matlab三维集装3D container箱装箱优化matlab优化算法七

Posted 2021-09-10 张叔zhangshu

简介

三维装箱问题考虑三个因素——一般指长、宽、高。装车、装船、装集装箱等要考虑这三个维度都不能超。
优化模型优化模型中的目标函数值可以评价装箱方案的优劣，本文考虑待装箱子的空间利用率最大以及所使用箱子数目最小，目标函数规定为：

其中：m为所使用的箱子数目，cmax为一个足够大的常数，在本文中取为1000，以保证Cmax/m为大于1的正数，后一项为箱子的空间利用率，u为装箱方案违背约束条件时的处罚值。

主程序

clc
clear all
global box; global cargo; global lambda; global num_cargo;global num_box;global solution;

%-------------------------------控制参数---------------------------

lambda = 0.5;       % 重量利用率权重

T0 = 100;           % 初始温度
T_End = 1;          % 终止温度
metropolis = 100;   % 退火算法中 metropolis链长度
cooling = 0.98;     % 降温系数

pop = 20;           %遗传算法染色体数
maxite = 100;       %遗传最大迭代次数
pm = 0.1;           %遗传变异概率
%--------------------------------------------------------------------

%----------------------------初始化：读取货箱信息 ----------------------------
orginal_cargo=load('cargo');box=load('box');
count=1;
for i=1:size(orginal_cargo,1)           %重构货物格式  cargo: 重 长 宽 高 体积 ；其中 长>宽>高
    for j=1:orginal_cargo(i,2)
        cargo(count,1:4) = orginal_cargo(i,3:6);
        cargo(count,5) = prod(cargo(count,2:4),2); 
        cargo(count,2:4) = sort(cargo(count,2:4),'descend');
        count=count+1;
    end
end         
for i=1:size(box,1)                          %重构箱子box: 重 长 宽 高 体积
    box(i,5)=prod(box(i,2:4),2);            
end

num_cargo=size(cargo,1);  % 货物数
num_box=size(box,1);      % 货箱数

solution= fix((num_box)*rand(1,num_cargo))+1;   %随机生成初始解
Scheme=transform(solution);                     %解转化成“货箱：货物”对应的形式
[feas_solution,Scheme]= placement(Scheme);             %装箱处理
[PG,PV,gbest ]= evaluate(feas_solution) ;      %计算适应度

%--------------------------------------------------------------------

%----------------------------退火------------------------
begin=cputime;   %开始计时

%遗传算法优化     GENE（染色体数/种群规模，最大迭代次数，染色体长度/维度，变异概率）
[final_solution,gbest]=GENE(pop,maxite,num_cargo,pm) ;  

%遗传执行完毕后  模拟退火进一步优化
T = T0;
while T > T_End
    for i=1:metropolis
        %-----------随机交换两件货物生成新解
        newsolution=final_solution;
        R1=fix(rand*num_cargo)+1;
        R2=fix(rand*num_cargo)+1;
        inter=newsolution(R1);
        newsolution(R1)=newsolution(R2);
        newsolution(R2)=inter;
        NewScheme=transform(newsolution);                   % 分配货箱
        [feas_solution,NewScheme]= placement(NewScheme);              % 装箱处理
        [NPG,NPV,pbest ]= evaluate(feas_solution);            % 评估新方案
        if pbest>gbest
            gbest = pbest;
            final_solution = newsolution;
            PG = NPG;
            PV = NPV;
            Scheme = NewScheme;
        else
            if  rand < exp( (pbest-gbest)*100*T0/T)
                gbest=pbest;
                final_solution=newsolution;
                PG = NPG;
                PV = NPV;
                Scheme = NewScheme;
            end
        end   
    end
    T = T * cooling;
end

timecost = cputime-begin;   %计时结束


%----------------------------输出结果------------------------
result(Scheme,15);      %将装箱方案Scheme 按每行15个货物显示

fprintf('重量利用率：\\t%5.3f %%\\n',PG*100);
fprintf('空间利用率：\\t%5.3f %%\\n',PV*100);
fprintf('综合利用率：\\t%5.3f %%\\n',gbest*100);
fprintf('计算时间：\\t\\t%5.4f s\\n',timecost);
disp('图像生成中...')
depict( Scheme, 1,'c' )   %    ( 方案，画出编号为i箱子，颜色） 颜色：r\\g\\b\\c\\m\\y\\k\\w

运行结果

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