导读:本文包含了二维装箱问题论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:二维带装箱问题,评分规则,强化学习
二维装箱问题论文文献综述
高东琛[1]（2019）在《二维带装箱问题的启发式算法》一文中研究指出给定一些矩形物品和一个宽固定高不定的容器,带装箱问题要求把这些物品互不重迭地放到容器中,并要求容器的高度尽可能小。带装箱问题是一个典型的组合优化问题。本文提出了两个关于二维带装箱问题的启发式算法。这两个算法都是基于sky-line的。对于skyline算法,关键是挑选合适的矩形物品放置到skyline上。一般是通过对矩形物品和skyline进行打分来选择。第一个算法通过增加参数α对Leung和Zhang[1]的规则R进行了扩展。第二个算法依赖于评分函数,该评分函数是通过强化学习获得的。本文比较了提出的两个算法和其他叁个skyline算法。本文使用了两个数据集进行实验。这两个数据集是用Bortfeldt和Gehring[2]提出的算法生成的。实验表明,这两个算法胜过了已有的算法。(本文来源于《浙江大学》期刊2019-03-10）
郑巧仙,李明,郭天姣,亓晓莹[2]（2019）在《二维矩形条带装箱问题的改进左下角定位模型》一文中研究指出针对不可旋转二维矩形条带装箱问题(2DR-SPP),基于两矩形的左下角单元坐标及其覆盖区域的关系,提出并证明了两矩形在条带箱中发生重迭的充分必要条件,然后根据此充分必要条件得到了禁止矩形重迭的约束条件,建立了问题的线性整数规划模型.增添旋转90~0后所得的矩形数据至原有的矩形数据中,基于更新后的矩形数据,修改不可旋转2DR-SPP的数学模型,得到了可旋转情形下问题的线性整数规划模型.算例结果验证了所建模型的有效性和准确性.(本文来源于《数学的实践与认识》期刊2019年02期）
王婷[3]（2018）在《机器调度问题和二维向量装箱问题的精确算法研究》一文中研究指出随着经济全球化的发展,企业之间的竞争越发激烈。在能源储备不足日益凸显的今天,高效分配和使用稀缺资源的技术优势无疑是企业的核心竞争力之一。生产调度问题是制造企业在日常运作中面临的主要问题,单一机器是制造产业的基本生产单元,在机械科技水平的限制和购入机器投入资金的限制下,如何通过排序和统筹调度方面的技术去提高机器产能是企业首要解决的问题。打包装箱方法是影响物流运输的一个关键技术,跟物流运输的自动化水平、装载效率和业务流程的规范都有着重要的关系。因此,本文针对生产调度和打包装箱问题展开研究,基于列生成的思想为问题设计有效的精确算法。首先,基于制造企业实际的生产场景,我们提出了一个考虑柔性周期维护和恶化效应的单机调度问题,并设计了有效的分支定价精确算法。通过推导问题最优解中所使用批次数目的上界,我们提出了该问题的混合整数规划模型,并将此模型通过Dantzig-Wolfe分解得到集合划分问题的整数规划模型。由于集合划分问题所对应的定价问题是带有资源约束的最短路问题,我们设计了高效的标签设定算法来求解此问题。在标签设定算法中,为了加速标签的搜索过程,我们针对定价问题的特性和结构设计了标签支配规则。同时,考虑到最优解的特性,我们还提出了一个能够有效减少集合划分模型中变量数目的批次支配规则。限制性主问题的线性松弛求得的最优解有可能不是整数。为了得到问题的最优整数解,我们为精确算法设计了两种分支策略:对批次的数目进行分支和对最短路中的前向弧进行分支。在分支定界树中,全局上界的更新是通过构造式的启发式算法来实现的。在计算实验中,我们结合相关文献随机生成了 1440个算例,用来验证算法的求解性能。通过对分支定价算法的多个子模块进行对比实验和分析,实验结果表明我们所设计的分支定价算法是高效的。我们还给出了该问题在线版本下的一个最优策略。其次,我们以一个物流运输行业实际的打包装箱收费问题为背景,提出了一个与体积重量相关的一般价格函数的二维向量装箱问题。