【摘要】：集裝箱裝載問題(Container Loading Problem, CLP)是物流配送的重要環(huán)節(jié),其方案的優(yōu)劣對(duì)整個(gè)物流系統(tǒng)的效率以及運(yùn)輸成本有著重大的影響,但CLP是一個(gè)具有復(fù)雜約束條件的組合優(yōu)化問題,在理論上屬于NP-hard問題,需要設(shè)計(jì)性能良好的算法進(jìn)行求解。 蟻群優(yōu)化算法(ACO)是一種新興的智能優(yōu)化算法,特別適合求解困難的組合優(yōu)化問題。在旅行商、車輛調(diào)度等問題中得到廣泛的應(yīng)用,取得良好的效果。因此,本文嘗試采用蟻群優(yōu)化算法進(jìn)行求解CLP。 設(shè)計(jì)了基于食物量分配的多種群二元蟻群優(yōu)化算法(FMPBACO),算法中根據(jù)食物量決定種群中螞蟻的數(shù)量以及種群的生滅,種群之間通過信息素混合相互學(xué)習(xí)。同時(shí)分析了算法的復(fù)雜度,并應(yīng)用在0/1多背包問題,通過SAC-94 Suite測(cè)試集的求解表明算法具有良好的性能。 針對(duì)CLP的特點(diǎn),定義了空間三叉樹,對(duì)可利用空間采用三叉樹劃分策略。針對(duì)弱異類集裝箱裝載問題,設(shè)計(jì)了一種結(jié)合啟發(fā)式規(guī)則的混合FMPBACO進(jìn)行求解,算法中先利用FMPBACO確定預(yù)備裝入貨物集,再用啟發(fā)式規(guī)則決定貨物的裝入優(yōu)先級(jí)順序,同時(shí)分析了算法的復(fù)雜度。通過兩個(gè)弱異類實(shí)例的測(cè)試,表明算法得到的裝載方案有較高的空間利用率。針對(duì)強(qiáng)異類集裝箱裝載問題,設(shè)計(jì)了一種混合蟻群算法。算法中搜索空間分為貨物擺放的優(yōu)先序列和貨物擺放的狀態(tài)兩部分;引入體積大的貨物優(yōu)先放入的啟發(fā)式規(guī)則;將螞蟻搜索得到的序列與歷史最優(yōu)序列進(jìn)行交叉,取三者最優(yōu)序列作為該螞蟻的搜索路徑;在更新信息素時(shí),采取兩種揮發(fā)系數(shù)更新信息素以避免信息素過快飽和,同時(shí)分析了算法的復(fù)雜度。通過三個(gè)強(qiáng)異類實(shí)例的測(cè)試,表明算法得到的裝載方案也有較高的空間利用率。
【學(xué)位授予單位】：寧波大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號(hào)】：F550;TP301.6

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本文編號(hào)：2775311