本文關(guān)鍵詞：面向單箱弱異類CLP的一種改進啟發(fā)式方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：集裝箱裝載布局優(yōu)化問題的本質(zhì)是復(fù)雜約束條件下的組合優(yōu)化問題,屬于NP-Hard問題,難以在有限時間內(nèi)找到最優(yōu)解。近年來,一些智能算法,如蟻群算法、遺傳算法、模擬退火算法等,及其改進后的智能算法,在解決這類問題方面都提供了有效的方法。盡管這些算法在一定程度上提高了相關(guān)的性能,但是,當(dāng)問題規(guī)模和復(fù)雜度增加時,都表現(xiàn)出其自身的不足。通過研究大量參考文獻,綜合對比分析求解集裝箱裝載布局優(yōu)化問題的方法,本文提出了一種改進的啟發(fā)式方法求解單集裝箱裝載弱異類貨物的布局優(yōu)化問題。本文針對集裝箱裝載問題的復(fù)雜約束條件建立約束函數(shù),并采用集裝箱空間利用率最大化函數(shù)為目標(biāo)函數(shù)建立數(shù)學(xué)模型；設(shè)計了求解集裝箱裝載問題的方法,并詳細描述了方法步驟；介紹了集裝箱裝載過程涉及的主要概念以及面臨的主要問題。在求解過程中,螞蟻綜合考慮當(dāng)前迭代次數(shù)、待裝載貨物信息以及通過三空間分割法、空間劃分和空間合并策略得到的待裝載空間信息,依據(jù)選貨概率公式選擇貨物,并對選出的貨物用回溯的方式選擇擺放方式進行裝載,進而生成狀態(tài)值并根據(jù)狀態(tài)值得到剪枝信息,最后根據(jù)此類信息做出剪枝或者繼續(xù)裝載等相應(yīng)操作,當(dāng)所有螞蟻進行完一次裝載則更新信息素矩陣。當(dāng)?shù)螖?shù)達到要求時,輸出近似最優(yōu)解。最后,通過天津某折疊自行車廠實際數(shù)據(jù)與LohNee算法中的6組測試數(shù)據(jù)驗證了本文算法的有效性。本文不僅在理論上研究了集裝箱裝載問題,而且設(shè)計實現(xiàn)了求解集裝箱裝載問題的方法并開發(fā)了一個仿真模擬系統(tǒng),將集裝箱裝載過程直觀的顯示出來。
【關(guān)鍵詞】：集裝箱裝載布局優(yōu)化問題 弱異類 啟發(fā)式方法 仿真模擬
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U169
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 研究背景及意義10-11
• 1.2 CLP簡介11-13
• 1.2.1 裝箱問題分類11-13
• 1.3 國內(nèi)外研究歷史及現(xiàn)狀13-14
• 1.4 本文的主要研究工作14-16
• 第2章 求解CLP的算法綜述16-25
• 2.1 啟發(fā)式算法16-17
• 2.1.1 啟發(fā)式算法簡介16
• 2.1.2 啟發(fā)式算法分類16-17
• 2.2 構(gòu)造型啟發(fā)式算法在CLP中的應(yīng)用17-20
• 2.3 其它優(yōu)化算法在CLP中的應(yīng)用20-23
• 2.3.1 蟻群算法20-21
• 2.3.2 遺傳算法21-22
• 2.3.3 模擬退火算法22-23
• 2.3.4 禁忌搜索算法23
• 2.3.5 回溯算法23
• 2.4 本文求解CLP的研究思路23-24
• 2.5 本章小結(jié)24-25
• 第3章 CLP模型構(gòu)建及改進啟發(fā)式算法設(shè)計25-33
• 3.1 約束條件及假設(shè)25
• 3.2 CLP模型構(gòu)建25-28
• 3.2.1 符號定義25-26
• 3.2.2 目標(biāo)函數(shù)26
• 3.2.3 約束條件26-28
• 3.3 概念及描述28-31
• 3.4 改進啟發(fā)式算法設(shè)計31-32
• 3.4.1 算法步驟32
• 3.5 本章小結(jié)32-33
• 第4章 改進啟發(fā)式算法實現(xiàn)33-42
• 4.1 關(guān)鍵問題描述33-35
• 4.1.1 裝箱問題33
• 4.1.2 選貨問題33-34
• 4.1.3 擺放方式問題34-35
• 4.2 啟發(fā)式規(guī)則設(shè)計35-37
• 4.2.1 算法開始時的啟發(fā)式規(guī)則35-36
• 4.2.2 選貨過程中的啟發(fā)式規(guī)則36-37
• 4.2.3 擺放方式中的啟發(fā)式規(guī)則37
• 4.3 空間劃分及空間合并37-41
• 4.3.1 EnlargeCurrentSpace方法38
• 4.3.2 MergeSpace方法38-41
• 4.3.3 UpdateSpaceInfo方法41
• 4.4 本章小結(jié)41-42
• 第5章 實驗結(jié)果分析及仿真42-51
• 5.1 實驗環(huán)境搭建42-45
• 5.1.1 SolidWorks簡介42-43
• 5.1.2 仿真平臺圖形界面43-45
• 5.2 實驗一45-49
• 5.2.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)45-46
• 5.2.2 結(jié)果分析及仿真46-49
• 5.3 實驗二49-50
• 5.3.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)49
• 5.3.2 結(jié)果分析及仿真49-50
• 5.4 本章小結(jié)50-51
• 第6章 總結(jié)與展望51-53
• 6.1 總結(jié)51-52
• 6.2 展望52-53
• 參考文獻53-57
• 附錄 Loh&Nee算法的6組測試數(shù)據(jù)57-60
• 攻讀學(xué)位期間公開發(fā)表論文60-61
• 致謝61

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  本文關(guān)鍵詞：面向單箱弱異類CLP的一種改進啟發(fā)式方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：275341