我们在论文中介绍了知名物流企业对包裹的标准收费流程,据我们所知,这是第一篇考虑体积重量的装箱问题的论文。由于价格函数的原因,我们所考虑的问题要比经典的二维向量装箱问题复杂很多。为了求解这一问题,我们在分支定价算法的基础上往限制性主问题里面加入两种有效不等式,因此我们所设计的算法是一个分支定价切割精确算法。用于加速全局下界的提升速度和减少结点的求解个数的两种有效不等式分别为:取整不等式和Subset-row不等式。因为Subset-row不等式会改变定价问题的结构使得定价问题的复杂性增加,我们仅在根结点添加Subset-row不等式。为了求解定价问题,我们设计了标签设定算法,同时推导出了考虑Subset-row不等式下的标签支配规则。为了求得问题的最优整数解,我们采用了两种分支策略:对使用的箱子的数目进行分支和对成对的物品进行分支。我们基于一种最短路解码算法来更新分支定界树中每个结点的上界。我们随机生成了 360个算例来测试我们所设计算法的性能。我们将原问题的混合整数规划模型带入CPLEX求解器求解,所得到的结果与分支定价切割算法的实验结果进行了比较,结果显示我们的算法远比CPLEX求解高效。另外,我们还对算法的几个关键子模块做了测评实验和分析。最后,我们为一个抗癌静脉注射针剂的运输存储问题设计了一个分支定价切割精确算法。此问题实际上是一个不确定尺寸的二维向量装箱问题,我们将存储抗癌静脉注射针剂的容器看成是具有体积维度和加工时长维度的箱子,那么在体积维度上箱子的体积是确定的,但是在加工时长这一维度上箱子的大小是不确定的。在加工时长维度上,我们只需考虑的问题是针剂的延迟时长不超过给定的时间限制即可。为了减少求解分支定界树中结点的数目,我们在限制性主问题里面添加了取整不等式。为了求解定价问题,我们设计了标签设定算法和标签支配规则。另外,我们还设计了对定价问题中的前向弧进行分支的分支策略。通过随机生成420个算例来测试我们算法的性能。我们用CPLEX求解器来求解原问题的0,1整数规划模型,将得到的结果与分支定价切割算法的实验结果进行比较,结果显示我们的算法远比CPLEX求解高效。另外,我们还对加入取整不等式的BPC算法与不加取整不等式的BP算法做了比较实验,实验结果显示取整不等式能够极大地提升我们算法的性能。(本文来源于《南京大学》期刊2018-11-01）
黄璐璐,陈晓倩,郑思亮,贾春玉[4]（2018）在《平面二维装箱问题“5块法”规划解法》一文中研究指出平面二维装箱优化程度直接影响叁维立体装箱优化程度。现有"4块法"数学规划解法虽然大幅度提高优化程度,但因数学模型存在一定缺欠:一是约束条件过多,缩小了可行域范围,影响求解优化程度;二是没考虑第5块摆放数量,优化程度低。为了解决这些问题,本文提出"5块法"规划解法,该方法既解决了约束条件过多弊端,又提高了优化程度;借助Excel规划求解,方法简单、易于掌握。(本文来源于《宁波工程学院学报》期刊2018年03期）
王永胜[5]（2018）在《考虑装卸约束的二维矩形装箱问题研究》一文中研究指出本文拟对考虑装卸约束的二维矩形装箱问题(2DOPU)进行研究,该问题是在物流配送中经常遇到的一类实际问题。物流配送是将货物从集散中心配送到各个客户点,在进行配送之前,首先需要对指定货物进行装箱,当这些待装填的货物为家用电器或其它易碎物品时,由于其不能被迭加放置,货物能否成功被装填取决于其底面在车厢底面的拼装结构是否合理(二维矩形装箱问题);此外,由于同一车辆需要配送不同客户点的货物,为了满足后续卸载操作的方便性,装箱过程中还必须考虑货物的卸载顺序(后进先出),称此时的装箱问题为考虑装卸约束的二维矩形装箱问题。2DOPU是经典二维矩形装箱问题的一个扩展,对其研究能够提高配送效率,进而节约物流配送过程中耗费的时间和经济成本;同时,研究2DOPU能够丰富组合优化领域的内容,也为后续学者求解类似装箱问题提供参考。