求解三维装箱问题的启发式深度优先搜索算法(python)

肥猪猪爸 2022-07-11 10:07:45

求解三维装箱问题的启发式深度优先搜索算法(python)

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三维装箱问题(three dimensional bin packing problems, 3D-BPP)出现在工业应用中，如集装箱装载(container ship loading)、托盘装载(pallet loading)、飞机货物管理、仓库管理等。在本文中，我们提出使用混合遗传算法来求解单集装箱装载问题(single container loading problem)，通过优化所利用的体积、数量和所装箱的总价值。在所提出算法框架内，使用了一种特殊二倍体个体表示方案(special diploid representation scheme of individual)，并采用了一种改进启发式装箱方法，该方法来自于deepest bottom left with fill (DBLF)，以实现三维装箱。对一组自生成的 3D-BPP 测试问题的实验研究表明，所提出算法对求解 3D-BPP 是有效且合适的。

三维装箱问题，也称为三维货箱装载问题（3D Bin Packing Problem, 3DBPP），是组合优化领域中的一个经典难题，广泛应用于物流、仓储、制造业等领域，旨在高效利用空间，最小化存储或运输成本。该问题要求将一系列具有不同尺寸（长、宽、高）的物品装入一个或多个限定尺寸的容器（箱子）中，同时满足容量限制，力求使用的箱子数量最少。 ### 问题特点 三维装箱问题相比二维装箱问题（如二维矩形装箱）更为复杂，因为增加了高度维度，导致搜索空间急剧增大，求解难度显著提升。实际应用中，物品和箱子的形状可能不是完美的矩形或正方体，进一步增加了问题的复杂度。此外，可能还需考虑物品之间的兼容性、固定方向放置、优先级排序等因素，使得问题变得更为多样化和挑战性。 ### 解决方法 #### 1. 精确算法对于规模较小的问题，可以采用精确算法如分支定界法、回溯搜索等，寻找最优解。这些方法虽然理论上能保证找到最佳解决方案，但随着问题规模的增长，计算时间和资源需求呈指数级增长，实用性受限。 #### 2. 近似算法面对大规模或实际工业场景，通常采用近似算法和启发式方法，如遗传算法、模拟退火

求解带有限重的三维装箱问题——启发式深度优先搜索算法

本文提出一种基于块和最低水平面选择的三维装箱算法

遗传和模拟退火算法求解三维装箱优化问题完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！

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