装载系统遗传算法算例附详解

用”遗传算法”解决轮船装货问题优化软件

用”遗传算法”解决轮船装货问题优化软件已经有几位给我打电话在询问用遗传算法解决轮船装货问题，接电话后确实想了该如何计算？主要难度是轮盘赌算法如何确定问题，这个问题解决了，用”遗传算法”解决轮船装货问题的整体思路和基本算法就全部解决了。

我先说一下用遗传算法解决轮船装货问题的优点（主要基于遗传算法极限值计算理念）：1，可以固定装货体积的情况下，求出装货重量的最大值。

2，由于运输货物的价值不同，在固定体积和重量的条件下，求出货运一船货物的最大价值（怎么装？这船货物最值钱）。

3, 假如固定体积，最高重量超出船的载重极限，可以求出最接近船舶最佳载重量的装货方案。

上面的极限值计算是在计算出几千个解决方案中，找到最优。

当然，也可以让软件一次计算出几万或几十万个解决方案，并找出最优。

这主要取决于电脑的性能。

下面再说说轮盘赌算法，我们可以根据货物的体积或重量这两个参数选择其一，作为轮盘赌算法的参数。

我们假设用重量作为参数对轮盘赌进行设计，举个简单的例子说明一下：某船载重1000吨，装三种货物，A货=5吨/件B货=2吨/件C货=1吨/件第一步求出A货装多少件能等于或最小大于1000吨，经计算是200件，那么轮盘赌算法的最小数值设定为200。

