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    基于混合遺傳算法的多箱型集裝箱裝載問題研究

    2021-06-26 04:39:16周勇
    商品與質(zhì)量 2021年25期
    關鍵詞:算子利用率集裝箱

    周勇

    寰宇東方國際集裝箱(青島)有限公司 山東青島 266500

    1 問題描述

    多箱型集裝箱裝載問題可以描述為:在一定的約束條件下,將大量質(zhì)量不等、大小不同的貨物以適當?shù)难b載方法裝入到多個集裝箱中,其中待裝載集裝箱為常用的四種航空集裝箱(AMA、AKE、AMF、AAU集裝箱),使得滿足實際約束的情況下各集裝箱的體積利用率最大,以提高航空集裝箱運輸中對集裝箱的合理利用,從而降低運輸成本提高經(jīng)濟效益。

    考慮到貨物實際裝箱問題的復雜性,作出如下假設:①貨物密度均勻,形狀均為長方體,尺寸各異且不大于集裝箱尺寸;②貨物由擠壓產(chǎn)生的微小形變可忽略;③貨物的碼放不受限制,可放置在箱內(nèi)任意位置。④貨物具有不同到站。

    2 模型搭建

    符號說明:

    以各集裝箱底面為XY平面、垂直底面向上為Z軸,以其左后下角為原點建立空間直角坐標系。符號說明如下:n為待裝貨物總數(shù)量,N為航空集裝箱總數(shù)量;αij為0/1變量,貨物i裝入集裝箱j則值為1,否則值為0;λj為0/1變量,若集裝箱j被使用則為1,若未使用則為0;,jjMV為集裝箱j的最大載重量及容積:wi,hi,di,vi,mi,[gxi,gyi,gzi]是貨物i的長、寬、高、體積、質(zhì)量及其重心坐標;Beari,BLi分別是貨物i所承受的重量及最大承受力;Bi,Ci分別是貨物編號、裝載順序編號。[conx1,conx2],[cony1,cony2],[0,conz]分別是x、y、z軸重心安全區(qū)間;(xi,yi,zi)是貨物i在集裝箱中的放置位置坐標即左后下,右前上角坐標。

    3 混合遺傳算法設計

    3.1 遺傳操作過程

    選擇操作:

    選擇過程采用輪盤賭與最佳個體保護策略。

    最佳個體保護策略:為保留最優(yōu)的算子,應盡可能地保證高評價值個體的存在,充分利用遺傳算法“適者生存”的特點,當生成新種群后,通過評價函數(shù)計算出本代中最差的個體,并用上代最優(yōu)的個體去替代,使得最優(yōu)個體得到保存。

    3.2 混合遺傳算法裝載多箱型集裝箱的步驟

    基于以上思想,加入模擬退火算子,用其突跳性使遺傳避免陷入局部最優(yōu)的情況。混合遺傳算法求解多箱型集裝箱具體步驟如下:第1步將集裝箱的型號、尺寸與貨物的基本信息輸入程序,并設置算法相關參數(shù)。第2步計算初始所需集裝箱數(shù)量N,對貨物編號進行預處理并確定問題采用的編碼方式。第3步采用隨機產(chǎn)生初始種群S的方式以方便進行全局搜索,保證算法的全局搜索優(yōu)越性,避免早熟現(xiàn)象的出現(xiàn)。第4步基于空間劃分的擬人式放置原則裝載初始數(shù)量的集裝箱。第5步判斷貨物是否剩余,若剩余,隨機打開新的集裝箱N:=N+1,轉步驟3;若貨物無剩余,轉第6步。第6步對現(xiàn)有種群進行以下操作,直到生成下一代新種群:計算種群中個體的評價函數(shù)值,利用輪盤賭實現(xiàn)個體選擇。

    4 實例驗證

    由表1可以看出,雖然貨物具有強異構性,且集裝箱形狀不規(guī)則,但四種不同集裝箱的平均體積利用率高于82%,在滿足實際裝載條件的前提下保證了較高的體積利用率,避免了不必要的空間浪費。

    表1 航空集裝箱參數(shù)

    5 結語

    (1)模擬工人的操作經(jīng)驗與方法,設計了貨物的放置規(guī)則,采用罰函數(shù)處理重心約束、不重疊約束和承重約束,并加入最佳個體保護策略、模擬退火算子等進一步提高了遺傳算法的優(yōu)化效果。

    (2)實驗部分通過性能測試,表明所提算法能夠較好的解決大規(guī)模貨物的裝載問題,并通過實際航空貨物裝載實驗,四種不同箱型的集裝箱體積利用率均高于82%,表明該算法能夠有效解決多箱型航空集裝箱的裝載問題。

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