精选优质文档-倾情为你奉上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，