第二步求出装C货多少件等于或最小小于1000吨，经计算是1000，轮盘赌算法的最大数值设定为1000。

轮盘赌的数值设置好后，再进行梯度设置，梯度数值就好设置了，主要考虑电脑性能和人对软件运行时间的容忍程度这两个方面。

这个例子举的是三种货物，三种以上的货物同上面思路一样。

理论上可以计算任意多的货物种类。

我不知道国内有没有类似的算法软件解决货物装运问题，假如没有，编写出来不仅对轮船货运有益，对军队的战备运输都有极大的益处！QQ：1400072515。

遗传算法解决装载问题的例子

遗传算法解决装载问题的例子遗传算法是一种优化算法，它模拟自然选择和遗传机制，寻找最优解决方案。

装载问题是指如何最有效地将多个物体装载到一个限定容积的容器中。

本文将介绍遗传算法如何应用于解决装载问题的例子。

首先，我们需要定义问题的目标函数。

在装载问题中，我们希望最小化剩余容量，即最大化已装载物品的总体积。

因此，我们的目标函数可以定义为：f(x) = - (V - ∑vi)其中，f(x)表示染色体x的适应度，V表示容器的容积，vi表示第i个物品的体积。

接下来，我们需要定义染色体的编码方式。

在装载问题中，一种常用的编码方式是二进制编码。

假设我们有n个物品需要装载，我们可以将染色体编码为长度为n的二进制串，其中1表示对应物品被装载，0表示未被装载。

例如，对于四个物品，染色体0101表示第1和第3个物品被装载，第2和第4个物品未被装载。

然后，我们需要定义遗传算法的操作。

遗传算法通常包括选择、交叉和变异三种基本操作。

在装载问题中，我们可以采用轮盘赌选择操作，即根据染色体适应度进行选择。

交叉操作可以采用单点交叉或多点交叉，用于产生新的染色体。

变异操作可以随机翻转某一位二进制数，用于增加染色体的多样性。

最后，我们可以应用遗传算法进行求解。

假设我们有一个装载容器，其容积为100，同时有n个物品需要装载，每个物品的体积随机分布在[1,20]之间。

我们可以先随机生成一组初始染色体，然后进行遗传算法的迭代过程，直到找到最优解。

通过这样的方法，我们可以在较短的时间内找到最优的装载方案，解决装载问题。

此外，遗传算法还可以应用于其他优化问题的求解，具有广泛的应用前景。

遗传算法的实例ppt课件.ppt

上述操作反复执行，个体逐渐优化
病原体侵入机体，消弱机体防御机能，破坏机体内环境的相对稳定性，且在一定部位生长繁殖，引起不同程度的病理生理过程
遗传算法的手工模拟计算示例
为更好地理解遗传算法的运算过程，下面用手工计算来简单地模拟遗传算法的各个主要执行步骤。
例：求下述二元函数的最大值：
个体
A
B
C
D
病原体侵入机体，消弱机体防御机能，破坏机体内环境的相对稳定性，且在一定部位生长繁殖，引起不同程度的病理生理过程
步骤三：交叉
• 选中的优势个体进行交叉 ----- 由父个体生成子个体
相同的两个父个体生成相同的两个子个体
病原体侵入机体，消弱机体防御机能，破坏机体内环境的相对稳定性，且在一定部位生长繁殖，引起不同程度的病理生理过程
• 程序结束时，最优个体即为所求解 • 程序结束的判定
根据循环次数根据最大适应度根据种群中相同个体数与总个体数的比值
病原体侵入机体，消弱机体防御机能，破坏机体内环境的相对稳定性，且在一定部位生长繁殖，引起不同程度的病理生理过程
遗传算法各步骤的评价
• 选择 --- 优胜劣汰
011101 111001 101011 111001
配对情况交叉点位置
1-2
1-2：2
3-4
3-4：4
交叉结果
011001 111101 101001 111011
变异点变异结果
4 011101 5 111111 2 111001 6 111010
子代群体p(1) x1 x2

遗传算法的一些实例

引言概述遗传算法是一种启发式优化算法，其灵感来源于生物进化理论，主要用于解决复杂的优化问题。

通过模拟生物进化的过程，遗传算法能够通过遗传变异和适应度选择来优秀的解决方案。

本文将通过一些实例来说明遗传算法的应用。

正文内容一、机器学习中的遗传算法应用1.基因选择：遗传算法可以用于寻找机器学习模型中最佳的特征子集，从而提高模型的性能。

2.参数优化：遗传算法可以用于搜索机器学习模型的最佳参数组合，以获得更好的模型效果。

3.模型优化：遗传算法可以用于优化机器学习模型的结构，如神经网络的拓扑结构优化。

二、车辆路径规划中的遗传算法应用1.路径优化：遗传算法可以应用于车辆路径规划中，通过遗传变异和适应度选择，寻找最短路径或者能够满足约束条件的最优路径。

2.交通流优化：遗传算法可以优化交通系统中的交通流，通过调整信号灯的时序或者车辆的路径选择，减少拥堵和行程时间。

三、物流配送中的遗传算法应用1.车辆调度：遗传算法可用于优化物流配送的车辆调度问题，通过遗传变异和适应度选择，实现车辆最优的配送路线和时间安排。

2.货物装载：遗传算法可以用于优化物流运输中的货物装载问题，通过遗传变异和适应度选择，实现货物的最优装载方式。

四、生物信息学中的遗传算法应用1.序列比对：遗传算法可以用于生物序列比对问题，通过遗传变异和适应度选择，寻找最佳的序列匹配方案。

2.基因组装：遗传算法可以用于基因组装问题，通过遗传变异和适应度选择，实现基因组的最优组装方式。

五、电力系统中的遗传算法应用1.能源调度：遗传算法可用于电力系统中的能源调度问题，通过遗传变异和适应度选择，实现电力系统的最优能源调度方案。

2.电力负荷预测：遗传算法可以用于电力负荷预测问题，通过遗传变异和适应度选择，实现对电力负荷的准确预测。

总结遗传算法在机器学习、车辆路径规划、物流配送、生物信息学和电力系统等领域都有广泛的应用。

通过遗传变异和适应度选择的策略，遗传算法能够搜索到最优解决方案，从而优化问题的求解。

java-基于遗传算法求解货物装入车辆的问题(多对多)-已验证-可直接运行

import java.util.ArrayList;import java.util.Collections;import java.util.List;import java.util.Random;// 这个类是遗传算法的核心。

它实现了遗传算法求解物流运输问题的各种方法。

public class GeneticAlgorithm {// 定义问题所需的常量// 这些常量用于定义问题需要的一些参数，如种群大小、最大迭代次数和变异率等。

private static final int POPULATION_SIZE = 50; // 种群大小private static final int MAX_GENERATIONS = 100; // 最大迭代次数private static final double MUTATION_RATE = 0.02; // 变异率// 定义问题所需的变量// 这些变量表示问题需要的数据：货物列表、车辆列表和随机数生成器。

private List<Item> itemList; // 货物列表private List<Vehicle> vehicleList; // 车辆列表private Random random; // 随机数生成器// 这是遗传算法构造函数，用于初始化类中的变量。

public GeneticAlgorithm(List<Item> itemList, List<Vehicle> vehicleList) {this.itemList = itemList;this.vehicleList = vehicleList;this.random = new Random();}// 定义适应度函数// 这是适应度函数，用于计算染色体的适应度值（即物流方案的优劣程度）。

