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A three-dimensional container loading algorithm for solving logistics packing problem
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AI
DOI：10.1016/j.ejtl.2025.100167.png)
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摘要
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在解决物流装载中强异质性货物的规模化装载挑战方面，本文提出了一种集成块构建启发式方法、优化放置策略和增强遗传算法的三维集装箱装载算法。所提出的方法考虑了物流包装中固有的六项实际约束条件，并建立了一个旨在最大化集装箱空间利用率同时遵守允许重心偏差的优化模型。首先，采用块构建启发式方法对货物进行预处理，通过将物品聚合为更大的块体，从而显著减小问题规模和计算复杂度。随后，结合遗传算法应用改进的放置策略，以识别初始可行的装载布局。最后，引入模拟退火算子通过局部优化进一步细化解，从而获得具有更高装载效率的增强型装载方案。通过与使用公开数据集的其他领先算法的比较实验，结果表明，所提出的算法在解决强异质性物品的三维装载问题时，能够与现有方法表现相当，同时满足多项约束条件。它能够为物流企业提供高质量的装载方案，并为未来研究解决更真实的集装箱装载问题提供有价值的见解。
Keyword:
Improved genetic algorithm
Placeable point strategy
Heuristic algorithm
Strongly heterogeneous cargos
Three-dimensional container loading algorithm
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
E
IF:
2.7
论文数:
20
被引数:
675
机构
引用论文
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