[发明专利]基于遗传算法的装箱方法

权利要求书

1.基于遗传算法的装箱方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：

步骤1、取大箱子和待装箱盒子；

步骤2、读取大箱子和待装箱盒子的尺寸及数量信息；

步骤3、根据待装箱盒子的数量信息构造随机染色体25条，构成一个完整的种群，并设置迭代次数；

步骤4、利用步骤3中的每条随机染色体代表的装箱方法进行装箱，得到每条随机染色体的评价函数值；

步骤5、取步骤4中评价函数值最优的5条随机染色体、步骤3新产生的5条随机染色体、步骤4中评价函数值最优的5条随机染色体和步骤3新产生的5条随机染色体交叉得到的10条交叉染色体及步骤4中评价函数值最优的5条随机染色体变异得到的5条变异染色体构建下一个种群，直到完成迭代次数；

步骤6、选出最后一个种群中评价函数值最大的随机染色体，利用随机染色体代表的装箱方法进行装箱，输出装箱数据信息。

2.根据权利要求1所述的基于遗传算法的装箱方法，其特征在于，步骤2按照以下步骤实施：在记事本第一行写入大箱子的长、宽、高信息，第二行开始写入每个待装箱盒子的长、宽、高信息，每个待装箱盒子的信息为一行，程序读取从第一行开始读取，读取至最后一行结束，即得大箱子和待装箱盒子的尺寸及数量信息。

3.根据权利要求2所述的基于遗传算法的装箱方法，其特征在于，步骤3按照以下步骤实施：

3.1构造随机染色体

用随机函数构造2N个数字，每个数字代表一个基因，其中，前N个数字为从1到N的自然数，代表每个待装箱盒子的装箱顺序；后N个数字代表每个待装箱盒子的摆放方向，其值为N_a，N_a为≤6的自然数，a为从1到N的自然数，2N个数字就构成了单条随机染色体；

3.2构造一个种群

利用步骤3.1产生25条随机染色体组成一个种群；

3.3设置迭代次数，迭代的次数为d，d的计算如下：

d＝(log₂N)*1000+10 。

4.根据权利要求3所述的基于遗传算法的装箱方法，其特征在于，步骤4按照以下步骤实施：

步骤4.1、每个待装箱盒子按照后N个基因代表的方向进行摆放并按照前N个基因代表的装箱顺序排列等待装箱；

步骤4.2、按照顺序和方向将待装箱盒子装入大箱子，大箱子中装入待装箱盒子后采用启发式算法得到的空间分割方法对大箱子的空间进行分割，得到若干空闲空间；

步骤4.3、边长空间淘汰：将各空闲空间最小边长从小到大进行排序，如果某空闲空间的最小边长小于全部剩余待装待装箱盒子的最小边长，则删除此空闲空间；

步骤4.4、体积空间淘汰：对经过边长淘汰后的各空闲空间按体积从小到大进行排序，如果某空闲空间的体积小于全部剩余待装待装箱盒子的体积，则删除此空闲空间；

步骤4.5、经过步骤4.4，剩余的空闲空间按体积从小到大进行排序，待装箱盒子逐一尝试装入空闲空间，如果符合待装箱盒子的长、宽、高，那么就用此空闲空间进行装箱；

步骤4.6、若所有的空闲空间均不能装下待装箱盒子，则新打开一个大箱子，重复4.1～4.5的步骤；

步骤4.7、待装箱盒子全部被装进大箱子后，记录各个大箱子的已用体积和体积利用率binusedRate；

步骤4.8、计算每一条随机染色体的评价函数值f，f的计算如下：

式中countbin表示使用大箱子的数量，binusedRatei表示第i个大箱子体积的利用率。

5.根据权利要求4所述的基于遗传算法的装箱方法，其特征在于，步骤5按照以下步骤实施：

步骤5.1、保留步骤4中评价函数值最大的5条随机染色体；

步骤5.2、重复步骤3.1产生5条新的随机染色体；

步骤5.3、用步骤5.1保留的5条随机染色体与步骤5.2产生的5条新的随机染色体进行一对一交叉，得到10条交叉染色体；

步骤5.4、将步骤5.1中评价函数值最大的5条随机染色体进行变异，得到5条变异染色体；

步骤5.5、经过步骤5.1～5.4得到25条随机染色体染色体，构成一个新的种群；

步骤5.6、重复步骤4和5.1～5.5直到完成迭代次数。

6.根据权利要求5所述的基于遗传算法的装箱方法，其特征在于，步骤6输出的装箱数据信息包括所用大箱子的总个数和大箱子的长、宽、高，每个待装箱盒子的长、宽、高，每个待装箱盒子在所属大箱子的编号，每个待装箱盒子在大箱子中的坐标。