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基于聚类和网格覆盖的三维装箱算法
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作者 李少港 张宇辉 魏文红 《东莞理工学院学报》 2022年第5期40-46,共7页
三维装箱问题是一类常见的组合优化问题,现有的研究工作集中于提升算法的装载效率,较少考虑算法决策时间的影响,而时间效率是决定算法能否应用于工业实践的重要标准之一。本文提出了一种改进的三维最优适配算法用于解决装箱问题,通过结... 三维装箱问题是一类常见的组合优化问题,现有的研究工作集中于提升算法的装载效率,较少考虑算法决策时间的影响,而时间效率是决定算法能否应用于工业实践的重要标准之一。本文提出了一种改进的三维最优适配算法用于解决装箱问题,通过结合遗传算法和聚类算法,在降低搜索空间维度、提高算法收敛速度、减少算法运行时间的同时,寻找更优的解。在华为数据集上的实验结果表明,本文提出的算法在兼顾时间效率和装载效率的基础上,能够获得较好的结果。 展开更多
关键词 三维装箱 K-MEANS聚类 遗传算法 三维最优适配算法 启发式装箱算法
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