摘要：三维装箱问题是一类NP-hard的组合优化问题,构建一个适当的数学模型并设计高效快速的算法具有重要的理论和现实意义.该文将箱子空间划分为立方体单元,依此构建三维装箱问题的混合整数规划模型,并通过改进遗传算法求解,剔除大量不可行解提高了收敛速度.实验结果表明此算法运算过程及结果稳定,具有较强的实际应用价值,能有效解决复杂的三维装箱问题.

摘要：三维装箱问题是一类典型的NP-hard组合优化问题。在一维、二维装箱问题基础上,设计了一种启发式算法,借以克服一般启发式算法依赖"经验"的不足,该算法结构简单,实验表明算法收敛速度快。

摘要：针对多种物品单箱三维装箱的问题,设计了一种新的启发式算法.该算法基于"平面"和"块"的概念,采取树搜索策略,允许货物在任何可行方向上旋转,在保证箱空间利用率足够高的同时,满足货物摆放稳定性的要求.实验结果表明,该算法是解决此类问题的一种有效的方法.

摘要：针对梯形箱子的三维装箱问题,提出了一种基于空间分割的构造性启发式算法,根据梯形箱子三维装箱问题的特点,设计了相应的空间分割策略、空间合并策略与空间重组策略,在此基础上加入遗传算法,提高算法局部与全局搜索能力。实验结果表明,该算法能有效处理梯形箱子三维装箱问题。

摘要：集装箱装载是货物运输、加工调度过程中的重要前提,其属于NP-hard问题,本文采用启发式三空间分割搜索算法,解决三维装箱问题。问题背景源于2019年美国数学建模竞赛B题“无人机发送:开发空中救灾响应系统”,本文分别对两种、三种、四种货物往固定尺寸的ISO集装进行装箱,使集装箱的空间利用率最大,且要保证货物之间数量的比例要求,最后,为了推广模型的应用,设计了GUI界面,输入四种货物的尺寸,就能输出各种货物的数量以及空间利用率。

摘要：对复杂情况下的三维集装箱问题进行了描述,其约束主要包括重心位置约束、单箱重量约束、摆放方位约束、卸货顺序约束和集装箱型号和数量约束。基于禁忌规则,提出了求解该问题的模拟退火算法。设计了货物的摆放规则和序列生成方式,采用4种邻域,根据邻域的不同,构造了3种禁忌表,根据问题的特点,在模拟退火算法抽样过程中加入了禁忌规则。本文介绍了算法的原理,给出了具有代表性算例试验结果并且进行了分析。试验结果表明所提出的混合算法对复杂情况下的集装箱三维装载问题的有效性。

摘要：汽车零部件三维装载问题,是汽车零部件入厂物流中复杂且重要的一个问题。问题需要考虑待运零部件的堆叠规则、单箱承重等现实约束,较理论上的三维装箱问题更为复杂。本文针对这一问题,设计了一种基于装载块序列的混合模拟退火算法。算法通过基于装载块序列的启发式构造算法生成初始装载方案,再以模拟退火过程调整装载序列优化装载方案。最后,选取上海某汽车物流企业的实际运营数据进行测试,测试结果表明本文算法能有效解决生产实际中的汽车零部件三维装载问题,提高车辆装载率。

摘要：针对城市物流多种类物品三维装箱问题,设计了一种新的求解算法。该算法把三维空间分割成小长方体方格并用相应的数据结构来表示。它能处理多种类物品混装的情况,允许一个货物在6个方向上旋转,该算法与车辆路径算法结合就易于得到一个完整的城市智能物流配送算法。

摘要：对有卸货顺序约束的三维集装箱问题进行了描述。基于禁忌规则,采用了求解该问题的模拟退火算法,设计了货物的摆放规则和序列生成方式。采用3种邻域,根据邻域的不同,构造了2种禁忌表。根据问题的特点,在模拟退火算法抽样过程中加入了禁忌规则。介绍了算法的原理,给出了具有代表性算例试验结果并且进行了分析。试验结果表明,提出的混合算法对有卸货顺序约束的集装箱三维装载问题的有效性。

摘要：目的针对冷链运输中的生鲜打包及装载优化问题,提出一种允许货物以体积恒定为前提进行尺寸变化的包装装载方案,以最大化集装箱的空间利用率。方法基于上述问题,构建非线性混合整数规划模型,为了方便CPLEX或LINGO等求解器对该非线性混合整数规划模型进行求解,采用一种分段线性化方法,将该非线性模型进行线性化处理。由于所研究问题具有NP-hard属性,无论是CPLEX还是LINGO都无法有效求解大规模算例,因此设计一种有效结合遗传算法与深度、底部、左部方向优先装载(Deepest bottom left with fill,DBLF)的算法。结果大小规模算例实验验证结果表明,混合遗传算法能够在合理时间内获得最优解或近似最优解。结论所提出的可变尺寸包装方案有效提高了装载率,有益于客户和物流公司。