基于多配送点限制集装箱装载问题研究及应用

论文摘要

本文对物流行业中实际存在的多配送点限制集装箱装载问题（Container Loading Problem）进行了研究。目前,此类问题在实际操作中造成了效率和效益低下。在这些问题中,本文着重研究了多配送点约束弱异类装箱问题,提出了一种新的算法,这一算法提高了集装箱装载货物的空间利用率,并确保在到达某一个配送点时,无需将其他箱子（或货物）移动的前提下将待卸货物卸下,提高货物装载与配送的优化程度,提高了配送业务的工作效率。文章首先介绍了问题的研究背景以及相关概念。其次,描述了目前对此类问题的国内外研究情况,并且对几种经典算法进行了较为系统的分析和评测,指出它们各自的特点和不足。再次,根据对不同算法的特点的分析比较发现,由于装载问题是NP-Hard完全问题,不存在有效时间内求得最优解的算法。针对目前在实际操作中存在多配送点限制,本文采用构造启发式算法、贪心算法以及搜索树算法相结合,以提高集装箱装载货物的空间利用率的问题,提高货物装载的优化程度、提高配送业务的工作效率。最后,本文作者利用Visual Basic 6.0集成开发环境开发了一个基于上述实际问题的集装箱装载程序。此程序能够满足本文提出的系统需求,能够在满足限制条件下给出装箱利用率以及装箱货物清单,通过模拟实验得到了较以往算法更好的测试结果,因此表明本文算法对于现实的装箱工作有一定的指导性。

论文目录

• 中文摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题的背景
• 1.2 装箱问题的界定
• 1.3 装箱问题的分类
• 1.3.1 按照装箱物体所属装箱空间分类
• 1.3.2 按照装箱物体的形状对装箱问题的分类
• 1.3.3 按照装箱物体达到情况对装箱问题的分类
• 1.3.4 按照装入容器的数量划分
• 1.3.5 按照装箱物体的种类划分
• 1.4 集装箱装载问题（CLP）
• 1.5 选题的潜在意义
• 1.6 本文的内容安排
• 第二章 装箱问题的常用近似算法
• 2.1 优化方法的分类及特点
• 2.2 适应启发式算法的概述
• 2.3 装箱问题的其它解法
• 2.3.1 在线装箱问题的解法
• 2.3.2 离线装箱问题的解法
• 第三章 基于多配送点限制装箱问题的算法研究
• 3.1 问题描述
• 3.2 数学模型
• 3.3 本文算法的基本思想
• 3.4 构造启发式算法
• 3.4.1 装入原则
• 3.4.2 剩余空间的表示
• 3.4.3 合并剩余空间
• 3.4.4 如何有效装入一个盒子
• 3.5 搜索树算法
• 3.5.1 贪心算法
• 3.5.2 动态搜索宽度
• 3.6 测试与结果
• 第四章 集装箱装载程序的实现
• 4.1 软件简介
• 4.1.1 开发工具
• 4.1.2 本程序运行环境
• 4.2 程序演示
• 第五章 结束语
• 5.1 本文所做的工作
• 5.2 今后需要继续的工作
• 附录 Loh&Nee 算法的测试数据
• 参考文献
• 发表论文和科研情况说明
• 致谢