基于改進(jìn)蟻群算法和啟發(fā)式算法的集裝箱裝載方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于改進(jìn)蟻群算法和啟發(fā)式算法的集裝箱貨物擺放方法，具有如下步驟：初始待裝載化貨物信息和集裝箱空間信息；初始化蟻群、初始化每一只螞蟻的貨物裝載鏈信息以及初始化信息素信息；當(dāng)前的螞蟻根據(jù)當(dāng)前蟻群算法的迭代次數(shù)和最大迭代次數(shù)，生成選貨概率，使用輪盤賭的方式選擇啟發(fā)式選貨方式或蟻群選貨方式；若選擇啟發(fā)式：考慮當(dāng)前的空間的左方和后方所裝載的貨物和當(dāng)前待裝載空間，從待裝載的貨物中選擇適合的貨物進(jìn)行遞歸裝載；若選擇蟻群，查詢信息素矩陣，根據(jù)輪盤賭的方式選擇裝載貨物；對選出的貨物，用回溯的方式，選出當(dāng)前貨物的最佳擺放姿態(tài)。
【專利說明】基于改進(jìn)蟻群算法和啟發(fā)式算法的集裝箱裝載方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種集裝箱內(nèi)部貨物的擺放方法，尤其涉及ー種融合啟發(fā)式算法和改進(jìn)的蟻群算法的集裝箱內(nèi)部貨物擺放方法。涉及專利分類號B65輸送；包裝；貯存；搬運薄的或細(xì)絲狀材料B65G運輸或貯存裝置，例如裝載或傾斜用輸送機；車間輸送機系統(tǒng)；氣動管道輸送機B65G65/00裝載或卸載B65G65/30裝填或排空料倉、料斗、罐或類似容器的方法或裝置，而不包括這些方法或裝置在特殊的化學(xué)或物理工藝過程中的使用或在特殊機械上的應(yīng)用，例如不包含在其他單個小類中的。
【背景技術(shù)】
[0002]集裝箱的布局優(yōu)化問題是ー個具有復(fù)雜約束條件的三維組合優(yōu)化問題，理論上是NP完全問題，不可能在有限時間內(nèi)獲得最優(yōu)解。近年來，人們不斷利用蟻群算法，遺傳算法，模擬退火算法等智能化算法以及啟發(fā)式方法優(yōu)化求解該問題，獲得了一定的效果。
[0003]早在1980年，George等人就提出了沿著集裝箱寬度的層的概念，結(jié)合剩余空間有效的提高了裝載利用率。Gehring, Bortfeldt等人提出利用混合遺傳算法求解裝箱問題，首次提出了塔的概念，物品放入集裝箱之前先組合成一個ー個不相關(guān)的“塔”，然后將這些“塔”按照一定的規(guī)則放入集裝箱，提高裝載效率。王麗，張慧等人 社“C.Pimpawat, N.Chaiyaratana.Three-Dimensional Container Loading UsingA Cooperative Co-Evolutionary Genetic Algorithm[J].Applied ArtificialIntelligence, 2004, 18:581-601.”這篇文章中提出了將協(xié)同進(jìn)化遺傳算法和一定的啟發(fā)式算法相融合的技木，通過對ー個個較短的最優(yōu)裝載序列的操作，實現(xiàn)高效率的裝載，該算法在時間空間方面都表現(xiàn)出了不錯的性能。
[0004]但是隨著問題規(guī)模的増大，以及實際應(yīng)用中對算法運行時間等方面的要求，単一算法難以滿足實際應(yīng)用。単一的智能化算法收斂最優(yōu)解過程需要較長的時間，而啟發(fā)式算法能快速得到解，解的質(zhì)量卻不容易讓人滿意。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明針對以上問題的提出，而研制的一種基于改進(jìn)蟻群算法和啟發(fā)式算法的集裝箱裝載方法，具有如下步驟:
[0006]一初始待裝載化貨物信息和集裝箱空間信息；初始化蟻群算法各參數(shù)、初始化每一只螞蟻的貨物裝載鏈信息以及初始化信息素信息；
