三维装箱遗传算法matlab程序.pdf

基于遗传模拟退火算法的三维装箱问题研究 从计算复杂性理论来讲 ,装箱问题是一个 NP 难题 ,很难精确求解。目前的求 解方法主要是一些近似算法 ,如 NF(NextFit)近似算法、 FF(FirstFit)近似算法、 FFD(FirstFitDecreasing)近似算法等。近似算法的求解结果与物品的体积数据有较 大关系 ,有时在极端情况下的求解结果很不理想。 本文以三维离线装箱问题为研究对象， 利用遗传算法和模拟退火算法集成的 思路对该问题进行求解，并编写程序代码在 Matlab 环境下进行实现。 1、 问题描述 假设有一批待装货物 ,它们有多种货物种类 ,每种货物的尺寸重量是不同的 ,对一 尺寸己知的集装箱进行装载。这里所面临的问题是在满足一定约束的条件下 ,需 要找到一种装箱方案进行装载 ,能够得到一种最佳的装载效果 ,这里指的是空间容 积率最高或者载重利用率达到最高。 2、 优化模型 优化模型中的目标函数值可以评价装箱方案的优劣， 本文考虑待装箱子的空间利 用率最大以及所使用箱子数目最小，目标函数规定为： 其中：m 为所使用的箱子数目， Cmax为一个足够大的常数， 在本文中取为 1000， 以保证 Cmax/m 为大于 1 的正数，后一项为箱子的空间利用率， u 为装箱方案 违背约束条件时的处罚值。 注：帮人代写 matlab 程序，有问题请咨询 qq：778961303 部分代码如下： % Use: 遗传模拟退火算法主程序 % 输入变量（可修改量） ： Box：箱子的属性 % Cargo：货物的属性 % order ：要求货物的装载次序 % % % 输出： bestLoadOrder:具体装箱 % author ： 怡宝 2 号 clc; clear; close all; tic %% 数据录入 % Box=[2.33 1.78 2.197 5000]; % 货箱数据 长，宽，高，限重 % Cargo=[0.94 0.68 0.39 0.249288 270.5 6;0.81 1.02 0.6 0.495720 896 2;... % 0.81 1.02 0.70 0.578340 868 4;0.73 0.69 0.80 0.40296 240 2;... % 1.20 0.72 0.72 0.622080 280 2;1.10 0.84 0.26 0.24024 80 1;... % 0.80 0.74 0.72 0.426240 180 1;1.60 1.07 0.75 1.28400 774 12;... % 1.19 1.11 1.08 1.426572 960 11;1.19 1.11 0.9 1.18810 800 10;... % 1.40 1.16 1.20 1.948800 420 8;0.82 0.37 0.18 0.54612 40 5]; % 货物数 据 %长度（ m ） 宽度（ m） 高度（ m ） 体积（ m^3 ） 重量（ kg） 数量 order=[6,3,11,7,8,5,1,2,4,9,10,12;]; cmax=300; %所使用的箱子数参数 % save Box Bo