[发明专利]一种基于组合优化的二维装箱算法的预处理方法及系统

说明书

本发明提供了一种基于组合优化的二维装箱算法的预处理方法及系统，包括：步骤M1：获取箱子的边长信息，并按照边长信息对箱子进行分类；步骤M2：根据预设限制规则及空间利用率函数对组内和组间的货物进行组合，计算组合后的空间利用率，当空间利用率达到预设要求，将货物进行合并；步骤M3：合并后货物的总数少于预设数量后，停止组合，使用装箱算法对货物进行装箱。本发明化零为整通，将小的货物组合成大的货物有效提高装载率。

技术领域

本发明涉及组合优化领域，具体地，涉及一种基于组合优化的二维装箱算法的预处理方法及系统，更为具体地，涉及一种基于组合优化的二维装箱算法预处理的实现。

背景技术

随着电子商务的迅速发展，网上购物成为人们生活中不可缺少的一部分。网购产生了大量的快递运输的需求，这些快递数量众多，大小不一，如何提升他们的运输效率，节省运输成本是快递行业亟需解决的一个问题。而这其中，如何有效的提升快递的装箱效率是一个关键问题。

装箱问题所研究的正是这类问题。数学上已经证明二维和三维的装箱问题属于NP难的问题，也就是说我们无法找到一个多项式级别复杂度的精确算法来解决这个问题。那么随着货物数量的增多，解决问题的时间和空间复杂度将会极大的提升，很难在生产环境下满足我们的需求。如何预处理大量的货物，如何有效的减少要处理的货物的数量，在这个问题的解决中起着关键的作用。

本方法根据大规模装箱问题中遇到的问题，主要研究有效的货物预处理，研究如何将小的货物有效的合并成大的货物，然后再进行装箱，从而有效减少待装载货物的数量，加快装箱处理速度。在合并的过程中加入“空间利用率”的概念，只有空间利用率满足需求的货物组合，才可以合并成一个大的货物，保证了合并后的装载率。

本发明经过简单的变动可以得到有效的三维扩展。通过将两个维度的边长统计扩展为三维的边长统计，对边长进行分类，即可得到三维的扩展算法。

专利文献CN107832129A(申请号：201710997546.2)公开了一种面向分布式流计算环境下的任务调度优化方法，在运行时周期性地采集任务之间传输的数据量，通过分组机制，将通信量大的任务划分到一个组，一个组的任务在后续的调度过程中，会被当成一个整体进行调度。本发明的方法有很好的扩展性，当任务拓扑结构非常大的时候，本发明可以采用多层次组合方法，将上一层得到的组进行再次合并，得到更大的组，从而启用更少的调度单元，进一步减少调度规模。当规模足够小的时候，再将这些组调度到进程，降低网络通信开销。进一步地，本发明在调度时还依据负载大小调用进程，从而在确保降低网络通信开销的同时达到负载平衡。

专利文献CN107832129A是在分布式流计算的环境中，通过对任务间交互关系的采集，对任务进行分组，数据交互多的数据被分配到同一个组内，然后对同一组的用户进行集中的处理，从而减小任务调度的规模。而本申请是通过对批量装箱算法中的货物的边长信息进行统计，对满足空间利用率的货物进行组合，同时支持递归的进行组合操作，以得到更优化的组合结果。从而可以发现货物之间更为隐藏的组合关系，在装箱算法中有着很高的实用性。

专利文献CN106648834A(申请号：201611205454.8)公开了一种基于批装箱问题的虚拟机调度方法,该方法包括以下步骤虚拟机调度器定期接收用户提交的新的虚拟机请求,同时收集系统中每台物理机上运行的虚拟机的状态信息,包括即将结束运行的虚拟机信息针对新的每一组虚拟机请求,虚拟机调度器采用批装箱算法进行调整,得出新的虚拟机与物理机的对应关系表虚拟机调度器比较算法调度前后对应关系表之间的差异,制定并发送迁移指令给指定物理机,相关物理机根据指令完成虚拟机迁移。与现有技术相比,本发明方法关闭了空闲服务器以降低能耗,同时有效减少了虚拟机迁移次数提高了分配效率。