面向商业物流的条烟快速组包优化

【背景和目的】由于不同条烟的规格差异化和订单方案的多样化,对烟草公司条烟组包工作造成较大困难。【方法】本文选取包数最小化、包型稳定性、包型规整度和拆包均衡性作为组包方案的目标指标,构建三维组包模型,采用包括改进蜜獾算法在内的6种启发式算法求解模型,确定出最优组包方案,满足企业高效组包需求。【结果】(1)本文搭建的三维组包模型适用于解决烟草物流中的复杂组包问题;(2)改进蜜獾算法(IHBA)的寻优效果显著,相比于粒子群算法(PSO),在最优值、最差值、平均值、平均迭代次数方面性能分别提高45%、7%、36.7%、52.1%;【结论】本文构建的最优组包系统能稳定快速地输出最优组包方案,且条烟规格和数量可以根据订单灵活调整,具有较强的适应性和可移植性。