[0007]—開始算法循環(huán)，當(dāng)前的螞蟻根據(jù)當(dāng)前蟻群算法的迭代次數(shù)和最大迭代次數(shù)，生成選貨概率，使用輪盤賭的方式選擇啟發(fā)式選貨方式或蟻群選貨方式；
[0008]一若選擇啟發(fā)式選貨方式:考慮當(dāng)前的空間的左方和后方所裝載的貨物和當(dāng)前待裝載空間，從待裝載的貨物中選擇適合的貨物進(jìn)行遞歸裝載；若選擇蟻群選貨方式，查詢信息素矩陣，根據(jù)輪盤賭的方式選擇裝載貨物；
[0009]一重復(fù)上述步驟，直到貨物裝載完畢或集裝箱裝滿，輸出裝載鏈，作為集裝箱內(nèi)部貨物的擺放方案。
[0010]所述步驟“綜合考慮當(dāng)前的空間的左方和后方所裝載的貨物和當(dāng)前待裝載空間形態(tài)，從待裝載的貨物中選擇適合的貨物”具體為:
[0011]一若當(dāng)前集裝箱為空，即為首次裝載，蟻群信息素為空:使用輪盤賭的方式選擇一貨物裝載在與集裝箱門相對的側(cè)壁和該側(cè)壁相鄰側(cè)壁形成的角落，形成上方、右方和前方的空間；
[0012]一在后續(xù)的裝載中，依據(jù)該貨物的上方、右方和前方空間的順序，首先選擇與上方空間體積最接近的貨物填充上方空間；若遍歷所有貨物體積后，上方空間無法容納至少一種待裝載貨物，則將該上方空間記入剩余空間鏈；
[0013]一按照上述規(guī)律遞歸的裝載右方和前方空間，直到有貨物完成裝載；
[0014]一若所述的上方、右方或前方的空間不能單獨裝載任一貨物，則將上方、右方或前方的空間記入剩余空間鏈；
[0015]一在每次裝載前，待裝載空間首先融合剩余空間鏈中的剩余空間，使當(dāng)前待裝載空間最大化。
[0016]在每一步裝載貨物時，需要滿足懸空約束:
【權(quán)利要求】
1.一種基于改進(jìn)蟻群算法和啟發(fā)式算法的集裝箱裝載方法，具有如下步驟: 一初始待裝載化貨物信息和集裝箱空間信息；初始化蟻群算法各參數(shù)、初始化每一只螞蟻的貨物裝載鏈信息以及初始化信息素信息； ー開始算法循環(huán)，當(dāng)前的螞蟻根據(jù)當(dāng)前蟻群算法的迭代次數(shù)和最大迭代次數(shù)，生成選貨概率，使用輪盤賭的方式選擇啟發(fā)式選貨方式或蟻群選貨方式； 一若選擇啟發(fā)式選貨方式:考慮當(dāng)前的空間的左方和后方所裝載的貨物和當(dāng)前待裝載空間，從待裝載的貨物中選擇適合的貨物進(jìn)行遞歸裝載；若選擇蟻群選貨方式，查詢信息素矩陣，根據(jù)輪盤賭的方式選擇裝載貨物； 一重復(fù)上述步驟，直到貨物裝載完畢或集裝箱裝滿，輸出裝載鏈，作為集裝箱內(nèi)部貨物的擺放方案。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的ー種基于改進(jìn)蟻群算法和啟發(fā)式算法的集裝箱裝載方法，其特征還在于所述步驟“綜合考慮當(dāng)前俯空間的左方和后方所裝載的貨物和當(dāng)前待裝載空間形態(tài)，從待裝載的貨物中選擇適合的貨物”具體為: 一若當(dāng)前集裝箱為空，即為首次裝載，蟻群信息素為空:使用輪盤賭的方式選擇ー貨物裝載在與集裝箱門相對的側(cè)壁和該側(cè)壁相鄰側(cè)壁形成的角落，形成上方、右方和前方的空間； 一在后續(xù)的裝載中，依據(jù)該貨物的上方、右方和前方的順序，首先選擇與上方空間體積最接近的貨物填充上方空間；若遍歷所有貨物體積后，上方空間無法容納至少ー種待裝載貨物，則將該上方空間記入剩余空間鏈； ー按照上述規(guī)律遞歸的裝載右方和前方空間，直到有貨物完成裝載； 一若所述的上方、右方或前方的空間不能単獨裝載任ー貨物，則將上方、右方或前方的空間記入剩余空間鏈； 一在毎次裝載前，待裝載空間首先融合剰余空間鏈中的剰余空間，使當(dāng)前待裝載空間最大化。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的ー種基于改進(jìn)蟻群算法和啟發(fā)式算法的集裝箱裝載方法，其特征還在于:在每ー步裝載貨物時，需要滿足懸空約束:
