摘要: |
集装箱装载问题广泛存在于工业领域,在实际应用中,集装箱装载问题的解决效果影响最直接和显著的领域是物流运输业。集装箱装载问题作为物流配送过程中的一个关键性技术,对提高配送业务的自动化水平、提高货物装载的优化程度、提高配送业务的工作效率和规范业务流程都有重要的意义。到目前为止,许多学者对装箱问题已经进行了大量的研究,但对复杂的集装箱装载问题(尤其是多箱装载问题)的研究还相对较少,本文在前人研究的基础上,开发和设计一种新的算法,以更好地解决复杂集装箱装载问题。
论文的主要工作有:集装箱装载问题模型的建立、算法的开发及可视化系统的实现。
论文首先指出课题产生的时代背景,然后对装箱问题进行介绍。接着对装箱问题中的三维集装箱装载问题进行分析,在考虑货物承载能力、装载稳定性、配装隔离等多种现实约束条件的情况下,分别建立了集装箱单箱装载模型和多箱装载模型。
针对现实约束条件下的复杂集装箱多箱装载优化问题,提出了一个全新的遗传算法与启发式算法相结合的交互式混合算法。该算法在维持较高的集装箱空间利用率的同时,满足了货物承载能力、集装箱重心稳性以及混载等现实约束。通过基准测试问题的数值实验,表明所提出算法产生的装箱方案优于现有其他算法的装箱方案。
同时,本文采用Visual Basic语言开发了集装箱可视化系统,该系统使得装箱的过程透明化,并实现了货物在集装箱内的放置情况的可视化,增强了装箱软件的实用性。 |