集装箱单箱混合装载优化

北京理工大学珠海学院 2020 届本科生毕业论文集装箱单箱混合装载优化方法研究摘 要装箱问题是一个非确定性多项式完全问题（Non-deterministic Polynomial Complete Problem：NP），目前已广泛应用于日常生产和生活中。作为一个涉及体积，重量以及布局等复杂的多目标多约束问题，其求解过程中存在大量的局部极值点干扰。目前该问题只能依靠相关优化算法得到满意的可行解 ，具体优化方法包括数值优化方法(Optimal Algorithms)、构造法（Construction Algorithms），以及智能优化算法等。本文以 A 公司为例，分析目前现有货运的特点，并采用经典背包模型建模分析，利用粒子群算法进行模型求解。同时，分析 A 公司装箱装载模式，并将其简化为一个特殊的二维装箱问题建立数学模型，结合装箱货物特点，采用结合剩余空间理论、二叉树思想和粒子群优化的 BL 算法，并运用MATLAB 进行模型求解。优化了装载布局，更新了货运模式，提高生产效率。北京理工大学珠海学院 2020 届本科生毕业论文关键词：装箱问题；背包问题；粒子群算法；剩余空间二叉树理论；最佳适应算法 北京理工大学珠海学院 2020 届本科生毕业论文Abstract Bin-packing problem ,a complete NP problem,is widely used in daily production and life. As a complex multi-objective multi-constraint problem involving volume, weight, and layout, with a large number ofinterferences by local extreme point in the solution process, which can only be approximated. At present, the method mainly used for solving the packing problem can only rely on solving the non-NP problem to obtain an approximate optimal solution close to the optimal solution. The main representatives are numerical optimization methods (optimal algorithms), construction algorithms (including NF approximation algorithms, BF approximation algorithms, etc.), intelligent optimization algorithms represented by PSO, GA, etc. This article uses Company A as an example to analyze its current freight operations and container loading modes. Using the PSO (Partical Swarm Optimization)and the Bottom-up left-jus...