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的ー種基于改進(jìn)蟻群算法和啟發(fā)式算法的集裝箱裝載方法，其特征還在于裝載算法完成后，需要對得出的裝載鏈進(jìn)行重心約束和重量約束的檢查: 重量約束:
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的ー種基于改進(jìn)蟻群算法和啟發(fā)式算法的集裝箱裝載方法，其特征還在于采用的蟻群算法為基于狀態(tài)的改進(jìn)蟻群算法: 在所述選出當(dāng)前貨物的最佳擺放姿態(tài)后，根據(jù)裝載鏈生成一個多位狀態(tài)值，所述狀態(tài)值包含當(dāng)前裝載貨物的種類和每種貨物的數(shù)量；蟻群的信息素矩陣查詢，剪枝信息的查詢都需要此狀態(tài)值； 所述裝載鏈為記錄ー只螞蟻對應(yīng)的裝載信息，至少包括裝載順序、每ー個貨物的擺放姿態(tài)以及放置貨物的坐標(biāo)。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的ー種基于改進(jìn)蟻群算法和啟發(fā)式算法的集裝箱裝載方法，其特征還在于:所述蟻群算法的信息素更新模型表示為:
7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于改進(jìn)蟻群算法和啟發(fā)式算法的集裝箱裝載方法，其特征還在于:具有以所述狀態(tài)值為關(guān)鍵字的剪枝矩陣，該矩陣為查詢某一狀態(tài)值對應(yīng)的剩余空間總體積大小的哈希表:隨著算法的執(zhí)行，將蟻群裝載鏈產(chǎn)生的狀態(tài)值和所對應(yīng)的剰余空間體積值存儲到剪枝矩陣中；在以后的迭代中，算法首先查找剪枝矩陣，若當(dāng)前狀態(tài)下得到的剰余空間總體積大于剪枝矩陣中的剰余空間體積，即當(dāng)前狀態(tài)下計算獲得的解劣于剪枝矩陣中記錄的解，則放棄此次迭代則放棄此次迭代。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的ー種基于改進(jìn)蟻群算法和啟發(fā)式算法的集裝箱裝載方法，其特征還在干:在選出裝載貨物的方法后，使用回溯的方法，選出當(dāng)前貨物的最佳擺放姿態(tài)。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的ー種基于改進(jìn)蟻群算法和啟發(fā)式算法的集裝箱裝載方法，其特征還在于所述步驟“用回溯的方式，選出當(dāng)前貨物的最佳擺放姿態(tài)”具體為:
定義貨物共有六種擺放姿態(tài)，hk//L，wk//ff, lk//H、hk//L，lk//ff, wk//H,wk//L, hk//ff, lk"H、wk//L, lk//ff, hk//H、lk//L, hk//ff, wk//H 和 lk//L, wk//ff, hk//H ； 其中，lk、wk、hk分別表示第k類貨物的長度、寬度、高度；L、W、Η分別表示集裝箱的長度、寬度和高度； 所述回溯的方式為遍歷所述的六種擺放方式，并計算按每種擺放方式，在水平和豎直方向擺放最多數(shù)量該種貨物后，在水平和豎直方向剰余的體積； 回溯選取剩余體積最小的擺放方式作為結(jié)果，即最終所述貨物的擺放方式。
【文檔編號】G06N3/00GK103455841SQ201310301679
【公開日】2013年12月18日 申請日期:2013年7月17日 優(yōu)先權(quán)日:2013年7月17日
【發(fā)明者】張德珍, 陳剛, 王婷, 高鵬, 李永華 申請人:大連海事大學(xué)