家具板材包装算法的研究与应用

发布时间：2023-03-27 00:42

　　家具板材包装是家具板材运输过程中最为重要的一个环节,是指在一定的约束条件下,如包装箱内各层面积利用率、空间体积利用率、包装箱内板材高度限制、重量限制、重心约束等,将具有一定长度、宽度和高度的矩形板材合理的装入到装载箱内。家具板材包装属于典型的多约束条件优化组合问题,此类问题也称之为NP-hard问题。经典的NP-hard问题有集装箱装载问题、TSP问题、车辆调度问题等。家具板材装箱问题致力于提高板材装载箱整体载重利用率,减少装载箱使用的数量,以此降低物品运输的成本,这对当今快速发展的家具行业具有极其重要的意义。由于NP-hard问题十分复杂且极具应用价值,因此成为当今学术界研究的焦点。近年来学术界提出了许多经典的优化组合算法用来解决NP-hard问题,如蚁群算法、模拟退火法、分布式估计算法、动态规划法、遗传算法等,然而由于现实约束条件以及物品组合的多样性,单一的优化组合算法不能很好的解决此类问题。针对上述问题,本文提出了一种基于启发式算法和混合遗传算法相结合的串级优化组合算法。前级利用基于人工装箱经验构造的启发式算法获得高质量的装箱解,并把该解作为后级混合遗传算法的初始种群进行迭代变异...

【文章页数】：86 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 论文研究背景及意义
    1.2 家具板材装箱问题研究现状
        1.2.1 国外研究现状
        1.2.2 国内研究现状
    1.3 论文拟解决的关键问题和技术路线
        1.3.1 论文课题来源
        1.3.2 拟解决的关键问题
        1.3.3 解决问题的技术路线
        1.3.4 论文的创新点
    1.4 论文组织结构
第二章 家具板材装箱问题和相关算法综述
    2.1 引言
    2.2 装箱问题概述
    2.3 装箱问题分类
    2.4 相关装箱算法论述
        2.4.1 模拟退火算法
        2.4.2 分布式估计算法
    2.5 本章小结
第三章 基于启发式算法家具板材装箱方案设计
    3.1 引言
    3.2 启发式算法概述
        3.2.1 启发式算法的概念
        3.2.2 启发式算法分类
    3.3 家具板材装箱问题描述
    3.4 装箱数学模型建立
        3.4.1 装箱约束条件描述
        3.4.2 装箱数学模型
    3.5 启发式算法设计
        3.5.1 层的引入
        3.5.2 剩余空间搜索分割
        3.5.3 剩余空间合并
        3.5.4 启发式装载策略制定
    3.6 数值仿真与分析
    3.7 本章小结
第四章 基于混合遗传算法家具板材装箱方案设计
    4.1 引言
    4.2 遗传算法概述
        4.2.1 遗传算法定义
        4.2.2 遗传算法的设计流程
    4.3 禁忌搜索算法概述
    4.4 混合遗传算法在家具板材装箱中的设计流程
        4.4.1 混合遗传算法设计思路
        4.4.2 混合遗传算法参数设计
        4.4.3 混合遗传算法步骤设计
    4.5 数值仿真与分
    4.6 本章小结
第五章 串级算法在家具板材装箱中的应用
    5.1 引言
    5.2 串级算法设计思路
    5.3 串级算法的设计步骤
    5.4 数值仿真与分析
    5.5 本章小结
结论和展望
参考文献
攻读学位期间发表的论文
致谢



本文编号：3772027