基于遺傳和遞歸的裝箱算法研究.pdf

1、裝箱問題就是將不同尺寸的物品擺放入有一定容量的容器中，以獲得某種最佳的效益。裝箱問題廣泛地用于機械生產(chǎn)和交通運輸?shù)刃袠I(yè)當中。對該問題求解方法的研究無論是在理論上，還是在實踐中都具有一定的意義。裝箱問題屬于組合最優(yōu)化問題和NP完全問題，具有高度復雜性，用一般的數(shù)學方法很難求解，目前研究得最多的是用啟發(fā)式方法解決裝箱問題。 本文為求解二維裝箱問題提出了GA+HR、GA+IHR和GA+OIHR三個算法。這三個算法是在已提出的HR算法的

2、基礎上改進的。GA+HR算法是HR算法結合遺傳算法的全局搜索能力，通過遺傳算法搜索到更優(yōu)的排列順序，使得解的效果進一步提高。GA+IHR算法中，定義了參考矩形和結合層的概念，通過找出所有結合層，然后計算每個結合層數(shù)所產(chǎn)生的解，最后從這些解中找出最優(yōu)的解和最佳結合層數(shù)。GA++OIHR算法中，在HR算法中加入了窮舉的思想，即對每一層的第一塊矩形的放置都考慮水平放置和垂直放置兩種情況，然后分別計算出這兩種放置方式所帶來的空間利用率。采用利用

3、率比較大的方式作為該層的放置方式。而且在每一層子空間采用HR遞歸算法時，先搜索那些長或寬要么和子空間的高度相同要么和子空間的寬度相同的矩形，先把這些矩形放置好，這樣放置后該子空間還是只被劃分成一個更小的子空間，可以減少子空間的個數(shù)。從而減少因為不斷遞歸劃分成兩個子空間，使得一些小空間因為再也放置不下任何一塊矩形而造成的浪費。在本文中我們還把計算二維裝箱問題的HR算法和GA+HR算法運用到三維裝箱問題中。計算結果顯示HR算法運行時間短，但