在此程序中，适应度函数根据车辆是否能够装下所有货物来计算染色体的适应度值。

基于混合遗传算法的多约束集装箱装载问题研究

1.4 空间划分空间块的划分。根据零头所在位置的不同，空间块可最多分割为A-B-C1-D-E-F或A-B-C2-D-E-F五种，各空间块可视化时的遮挡顺序为D-E-C-F-B-A。2 约束集装箱装载问题的混合遗传算法采用以上基于空间划分的启发式算法的效率较高，但仍然难以保证获得全局最优解或次优解。遗传算法[4]作为一种模拟自然进化过程的随机性全局优化概率搜索算法，在求解优化问题中显示了优越的性能。因此本文将启发式算法与遗传算法结合，进一步提出了求解多约束装箱问题的混合遗传算法。2.1 染色体的编码方法编码是GA应用成功与否的关键。本文采用Grefen- stette等针对TSP提出的基于顺序表示的遗传基因编码方式[4]，把待装物品的类型编号按排放顺序排的串作为一个解的编码，即p={p1，p2……pn}。其中n表示装物品的类型；p1为整数，其值代表物品类型的编号。2.2 目标函数和适应度在集装箱装载过程中不仅要求容器空间利用率达到最高，同时要考虑多种约束。由于在启发式装载过程中引入了不同变量(暂不考虑重心约束)，因此适应度函数为：
在运输中如何进行货物的有效装载，即怎样将一批矩形货物布入一个或多个集装箱中，使集装箱的空间利用率达到最高，这属于NP完全问题。集装箱装载问题根据集装箱数量的有限和无限划分成两类：一是集装箱数量无限，盒子必须全部装完，要使所用的集装箱数量最少；二是集装箱数量有限，盒子数量超过了集装箱的装载能力，要求被装载盒子的总体积达到最大，使空间利用率最高。在实际中第二类问题更为常见，所以在此只分析第二类问题。目前常用的布局优化方法多为不带约束的简化布局问题，而现实生活中存在着大量的约束条件。针对具有货物底置位置、允许侧放方式、最大堆码层数等多约束条件下的集装箱装载问题和目前集装箱容积有效利用率普遍较低的情况，本文将这些约束考虑到启发式规则中，根据装载中单种货物数量一般较多的实际情况，提出了一种新的基于空间划分的启发式算法，并将其与遗传算法结合，进一步提出了混合遗传算法求解多约束装箱问题。该算法已用于企业的实际装箱中，结果表明，本文提出的方法可行且有效。1 多约束集装箱装载的启发式策略实际装载中单种货物数量一般较多，采用现有针对单个物品的基于三维空间的启发式算法存在装载效率和空间利用率低的问题。因此，本文采用同类型货物一次性装载的思想，提出了一种新的基于空间划分的启发式策略。该策略根据待布局空间块中货物装载方式的不同将剩余空间最多划分为五种空间块。实际应用中，对算法中的约束条件处理方法是引入不同变量分别表示货物的侧放方式、货物的堆码层数、底置等级等属性。1.1 基于空间划分的启发式算法流程算法流程的步骤如下： (1)初始化空间块序列为集装箱箱体。 (2)依次按底置等级递增、体积递减对货物类型排序。 (3)从货物类型序列中按顺序取某类型货物，从空间块列表中取第一个第一个可用空间块。 (4)将所取类型的货物一次性装载到所取空间块中。根据货物可取侧放方式、最大堆码层数的不同，计算空间块的最大装载数量(本文称为标准装车)，同时产生标准装车的摆放方式。当货物数量小于标准装车时(称为非标准装车)，根据货物数量、允许侧放方式、最大堆码层数产生非标准装车的摆放方式。 (5)分割空间块，将其添加到空间块序列，按体积对空间块重新排序。 (6)如(4)为标准装车，求所取类型货物的剩余数量，从空间块列表中取第一个可用空间块，转(4)；否则转(3)。1.2 定序定序规则定序规则用来确定物体布入的先后顺序，对最终布局结果的优劣有重要影响。由于货物底置等级越低，要求放置的位置越低，所以采用依次按底置等级递增、体积递减的定序规则对货物类型排序。

