基于遗传算法的三维装箱问题优化研究

在工业化自动装卸货物场景下,考量稳定性、方向性和重量等约束条件,提出一种将三空间划分策略和遗传算法相结合的三维装箱优化算法。本文通过介绍三维装箱问题,分析比较常用算法,最终使用遗传算法实现装箱过程;在MATLAB中开发一个简单的装箱系统,并可视化装箱结果。试验证明:该算法不仅对求解三维装箱问题具有优异的空间特性,而且对空间利用率有所提升。

多车型多车辆货车装载算法及应用

为解决物流配送中心货物装箱时的多车型选择难题,本文提出了一种基于遗传算法的多车型多车辆的装箱算法。此算法利用改进算子的遗传算法对货物装载进行排序,再通过三空间装箱规则,将给定的车辆信息以及货物信息进行迭代求解。算例结果表明,此种算法与单一车型装箱模型相比,能够有效提升车辆空间装载率并且降低综合运输成本。