APS排程：三维装箱优化的算法
发布时间：2021-11-23 10:18:10 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：箱柜装载问题，three-dimensional bin packing problem，简称3D-BPP。给定一些不同类型的方型箱子和一些规格统一的方型容器，问题是要把所有箱子装入最少数量的容器中。箱柜装载问题在现实生活中具有广泛的应用，例如在货运码头、物流、仓储等场所装车、装
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箱柜装载问题，three-dimensional bin packing problem，简称3D-BPP。给定一些不同类型的方型箱子和一些规格统一的方型容器，问题是要把所有箱子装入最少数量的容器中。箱柜装载问题在现实生活中具有广泛的应用，例如在货运码头、物流、仓储等场所装车、装船、装集装箱等。 三维装箱问题存在禁忌搜索算法、遗传算法、模拟退火算法等研究和应用。 模拟退火算法 模拟退火算法(Simulated Annealing，SA)最早的思想是由N. Metropolis 等人于1953年提出。1983 年，成功将退火思想引入到组合优化领域。它是基于Monte-Carlo迭代求解策略的一种随机寻优算法，其出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。模拟退火算法从某一较高初温出发，伴随温度参数的不断下降,结合概率突跳特性在解空间中随机寻找目标函数的全局最优解，即在局部最优解能概率性地跳出并最终趋于全局最优。 模拟退火算法是一种通用的优化算法，理论上算法具有概率的全局优化性能，目前已在工程中得到了广泛应用，诸如VLSI、生产调度、控制工程、机器学习、神经网络、信号处理等领域。 模拟退火算法是通过赋予搜索过程一种时变且最终趋于零的概率突跳性，从而可有效避免陷入局部极小并最终趋于全局最优的串行结构的优化算法。 （编辑：武汉站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
