基于文化算法的三維裝箱問題研究.pdf

1、在工業(yè)領域中經(jīng)常遇到把一些物體裝入容器的問題，尤其是物流運輸行業(yè)，裝箱是其中一個非常重要的環(huán)節(jié)，在工業(yè)中普遍存在，隨我國經(jīng)濟的發(fā)展，國內、國際貨運正以極快的速度發(fā)展，物流運輸面臨前所未有的挑戰(zhàn)和機遇。作為物流運輸過程中重要的一個步驟，找到一種合理有效的方法解決裝箱問題，對降低運輸成本，充分有效地利用空間，提高貨運質量和效率，提高配送業(yè)務的自動化水平具有非常重要的意義。
　　首先，本文研究了三維裝箱問題，按照問題不同形式，分三類介紹

2、了三維裝箱問題，并介紹了裝填時不同的三維空間結構劃分策略和求解問題的方法，通過分析各種求解算法的優(yōu)缺點，指出使用智能優(yōu)化算法更能快速有效地處理大規(guī)模裝箱問題，且穩(wěn)定性也更好。
　　裝箱問題是一個典型的NP-hard組合優(yōu)化問題，目前，以遺傳算法為標志的智能算法廣泛應用于求解這類多約束優(yōu)化問題，但這些算法都是基于單層種群空間搜索的方法，其效率并不高，且易陷入局部最優(yōu)。針對本文研究問題的特點和傳統(tǒng)算法存在的局限性，提出用雙層進化機制相

3、互影響相互促進的文化算法求解問題。之后，詳細介紹文化算法的空間結構和之間的通訊協(xié)議，并通過函數(shù)仿真實驗驗證算法在求解優(yōu)化問題時的收斂性和搜索能力。
　　分析可知文化算法信仰空間中的知識在指導一代種群空間后便會得到更新，信仰空間前后并無優(yōu)劣之分，對于優(yōu)秀的經(jīng)驗知識無所保留，若后一代信仰空間比前一代差時經(jīng)驗知識會倒退，影響解的質量，且經(jīng)驗知識影響作用較單一，由此針對求解非線性多約束優(yōu)化問題，本文提出劃分信仰子空間的文化算法，將信仰空間

4、劃分為多個子空間，每個子空間保存一代種群中選出的優(yōu)秀個體，且每組優(yōu)秀個體分別具有不同的優(yōu)勢，當種群進化產生新一組優(yōu)秀個體時，按照優(yōu)先級，通過比較每組的值決定是否更新子空間，對子空間的評價使優(yōu)質經(jīng)驗知識得以保存，避免倒退，信仰空間中保留具有不同優(yōu)勢的優(yōu)良個體，既能促進對最優(yōu)解的搜索，同時保持進化過程中種群多樣性，避免陷入局部最優(yōu)，提高算法性能，最后通過幾組函數(shù)仿真實驗對算法性能進行驗證。
　　最后，結合實際裝載過程中的約束條件建立數(shù)