为了研究考虑装卸约束的二维矩形装箱问题的高效求解算法,本文首先研究了考虑装卸约束的二维矩形条装箱问题(2DSPU),然后通过设定2DSPU的大矩形容器长度为一个有限值将该问题转化为2DOPU,最后通过比较2DSPU的实际最小装载长度与设定有限值的大小判断该装箱方案是否为2DOPU的可行解。关于2DSPU的研究思路为:首先,建立了2DSPU的数学模型;然后根据该问题的特点,引用“开空间”来表示装填位置并进一步提出了基于开空间的首适应算法;接着,分析了生成开空间的最大数量并通过使用线段树给出了首适应算法的一个高效实现方法;最后,通过迭代搜索算法(Iterative Search,文中简称为IS算法)提高了解的质量。为了检验本文中IS算法的效率,实验部分分别测试了样例集1(7组共825个实例)和样例集2(6组共3282个实例),测试结果显示:IS算法在样例集1的大部分测试实例上的表现均优于文献中最好的GRASP算法,在样例集2的大规模实例上,IS算法较B&C算法有明显优势(前者在后者十分之一的时间内找到大部分或全部可行解),并在有效时间内找到了283个开放例子的可行解。因此,本文得到的结论为:基于开空间的首适应算法非常适合求解带装卸约束的装箱问题。(本文来源于《江西财经大学》期刊2018-06-01）
亓晓莹[6]（2018）在《二维矩形条带装箱问题的左下角定位模型》一文中研究指出二维矩形条带装箱问题(2DR-SPP)是典型的组合优化问题,也是NP-Hard问题,求解的难度较大,有重要的研究意义。该问题在计算机辅助设计、图像处理、大规模集成电路逻辑布线设计等领域有广泛应用,有较高的实际应用价值。构建2DR-SPP的简单数学模型,既可实现对中小规模问题的有效求解,又可为研究求解大规模问题的快速高精度的数学规划启发式算法奠定基础,有重要的研究价值。对2DR-SPP,为构建其准确、有效、简单的数学模型,本文主要做了以下两个方面的工作:(1)针对不旋转置于条带箱中的任意两个矩形物体,提出并理论论证这两个物体被重迭放置时,其左下角单元坐标应满足的充要条件,基于此充要条件构建两矩形互不重迭放置的约束模型;然后针对问题的其它要求和目标构建问题的其它约束模型和目标函数,得到不旋转问题的线性整数规划模型;最后引入辅助变量,将不旋转模型拓展得可旋转情况下问题的数学模型。实验结果验证了模型的准确性和较已有模型的更有效性。(2)将基于任意两矩形左下角单元坐标的内在关系构建约束模型的建模思想进行改进,利用矩形左下角单元坐标和条带箱单元坐标的内在关系构建禁止矩形重迭放置的约束模型,得到问题的改进左下角定位模型;然后根据矩形放置方式选择的特性,将可旋转情形转化为不旋转情形,并构建其模型。可旋转2DR-SPP的改进模型在决策变量个数和约束条件个数两方面都较已有模型有较大幅度的减少,所以模型更为简单、有效。对12个标杆算例的求解结果进一步验证了所建改进模型的准确性和更有效性。(本文来源于《武汉科技大学》期刊2018-05-01）
袁春雨[7]（2017）在《基于禁忌搜索算法的二维装箱问题研究》一文中研究指出二维装箱问题一直是广大学者研究的焦点,他们从不同角度运用不同算法给出了一些解决方法。本文从迭代分解箱子的角度出发研究2BP问题,给出了它的数学模型,构造了一个简单的启发式算法,通过引入GRASP算法和对有效空白子箱的合并对它进行了改进,再运用禁忌算法,合理设计邻域、禁忌表等元素予以求解。最后使用标准数据进行实验,结果显示算法是有效的。(本文来源于《山西能源学院学报》期刊2017年03期）
