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基于空間分割的遺傳算法解決三維裝載問題_程中文
三維裝載問題廣泛應用于商品的包裝、裝載、運輸、倉儲等供應鏈的各個環節之中， 特別是在集裝箱裝載貨物方面有著非常重要的作用。三維裝載問題是一個具有復雜約束條件的組合優化問題，在理論上屬于 NP-Hard 問題，直接利用數學中的優化方法比較困難，通常使用的求解方法都是近似法。目前，人們對裝箱問題提出了許多算法，但都有明顯不足：窮舉法在箱子數目稍大時就存在“組合爆炸”;啟發式搜素法引入的啟發信息依賴于個人經驗，并且同樣存在“組合爆炸”;禁忌算法存在操作和參數對性能和效率影響的不確定性;神經網絡方法收斂速度慢，易陷于局部極優;免疫克隆算法計算工作量太大，可操作性不強。遺傳算法是一種抽象于生物進化過程的、基于自然選擇和生物遺傳機制的優化技術。與傳統的優化算法相比，具有運算簡單、搜素過程靈活、搜索效率高及高度的并行性等特點，特別適合求出問題的近似最優解。本文在考慮我公司在托盤裝載、集裝箱裝貨、倉庫存儲等實際應用中的約束條件下，提出一種基于空間分割的改進型遺傳算法， 實踐效果表明該算法具有很好的實用性和有效性。
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