基于改进遗传算法的三维单箱装箱问题研究

集装箱装箱问题属于NP（Non-Deterministic Polynomial）问题，为提高集装箱的空间利用率，降低物流配送的成本，合理的装箱方案是必不可少的。针对三维单箱装箱问题，提出一种基于改进遗传算法的人工智能算法，用来实现所建立的优化模型。结合实际装箱问题，分析装箱问题的约束条件，建立数学优化模型，通过将目标函数作为适应度函数和遗传操作中采用排序选择法、部分匹配交叉来实现对传统遗传算法的改进。最后，通过MATLAB编程实现该优化模型的求解，实现了集装箱装载效率的提高。