如需要完整文档点击下方 "点击下载文档" 按钮

针对标准遗传算法求解装载方案时存在收敛速度慢、易早熟、寻优结果欠佳的问题，基于拟人装载策略，提出了一种以集装箱空间利用率最大为目标，考虑货物装载顺序、体积、质量、重心、不重叠等多种实际约束的改进遗传算法。首先，采用与货物放置状态相结合的实数编码，随机产生初始种群；然后，在常规选择操作中加入最优解保存策略，并将稳定性、支撑限制、重心约束考虑到进行线性尺度变换后的适应度函数中，以此来计算每种装载方案的评估值；最后，输出评估值最高的方案作为最优装载方案。实验采用异构性不同的测试算例进行性能测试，结合3组具体货物装载数据证明算法的普适性与实用性。结果表明：所提算法在求解强异构货物装载过程中具有较好的优化效果，适用于求解集装箱装载问题。与标准遗传算法相比，收敛性与搜索速度有所提高，2种不同箱型的集装箱空间利用率分别提高了3.82%和3.66%，运行时间分别缩短了7.9 s和5.58 s，能快速找到最优装载方案，可有效解决规则、不规则集装箱的货物装箱问题。基于MATLAB软件实现装载方案的可视化，为集装箱的实时装载决策提供了理论基础。

如需要完整文档点击下方 "点击下载文档" 按钮

《基于改进遗传算法的航空集装箱装载问题研究》

将 完整文档 下载到本地，方便收藏和查阅

文件号：072537

点击下载文档