模拟退火遗传算法在仓储货物码放优化中的研究

论文摘要

仓储作为现代物流的一个重要环节,其重要意义已不言而喻。一个合理有效的货物仓储布局方案有助于企业提高仓储空间的有效利用率,降低库存管理成本,从而带来可观的经济效益。从理论上讲,仓储空间布局问题可以理解为背包问题。由于诸多条件的约束限制,现实中仓储空间布局问题绝大多数属于NP （Non-deterministic Polynomial, NP）完全问题,即在有限的多项式时间内求得最优解非常困难。因此,寻找一种合理有效的解决仓储空间布局问题的算法对于解决实际问题以及求解NP完全问题都具有非常重要的意义。本文首先从物流仓储环节的现状开始,对仓储空间布局问题以及相关问题的研究进行了简单的介绍,然后又对模拟退火算法和遗传算法进行了详细的分析和比较,指出了两种算法中存在的不足和缺陷,并对其进行了改进和优化,提出了一种退火算法与遗传算法相结合的混合算法。该混合算法以基于空间分解的启发式方法为基础,通过对仓储装箱模型的三维空间进行分解,采用空间合并原则将闲置空间与可用空间进行合并以达到充分利用,并根据待货物的种类和数量的不同采用不同的装载顺序。通过对算例的分析与比较可知,该算法在求解仓储空间布局问题时表现出良好的性能,模型显示结果有了很大的改进和提高,因此本文采用该算法求解仓储空间布局问题对现实有很大的实用性和可行性。文章最后讨论了该混合算法中存在的不足,并对全文工作进行了总结,指出了以后的研究方向。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 课题研究的背景及意义
• 1.2 货物组合优化问题概述
• 1.2.1 组合优化问题
• 1.2.2 货物组合优化问题
• 1.2.3 货物装箱问题的分类
• 1.3 国内外研究现状
• 1.3.1 主要研究方法
• 1.3.2 国内外研究现状
• 1.3.3 仓储货架简化为一般装箱模型
• 1.4 本文的主要工作及结构
• 第二章 模拟退火算法评述
• 2.1 模拟退火算法
• 2.1.1 模拟退火算法简介
• 2.1.2 模拟退火算法物理原理
• 2.1.3 Metroplis准则
• 2.2 模拟退火算法的基本原理
• 2.2.1 模拟退火算法的基本过程
• 2.2.2 冷却进度表参数的控制
• 2.2.3 模拟退火算法的特点
• 2.2.4 模拟退火算法的一些改进
• 2.3 模拟退火算法在组合优化问题中的应用
• 第三章 遗传算法评述
• 3.1 遗传算法的生物学背景
• 3.2 遗传算法的基本步骤
• 3.3 遗传算法的实现技术
• 3.4 遗传算法的特点
• 3.5 遗传算法的一些改进
• 3.6 遗传算法在装箱问题中的研究
• 第四章 模拟退火遗传算法在货物仓储问题中的应用
• 4.1 问题描述与数学模型
• 4.2 算法的设计与实现
• 4.2.1 算法步骤
• 4.2.2 算法的实现
• 4.2.3 算例结果与分析
• 第五章 结论与展望
• 附录
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文
• 致谢