集装箱配载关键问题的高效能求解算法

论文摘要

集装箱配载问题广泛存在于工业等领域,尤其是对于物流运输业和材料制造业,解决集装箱的配载问题的空间利用率和时间效率将直接影响行业的成本和收益。集装箱配载货物是将具有一定体积、重量、价值和数量的不同种类的货物合理地放置在一个具有一定体积和载重量限制要求的集装箱空间中的过程。配载方案必须满足定性和定量两个方面的要求。在定性方面,主要考虑集装箱空间的合理利用,提高货物运输中的安全系数等因素;在定量方面,主要考虑有限空间内的不同类别不同数量的货物价值的最大化。本文的主要工作包括:论文首先描述了课题产生的时代背景,以及其研究目的和实际意义,然后对集装箱配载问题现有的主要研究方法进行了简单叙述,并对国内外的研究现状作了概述,接着对现在集装箱配载问题进行了分析,对问题进行了简化的假设和描述,并简单指出了现有研究方法的优点与存在的不足。现有的研究方法大多思路简单,能有效地避免空间干涉的现象,能在合理的时间内得到问题的满意解,尤其适合于大规模布局求解,但它无法处理更复杂的约束;还有些算法擅长于全局搜索,但是局部搜索能力不足并且容易出现早熟现象等,不适于三维集装箱配载问题中求取最优解。目前对集装箱配载算法的研究多数是以提高空间利用率为目标,但实际应用中常会出现混装货物的情况,因此必须考虑货物承载能力等约束条件。本文针对现有成熟的集装箱配载算法建立了相应的算法流程,并在此基础上提出了本文高效能求解算法的两种设计思路及其相应的算法流程图。本文第五部结合前面章节描述的算法和两种新算法思路,给出解决集装箱配载问题的大致思路和系统整体的拓扑结构,以及系统模块的详细设计。第六部分对实验数据进行了相关算法实验,实验结果表明本文算法在时间复杂度和空间利用率两方面都有较明显的优势。本文在最后部分对全文工作进行了总结,并对系统和装载算法进行更深入的研究进行展望,指出未来的一些研究方向。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题研究背景
• 1.2 课题研究目的与意义
• 1.2.1 研究目的
• 1.2.2 研究意义
• 1.3 集装箱配载研究现状综述
• 1.3.1 主要研究方法
• 1.3.2 国内外研究现状
• 1.4 本文的研究内容
• 1.5 本文的组织结构
• 第二章 集装箱配载问题描述
• 2.1 集装箱配载问题分类
• 2.2 集装箱配载问题假设
• 2.3 集装箱配载的现实约束
• 2.3.1 单箱配载的现实约束
• 2.3.2 多箱配载的现实约束
• 2.4 本章小结
• 第三章 集装箱配载问题常用算法
• 3.1 基于空间分解的启发式算法
• 3.1.1 空间分割与合并
• 3.1.2 定序规则
• 3.1.3 定位规则
• 3.1.4 基于空间分解的启发式算法流程
• 3.2 基于遗传算法的集装箱配载
• 3.2.1 遗传算法的简述
• 3.2.2 算法设计
• 3.3 基于蚁群算法的集装箱配载
• 3.3.1 蚁群算法的简述
• 3.3.2 算法设计
• 3.4 基于禁忌搜索算法的集装箱配载
• 3.4.1 禁忌搜索算法简述
• 3.4.2 算法设计
• 3.5 本章小结
• 第四章 集装箱配载高效能求解算法
• 4.1 本文算法简述
• 4.2 本文算法设计
• 4.2.1 基于回溯思想的装载方案
• 4.2.2 基于动态程序设计思想的装载方案
• 4.3 本章小结
• 第五章 集装箱配载系统的设计与实现
• 5.1 系统需求及功能分析
• 5.1.1 系统需求分析
• 5.1.2 系统功能分析
• 5.2 系统的结构
• 5.2.1 集装箱配载系统的思路
• 5.2.2 系统详细设计
• 5.3 系统工作流程
• 5.4 系统实现
• 5.4.1 系统开发环境
• 5.4.2 具体实现
• 5.4.3 系统演示
• 5.5 系统软件测试
• 5.6 本章小结
• 第六章 算法结果显示及分析
• 6.1 结果显示及分析
• 6.1.1 实验数据
• 6.1.2 实验结果
• 6.2 算法对比分析
• 6.3 本章小结
• 第七章 总结及展望
• 7.1 总结
• 7.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录