為了針對電商訂單貨物進行快速經(jīng)濟選箱,在建立多箱型三維裝箱問題（3D-MBSBPP）數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上,對空間搜索策略進行創(chuàng)新,提出兩種求解算法。自適應(yīng)隨機算法實現(xiàn)貨物與空間的自適應(yīng);粒子群算法采用動態(tài)編碼,并實施5種類型的分段變異。采用重力式空間搜索策略求解已有三維裝箱算例,使空間利用率提高2.16%,證明了重力式空間搜索策略的有效性。通過求解以三維裝箱標(biāo)準算例為基礎(chǔ)構(gòu)造的8類3D-MBSBPP實例來對比兩種算法,自適應(yīng)隨機算法在8類算例上的表現(xiàn)均更優(yōu),且平均gap值優(yōu)于粒子群算法19.59%,證明了自適應(yīng)隨機算法的優(yōu)越性和穩(wěn)定性。 

【文章來源】：計算機集成制造系統(tǒng). 2020,26(11)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：10 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 選箱模型的建立
    1.1 問題描述
    1.2 變量及符號說明
    1.3 坐標(biāo)系及擺放方式
    1.4 模型
2 算法介紹
    2.1 自適應(yīng)隨機算法
    2.2 改進的粒子群算法
3 實例分析
    3.1 三維裝箱算例
    3.2 3D-MBSBPP算例
4 結(jié)束語


【參考文獻】：
期刊論文
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