[发明专利]基于遗传算法的装箱方法

说明书

本发明公开了基于遗传算法的装箱方法，按照以下步骤实施(1)取大箱子和待装箱盒子；(2)读取大箱子和待装箱盒子信息；(3)根据待装箱盒子信息构造构成一个种群，并设置迭代次数；(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；(5)取评价函数值最优的5条、新产生的5条、10条交叉及5条变异随机染色体构建下一个种群，直到完成迭代次数；(6)选出最后一个种群中评价函数值最大的随机染色体进行装箱，输出装箱数据信息。基于遗传算法的装箱方法，配合对大箱子内的空闲空间进行空间分割后，进行边长空间淘汰和体积空间淘汰，使算法计算效率更高，装箱速率更快。

技术领域

本发明属于三维装箱技术领域，具体涉及一种基于遗传算法的装箱方法。

背景技术

装箱问题在生活中到处可见，对于很对加工企业，制造企业，运输企业等，要把产品运送到客户那，必须要装车运送，例如印刷企业，对于很多不同的印刷品需要装车，高效装车，可以使所使用的车辆的数量更少，可以使车厢的空间使用率更高，运送车辆减少会使成本减少，所以高效的装箱顺序和印刷品的摆放位置，直接影响付出的成本，为企业节约成本。对于很多加工企业，制造企业和快递企业，有效的三维装箱算法，能在短时间内计算出物品装箱的优秀的装箱顺序和每个大箱子的摆放方式及摆放位置，所以一个合适高效的算法尤其重要。

对于不同的企业，所需要的三维装箱方法也不一样。其中，目前比较优秀的算法有启发式算法，蚁群算法，贪婪算法，遗传算法，退火算法，树搜索算法，单一的算法并不能得到很好的解，例如很难跳出局部最优解，或者效率和准确率不高，所以现在出现很多结合两到三种算法的混合算法例子，国内外研究证明，混合算法才更适用于实际问题当中，所以现在对混合算法的研究更有意义。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于遗传算法的装箱方法，解决了现有技术中存在的三维装箱方法适用性不广的问题。

本发明所采用的技术方案是，基于遗传算法的装箱方法，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。

本发明的特点还在于：

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。

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≤6，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