基于改进遗传算法的航空集装箱装载优化

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。     

基于混合蚁群算法的箱装农产品单车装载研究

目的提出一种求解考虑包装特点的箱装农产品单车装载优化问题的有效算法。方法针对箱装农产品单车装载中的弱异类货物问题,以容积利用率最优为目标构建装载数学模型;分析农产品成箱包装的特点,并重新描述了货物承重约束和方向约束;针对模型求解提出了一种混合蚁群算法,包括基于砌墙式的启发装载策略,以及改进后的期望函数;最后选取了5组标准数据,构造了1组农产品数据,设置了3套实验方案对算法进行验证。结果实验1中算法较2种比对算法目标值分别高出3%和2.5%;实验2,算法平均体积利用率达到81.59%;实验3,改变初始参数后算法最大目标值为93.9%。结论提出的算法求解单车弱异类货物装载问题有效且性能良好;算法用于求解考虑包装特点的箱装农产品单车装载问题,具有一定的可行性。     

考虑装载顺序约束的航空货物装箱问题研究

目的 以航空货运背景下流水线上货物的装箱问题为研究对象,旨在最大化地利用集装箱装载空间.方法 在考虑货物装载顺序、质量、体积、不重叠、稳定性等一系列现实约束的条件下,建立集装箱堆码模型,设计一种拟人启发式与遗传相结合的组合启发式算法.首先通过设定规则并赋予权重,得到有序可放置点集合,采用拟人启发式算法构建货物装载策略,得到初始装箱方案;然后通过遗传算法中的交叉、变异操作对方案进行寻优,在可行方案中选出集装箱空间利用率最大的装箱方案;最后采用某机场物流公司的实际货物数据进行实验,并实现装载方案的可视化.结果 相较于混合模拟退火算法,组合启发式算法收敛性好,搜索速度快,能够在较短的时间内得到空间利用率较高的装载方案,货物垛形规划更为紧凑,稳定性更高.结论 所提算法对于不同种类的货物有着更好的适应性,能够实现强异构货物的合理布局,保证了货物装载过程中垛形的稳定性,可为航空货物装箱问题的工程应用提供参考.     

求解集装箱装载问题的混合蚁群模拟退火算法

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。     

基于分组策略的多目标三维装箱算法

目的 针对现有三维装箱算法优化目标单一、优化效率低的问题,提出适用于求解大规模货物装载问题的多目标装箱算法,以提高装箱规划效率,确保货物运输安全。方法 考虑5种现实约束条件,以体积利用率和装载垛型重心偏移量为优化目标,建立多目标货物装载优化模型。采用拟人式装箱对货物进行预分组,减小决策空间,然后结合分组信息与装箱算法生成初始解;引入数据驱动的装箱交叉算子提高算法收敛性;设计多策略变异算子提高算法结果的多样性。结果 以公共数据集和真实航空货物数据作为实验数据进行实验。实验结果表明,在满足多种约束条件下,集装箱装载强异构货物平均体积利用率达到92.0%,重心位置空间偏移从20 cm减少到7.5 cm,并且算法运行时间减少了73.5%。结论 本文所提算法应用于求解大规模多目标三维装箱问题,提高了装箱质量和效率,可为三维装箱算法的工程应用提供参考。     

基于改进粒子群算法的航空行李在线装载优化

目的 为解决航空行李自动装卸中关键装载算法问题,实现航空行李自动装卸,同时满足流水作业的实际需要.方法 基于关键点装载策略,提出一种以装载空间利用率为优化目标,考虑行李质量、体积及装载顺序等约束条件的改进粒子群算法.首先,通过关键点法输出流水线上待装载行李的全部可放点序列,然后根据约束条件重新定义粒子群算法的速度与位置,以空间利用率为适应度函数进行迭代寻优,输出全局最优解,实现对装载位置与姿态的优化.结果 实验部分采用真实行李数据对算法进行仿真验证表明,改进粒子群算法优化后可将箱体空间利用率提高了10.8％,平均规划布局效率提高了26.5％.结论 提出的装载算法能够有效地解决实际行李装载问题,为行李流水作业的货物装载提供理论依据及参考.     

