同尺寸长方体物品装箱问题的一种求解算法

研究同尺寸长方体物品的装箱问题,即在一个给定的箱子中装入尽可能多的同尺寸长方体物品。采用分层装载方案简化装载操作,首先运用递归算法确定层中长方体物品的布局方式;然后求解整数规划模型确定箱中层的最优组合,得到最优装载方案。采用随机测题,将文中算法与文献中装箱算法进行对比。实验结果表明文中算法生成的装载方案箱体空间利用率由文献中装箱算法的99.35%提高到了99.77%。文中算法可以在合理的时间内得到装载操作简单,箱体空间利用率较高的装载方案。     

二维异形切割件优化排样的拟合算法

多种异形零件在钢板上的优化排样问题 ,实际上也可看作多边形(异形零件的外轮廓 )对多边形 (矩形 )的最优填充问题。从拼图游戏的启发构造了一个异形零件优化排样的拟合算法。用该算法对一些优化排样问题进行了计算 ,得到较为满意的结果     

无重叠区域两抓钩周期性排序问题的一个启发式算法

提出一种启发式算法以求解无重叠两抓钩周期性排序问题。该方法把问题分解成相应序列的子问题。对每个序列建立和求解一个整体问题的线性规划模型，在序列空间，通过寻找好的序列以得到最佳的排序。量化的示例表明所使用的方法是高效的。     

求解二维矩形装箱问题的启发式算法

为实现二维矩形装箱问题的高效求解,提出一种启发式最优剩余空间算法。该算法以促使小矩形的放置更为紧密和剩余空间更加平滑为基本思想,通过空间分割、放置位置选择和最优解搜索3个相来实现对三维矩阵装箱问题的求解。基于两个经典的C21和N13数据集,最优剩余空间算法与多种算法进行了对比实验。测试结果表明,所提算法能够在最短的时间内得到C21全部算例的100%布置和N13数据集的9个最优解,在计算效率和计算效果上均优于现阶段的其他算法。     

一刀切问题的优化二叉树排样

为了在提高板材利用率的同时提高全料的二次利用率,以二维一刀切下料问题为研究对象,根据现实约束提出了优化二叉树的启发式算法。该算法基于最小空穴插入最大零件、零件靠左靠下放置、整除求余确定零件转向以及板材的整点切割等规则,给出兼容多板料的一刀切排样动态寻优算法流程;提出余料的动态拆分和合并思想,根据相邻关系将余料分为一类空穴和二类空穴两种类型,设计分裂、合并、Strip、Shake等算子,实现了一刀切下料的动态快速优化求解。基于本算法开发的系统在企业中的实际应用表明,所提算法能够在提高板材利用率的同时,有效避免余料的碎化,提高余料的二次利用率。     

两阶段法求解1.5维切割问题

切割问题亦称为下料问题.多维切割问题是机加工、木材加工和造纸等行业在生产中经常遇见的实际问题.1.5维切割问题是介于一维和二维切割问题之间的一类问题.针对1.5维切割问题的特殊性,采用两阶段方法进行求解.第一阶段是将1.5维切割问题转化为一维切割问题,第二阶段首先利用一种启发式算法得到一组初始解,然后使用粒子群算法对初始解进行优化,得最终解.     

一种新的快速二维循环卷积算法

本文应用在修正环上的多项式变换原理,提出了一种新的二维卷积算法,它比直接使用二维FFT的算法的乘法次数少得多,结构比剩余类环上的多项式变换算法简单,并且计算量还要少20—40％。     

二维条码识别算法研究

本文以应用最广泛的PDF417二维条码为例,在对条码符号结构及编码原理研究的基础上,探讨完成二维条形码识别的软件算法实现。整个识别算法由图像预处理、图像校正和译码三部分组成。实验结果验证该方法有效,软件识别系统性能稳定,为二维条码的识别提供了一条有效的途径。     

一种求解两级累计式车辆路径问题的两阶段启发式算法

现代物流的发展中,运输网络的多级化以及对快速服务的更高要求是两大重要趋势。在这样的背景下,提出两级累计式车辆路径问题(2E-CCVRP),其中两级是指物资须由中心仓库配送至中转站(1级)再转送给客户(2级),累计式是指优化目标为所有客户的累计等待时间最小。2E-CCVRP是NP-hard问题,抽象并建模后使用一种两阶段启发式算法进行求解,第一阶段使用改进的CCVRP-split算法找到初始可行解,第二阶段通过扰乱结合局部搜索进行优化。实验结果显示,该算法能够取得高质量的解,且求解速度快,稳定性好。     

基于混合顺序启发式算法的一维下料问题

针对一维下料问题,提出一种改进的混合顺序启发式算法。该算法修正了传统顺序启发式算法的待切子集选择策略,采用广度搜索算法在有限时间内解决终止条件问题,根据用户最大时间容忍度动态地改变参数。最后采用C#进行编程,实现了该算法,通过对比证明算法的有效性。该算法在马鞍山钢铁公司车轮分公司正式使用了两年多,使切割率提高4%。     

一种基于空间正交分解的布局算法

一种基于空间正交分解的布局算法 ,将剩余布局空间分解成两个正交的子空间 ,通过局部寻优的方法 ,选取合适的物体 ,解决了矩形布局中的非一刀切问题。实验表明 ,利用该算法进行优化布局可以取到令人满意的效果 ,并且算法简单、容易实现     

