基于优化粒子群的货物装箱管理方案

摘要

面对货物装箱管理组合优化的复杂性问题,该研究在固定的箱体内依据最大体积装载率构建目标函数,利用剩余矩形算法实现同类块的装载策略.在分析简化粒子群的基础上,给出了编码方式和基本操作流程,重点引入了小生境技术(NT)与混合蛙跳算法(SFLA)对粒子群算法进行优化,通过改变种群拓扑结构、更新算法的优化公式,提升了种群多样性与全局寻优能力.实验的仿真结果表明:该研究提出的优化粒子群算法不仅提高了固定箱体内的空间利用率,与其他算法相比,平均求解质量较其中最优解提升0.39％,并且较采用简化粒子群算法的平均求解质量高2.78％,算例对比结果验证了优化粒子群算法的有效性与优越性.