基于启发式算法的弹药托架集装优化研究

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。     

求解复杂集装箱装载问题的新方法

提出了一种求解复杂集装箱装载问题的新方法，该方法将求解复杂装箱问题分成两步：首先，根据一定的启发式规则将集装箱进行体积最大化装载，并在深度方向根据货物将空间分层；然后，用遗传算法将各层进行重心位置最优化调整，使装载方案更加符合实际运输需要。实际应用结果表明，该方法在空间利用率、重心位置以及计算效率等方面都优于其他同类方法。     

基于改进遗传算法的航材装载优化

目的 通过对现行航材装载问题进行分析,优化提高工作中航材的装载效率,为部队航材智能装载提供思路和方法.方法 确定初始可理想化条件和装载过程中需满足的约束条件,以航材的摆放顺序和旋转方式为基因值,利用装载方案所需装载箱数量和重心偏移度为适应度函数去评估解的优劣;采取精英选择策略去指导进化方向,子代的产生选择相对偏随机秘钥交叉及顺序变异,避免选择变异过程中可能产生基因值的冲突,并用最小二乘法对航材储运装载算法输入参数进行拟合,找到平衡时间和装载箱使用数量的最佳输入值.结果 通过与实际人工装载进行比对,将装载箱平均使用率从78.1％提升至84.45％,并完成了对航材的分类.结论 该方法具有优化航材装载方案的能力,能够提升装载工作效率,对部队航材智能装载发展具有重要意义.     

散套装货物混合装载问题优化算法及其可视化

针对具有七种现实约束的散货和套装货物混合三维装箱优化问题,采用树搜索策略,以空间切割、货物组块及装载套数迭代法为基础,在考虑装载的套装、摆放方式、放置稳定性、承重级别、优先级、载重、重心等约束条件下,构建了一种启发式搜索迭代算法。通过实际算例,分别计算了套装约束下和无套装约束下的装箱优化结果,并利用所开发的软件给出了3D装箱效果图,发现该算法可保证套装货物成套装载,且空间利用率可达90%以上,验证了算法的有效性和实用性。     

基于组合的三维集装箱装入启发式算法的研究

集装箱装入属于有多种约束的空间资源优化问题。其求解思路可以推广到飞机、轮船的货舱装载,乃至计算机的内存分配等多种应用领域。笔者提出了通过回溯过程实现的组合装入的启发式算法,设计了有效的装入策略,定义了用于装入过程状态描述的剩余空间表示和小剩余空间的结合原则。通过实例验证,能有效提高集装箱空间的利用率。与现有算法比较,具有适合装入物体种类多,尺寸差别大的情况。     

车辆战术储备器材包装单元装载优化研究

目的通过对车辆战术储备器材包装单元化装载问题展开研究,为提高部队车辆战术储备器材包装单元装载能力提供技术与方法依据。方法分析装载优化模型的空间、质量、装载平衡和摆放稳定性等主要约束以及约束的处理方法,运用启发式算法对模型求解流程进行合理设计,并提出启发式算法和遗传算法相结合的混合遗传算法,以托盘装载为例说明具体装载过程。结果算例结果表明,托盘空间利用率达到了98.3%以上,装载单元集装稳定性高。结论该算法可减少装载容器数量,提升容器装载能力,优化器材包装单元装载,对提高车辆战术储备器材快速保障能力具有重要意义。     

基于蚁群算法的军用车辆器材装箱配载问题

目的对军用车辆器材装箱配载问题进行合理优化,以提高集装箱的空间利用率。方法阐述了军用车辆器材装箱配载问题的重要性,并对装箱配载问题进行理论分析,应用蚁群算法建立数学模型和实现流程,通过实例分析验证该算法的合理性。结果利用蚁群算法模拟与优化装箱配载问题使集装箱利用率达到了88.96%,并确定出了最优的装箱配载方案。结论蚁群算法能够对军用车辆器材装箱配载问题进行合理优化。     

一种求解船舶配载问题的混合遗传算法

通过对生产实际中散装货船的多品种、大批量货物的配载问题的分析,总结了散装船舶配载问题的特点和钢铁产品的货物堆装规则;以船舶舱容限制、允许重量和货物堆装规则为约束条件,以提高仓容利用率和装载效率为优化目标,构造了一种混合遗传算法来解决此类多目标、多约束的组合优化问题,即①用启发式算法确定各舱货物的具体摆放方式,满足货物装载质量要求,②遗传算法调用启发式算法,计算配载指标,来确定货物在各舱的分布,以满足各舱的仓容限制,提高仓容利用率和装载效率.