求解流水车间调度问题的瓶颈指向启发式算法

针对最小化时间表长的流水车间调度问题,提出一种根据工件加工时间特征构建工件调度的瓶颈指向启发式算法。首先,为构建初始工件排序,充分利用各机器负荷一般不相等的特点,瓶颈阶段前加工时间较短而之后加工时间相对较长的工件优先开始加工;其次,当有工件等待加工时,根据工件在瓶颈机器前或后加工时间的特征调整工件加工顺序;最后,采用邻近工件成对交换和插入的方式改进初始调度。当瓶颈机器趋于中间阶段,或瓶颈机器上工件的加工时间趋于增加时,求解效果较好。数据实验表明算法是有效的。     

A heuristic algorithm for the loading problem in flexible manufacturing systems

The paper considers the loading problem in flexible manufacturing systems (FMSs). This problem involves the assignment to the machine tools of all operations and associated cutting tools required for part types that have been selected to be produced simultaneously. The loading problem is first formulated as a linear mixed 0–1 program with the objective to minimize the greatest workload assigned to each machine. A heuristic procedure is presented in which an assignment of operations to machine tools is obtained by solving a parameterized generalized assignment problem with an objective function that approximates the use of tool slots required by the operations assigned to the machines. The algorithm is coded in FORTRAN and tested on an IBM-compatible personal computer. Computational results are presented for different test problems to demonstrate the efficiency and effectiveness of the suggested procedure.     

求解作业车间调度问题的快速启发式算法

首先将作业车间调度问题转换为一个搭积木模型,受这个直观模型的启发,提出了一个启发式的搭积木规则,该规则综合考虑了已经搭好的积木的顶高和将要搭积木的剩余高度。基于这个规则,提出了一个求解作业车间调度问题的快速启发式算法,对国际上通用的benchmark例的模拟实验结果表明,提出的算法优于经典的优先分配启发式算法。     

A heuristic method for the combined location routing and inventory problem

The combined location routing and inventory problem (CLRIP) is used to allocate depots from several potential locations, to schedule vehicles’ routes to meet customers’ demands, and to determine the inventory policy based on the information of customers’ demands, in order to minimize the total system cost. Since finding the optimal solution(s) for this problem is a nonpolynomial (NP) problem, several heuristics for searching local optima have been proposed. However, the solutions for these heuristics are trapped in local optima. Global search heuristic methods, such as tabu search, simulated annealing method, etc., have been known for overcoming the combinatorial problems such as CLRIP, etc. In this paper, the CLRIP is decomposed into two subproblems: depot location-allocation problem, and routing and inventory problem. A heuristic method is proposed to find solutions for CLRIP. First of all, an initial solution for CLRIP is determined. Then a hybrid heuristic combining tabu search with simulated annealing sharing the same tabu list is used to improve the initial solution for each subproblem separately and alternatively. The proposed heuristic method is tested and evaluated via simulation. The results show the proposed heuristic method is better than the existing methods and global search heuristic methods in terms of average system cost.     

一类解决无等待流水车间调度问题的蚁群算法

针对以最大完成时间为目标的无等待流水车间调度问题,提出了一种蚁群算法.首先,基于复杂度为O(n)的最大完成时间算法简化了适应值的计算;其次,基于当前最优解和轨迹密度的新解构造方法提高了求解质量;第三,基于快速插入邻域算法的多重插入移动提高了搜索效率;最后,基于典型算例的仿真试验,表明了所得调度算法的可行性和优越性.     

A multi-stage heuristic algorithm for matching problem in the modified miniload automated storage and retrieval system of e-commerce

E-commerce, as an emerging marketing mode, has attracted more and more attention and gradually changed the way of our life. However, the existing layout of distribution centers can't fulfill the storage and picking demands of e-commerce sufficiently. In this paper, a modified miniload automated storage/retrieval system is designed to fit these new characteristics of e-commerce in logistics. Meanwhile, a matching problem, concerning with the improvement of picking efficiency in new system, is studied in this paper. The problem is how to reduce the travelling distance of totes between aisles and picking stations. A multi-stage heuristic algorithm is proposed based on statement and model of this problem. The main idea of this algorithm is, with some heuristic strategies based on similarity coefficients, minimizing the transportations of items which can not arrive in the destination picking stations just through direct conveyors. The experimental results based on the cases generated by computers show that the average reduced rate of indirect transport times can reach 14.36% with the application of multi-stage heuristic algorithm. For the cases from a real e-commerce distribution center, the order processing time can be reduced from 11.20 h to 10.06 h with the help of the modified system and the proposed algorithm. In summary, this research proposed a modified system and a multi-stage heuristic algorithm that can reduce the travelling distance of totes effectively and improve the whole performance of e-commerce distribution center.     

自动化制造单元最小完工时间调度问题的混合启发式算法

自动化制造单元最小完工时间调度问题属于NP-hard难题,目前尚缺乏有效的调度方法。为此,提出基于遗传和禁忌搜索的混合启发式算法,用以搜索一组最满意的机器人搬运作业排序。以遗传算法为基本结构,在初始种群产生和交叉、变异操作中引入禁忌搜索技术,以提高优化质量。基于搬运作业规则的初始种群构造算法和两阶段交叉、变异算子克服了传统算子对可行搬运作业排序的破坏,而邻域移动算子则保证了禁忌搜索的多样性和集中性。最后,随机实验结果验证了算法的有效性。     

复杂情况下的三维集装箱装载问题混合算法

对复杂情况下的三维集装箱问题进行了描述,其约束主要包括重心位置约束、单箱重量约束、摆放方位约束、卸货顺序约束和集装箱型号和数量约束。基于禁忌规则,提出了求解该问题的模拟退火算法。设计了货物的摆放规则和序列生成方式,采用4种邻域,根据邻域的不同,构造了3种禁忌表,根据问题的特点,在模拟退火算法抽样过程中加入了禁忌规则。本文介绍了算法的原理,给出了具有代表性算例试验结果并且进行了分析。试验结果表明所提出的混合算法对复杂情况下的集装箱三维装载问题的有效性。