布局空间之间的各种间隙及其组合形式,形成单向寻优搜索法,使每一个待布局物体均充分地向小于等于自身的物体排序方向搜索适合组合的物体,形成二叉树组合结构,不仅显著提高了装箱率,也直观给出装箱顺序,还有效避免了NP完全问题. 相似文献
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目的 针对以空间利用率最大为目标的三维装箱问题,设计基于优先保持策略的改进遗传算法,并对其进行求解.方法 首先,在分析现有相关研究存在不足的基础上,提出优先保持策略的基本改进理念;其次,针对问题特点,设计改进遗传算法的基本流程,重点对交叉和变异的详细实现进行介绍;最后,通过实验仿真的方式,对求解结果和算法性能进行对比分析.结果 实验证明,在所用算例中,算法的求解结果优于对比算法约14%,且收敛更为稳定,时耗满足一般需求.结论 文中算法具有较优异的迭代性能. 相似文献
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目的 针对工厂产品的托盘打包及装箱问题,提出一种优化产品在托盘上的布局以及托盘与产品整体在集装箱中的布局方法,以最大化集装箱的空间利用。方法 在满足现实约束的条件下,以最大化产品装载体积为目标建立混合整数规划模型。考虑问题的复杂性,本文将所研究的问题分解为2个子问题,并建立两阶段装载模型进行求解。第1阶段,建立二维集装箱装载模型,确定多种托盘类型在集装箱底面的平面布局;第2阶段,建立三维托盘装载模型,确定产品在托盘上的立体布局。鉴于精确求解该问题耗时较大,本文针对2个子问题设计两阶段启发式算法求解。为验证模型及算法的有效性,采用2组不同规模大小的算例进行测试。结果 算例结果表明,在小、大2种规模算例中,装载率平均差值分别为0和-0.5%,计算时间相差较大,本文提出的模型及算法在合理的时间内获得了最优解或近似最优解。结论 本研究能够为工厂产品的托盘打包及装箱提供快速高效的解决方案。 相似文献
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无碳复写纸生产企业物流过程中的集装箱的装载问题,是产品运输中的一个非常重要环节.由于产品本身的特性,包装件在集装箱内的摆放要求正面朝上,以防止无碳复写纸包装件之间的互相碰撞对无碳复写纸功能的破坏.目前无碳复写纸包装件装入集装箱的工作大部分依靠人工操作来进行.由于人力、物力及产品本身的要求,箱子只能一次性地装入,而不能反复装卸.为提高集装箱的空间利用率,降低运输成本,讨论了无碳复写纸装入算法的思路. 相似文献
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使用经典的逃逸时间算法通常得到的是黑白的或缺乏颜色过渡的Mandelbrot集或Julia集.通过定义色彩控制球,给出一种绘制三维分形图的方法.对于确定区域内的迭代初始点,首先将动力系统的迭代逃逸点或非逃逸点映射到色彩控制球内,然后计算映射点到球心的距离;以该距离为参数,经由色彩控制函数确定迭代初始点的色彩;再以该色彩绘制迭代初始点域中的嵌入体表面,从而得到具有伪三维效果的分形图. 相似文献