颜瑞,朱晓宁,张群,戚耀元,蔺俞铮[8]（2017）在《考虑二维装箱约束的多车场带时间窗的车辆路径问题模型及算法研究》一文中研究指出研究包含时间窗、多车场因素的二维装箱车辆路径问题,建立相应的数学模型,并提出求解该问题的一种新的混合算法,混合算法由量子粒子群算法和引导式局部搜索算法组成。其中,量子粒子群算法用于求解车辆路径问题,引导式局部搜索算法用于求解可行装箱方案。在引导式局部搜索算法中,提出一种基于最小浪费原则的启发式装箱规则,以灵活确定待装货物和装货空间之间的匹配关系,减少重复确定装箱方案所消耗的时间。设计了两组数值试验:第一组基于标准算例库,并将混合算法计算结果与已有文献中的结果进行对比;第二组基于随机生成的新算例,新算例给出多车场和时间窗数据,用于演示混合算法对新模型的计算过程和计算结果。两组数值试验的结果表明,混合算法在效率和性能方面均有较好的表现,计算结果和计算时间均优于已有文献,且混合算法能够较好的求解包含时间窗、多车场因素的二维装箱车辆路径问题模型。(本文来源于《中国管理科学》期刊2017年07期）
彭勇,罗佳,刘星,贺琳[9]（2017）在《带二维装箱约束的需求可拆分车辆路径问题模型及算法研究》一文中研究指出车辆配送计划时通常会考虑货物易损、易碎的可能性,以及如何充分利用有限的运输资源对货物进行配送以满足顾客的需求。在车辆有限、货物易损坏、顾客需求可进行拆分等环境下,实现车辆配送总路径最短,即考虑二维装箱约束的客户需求可拆分的车辆路径问题。对问题进行详细定义,建立了2L-SDVRP模型。将遗传算法与BLF算法的结合求解模型;并用数值案例验证算法有效性。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2017年19期）
胡锦超,贾春玉[10]（2017）在《单一规格物体二维矩形条带装箱问题解法研究》一文中研究指出为了克服用启发式算法及智能搜索法解决单一规格物体二维矩形条带装箱问题耗时过长的缺陷,提出了新的解法和思路.用线性规划法分别在2个维度求最优解,以最好的方案作为近似最优解,可大幅度缩短求解时间,获得满意的近似最优解.(本文来源于《成组技术与生产现代化》期刊2017年02期）
二维装箱问题论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对不可旋转二维矩形条带装箱问题(2DR-SPP),基于两矩形的左下角单元坐标及其覆盖区域的关系,提出并证明了两矩形在条带箱中发生重迭的充分必要条件,然后根据此充分必要条件得到了禁止矩形重迭的约束条件,建立了问题的线性整数规划模型.增添旋转90~0后所得的矩形数据至原有的矩形数据中,基于更新后的矩形数据,修改不可旋转2DR-SPP的数学模型,得到了可旋转情形下问题的线性整数规划模型.算例结果验证了所建模型的有效性和准确性.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
二维装箱问题论文参考文献
[1].高东琛.二维带装箱问题的启发式算法[D].浙江大学.2019
[2].郑巧仙,李明,郭天姣,亓晓莹.二维矩形条带装箱问题的改进左下角定位模型[J].数学的实践与认识.2019
[3].王婷.机器调度问题和二维向量装箱问题的精确算法研究[D].南京大学.2018
[4].黄璐璐,陈晓倩,郑思亮,贾春玉.平面二维装箱问题“5块法”规划解法[J].宁波工程学院学报.2018
[5].王永胜.考虑装卸约束的二维矩形装箱问题研究[D].江西财经大学.2018
[6].亓晓莹.二维矩形条带装箱问题的左下角定位模型[D].武汉科技大学.2018
[7].袁春雨.基于禁忌搜索算法的二维装箱问题研究[J].山西能源学院学报.2017
[8].颜瑞,朱晓宁,张群,戚耀元,蔺俞铮.考虑二维装箱约束的多车场带时间窗的车辆路径问题模型及算法研究[J].中国管理科学.2017
[9].彭勇,罗佳,刘星,贺琳.带二维装箱约束的需求可拆分车辆路径问题模型及算法研究[J].科学技术与工程.2017
[10].胡锦超,贾春玉.单一规格物体二维矩形条带装箱问题解法研究[J].成组技术与生产现代化.2017