基于遗传算法的三维装载优化问题研究

基于遗传算法的三维装载优化问题研究近年来，三维装载优化问题已经成为诸多领域研究的热点。

其主要目的是在保证运输成本最小的前提下，尽可能地利用运输的空间，提高运输效率。

而基于遗传算法的三维装载优化问题研究，是当前国内外颇为活跃的研究方向，不断涌现出新的成果和理论。

一、三维装载优化问题的研究背景随着物流行业的不断发展，货物的运输成本和时间成为限制物流公司的重要因素。

如何最大限度地提高运输效率和节省运输成本，已经成为各物流公司需解决的核心问题。

而三维装载优化问题，正是针对这一需求而提出的一种运输优化方案。

其基本思想是，通过精准的模拟和计算，在满足货物大小、形状等要求的前提下，合理安排货物的摆放位置，尽可能地利用运输空间，从而达到最佳运输效果。

二、基于遗传算法的三维装载优化问题虽然三维装载问题的求解方法有很多种，但是其中，基于遗传算法的优化方法，已经成为研究者使用最广泛的一种。

这是因为，遗传算法可以通过对问题进行优化和迭代，得到优秀的解决方案。

其主要思路是模拟人类在自然环境下的进化和生存过程，选出适应度高的优秀个体，去适应问题的求解过程。

因此，建立基于遗传算法的三维装载优化问题，需要考虑以下几个方面：1. 优化的目标函数三维装载问题需要考虑多个方面的要素，如：货物的准确尺寸、形状、体积、数量等等。

因此，需要构建一个综合性的目标函数，对以上几个方面进行全面考虑。

同时，在实践中，我们还需要根据不同的运输场景，针对性地调整目标函数的权重，以达到最优解。

2. 适应度函数的设计适应度函数是遗传算法求解三维装载问题所必需的，其主要作用是根据求解目标，对每一个解集产生一个评价值，确定其在种群中的适应度大小。

在设计适应度函数时，需要考虑问题的复杂性和求解速度的限制。

同时，对于三维装载问题而言，适应度函数还需要考虑装载效率和其他可行性条件。

3. 交叉和变异的算符设计遗传算法的交叉和变异是遗传算法求解问题的关键步骤，其目的是产生更多有效的解，提高算法的有效性。

基于遗传算法求解车辆三维装载问题

基于遗传算法求解车辆三维装载问题
金凤
【期刊名称】《无线互联科技》
【年(卷),期】2012(000)009
【摘要】本文在对电子商务物流运输系统中车辆货物配载最大效益的基础上提出了一种基于遗传算法的车辆配载的最佳建模方法，并应用实例进行了仿真分析。

【总页数】1页(P153-153)
【作者】金凤
【作者单位】辽宁省交通高等专科学校信息工程系,辽宁沈阳 110122
【正文语种】中文
【相关文献】
1.求解三维装载约束下车辆路径问题的混合禁忌搜索算法 [J], 彭碧涛;周永务;周世平
2.基于剩余装载能力的蚁群算法求解同时送取货车辆路径问题 [J], 张涛;张玥杰;田文馨;刘士新
3.基于空间分割的遗传算法解决三维装载问题 [J], 程中文
4.改进遗传算法求解三维集装箱装载问题 [J], 许光泞; 俞金寿
5.求解带装载能力限制的开放式车辆路径问题的遗传算法 [J], 符卓;聂靖
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货车调度中基于遗传算法的多目标优化问题求解

货车调度中基于遗传算法的多目标优化问题求解随着全球经济的发展，货运行业也日益繁荣。

在许多行业中，货运是非常重要的一环。

货车是运输货物的主要手段之一，然而，货车调度问题是一个复杂的多目标优化问题。

为了解决这个问题，许多优化算法已经被提出并应用。

本文将重点论述基于遗传算法的多目标优化问题的求解算法。

货车调度问题的定义货车调度问题是一种旅行商问题（TSP），其目标是找到一组行程，使货车在最小的时间或里程下有效地运输多个货物。

由于货车的数量和可用时间是有限的，所以货车调度问题是一个复杂的组合优化问题，导致整个货车运输系统的效率低下。

有两种主要的方法用于解决货车调度问题：精确算法和启发式算法。

然而，由于精确算法往往时间复杂度高，而启发式算法在寻找最优解时往往在不同维度会产生偏差，因此，基于遗传算法的多目标优化算法在货车调度问题解决中很受欢迎。

基本遗传算法的优化过程基因算法是通过模拟生物进化过程来进行优化的一种算法。

具体地，基因算法将个体表示为基因序列，通过交叉和变异的操作来产生新的基因序列，并选择适应性最强的个体作为下一代。

遗传算法框架包括以下几个关键步骤：1. 初始化种群在算法的初始阶段，需要定义种群中个体的数量和基因序列的长度。

每一个个体都是一个基因序列。

通常，第一代的基因序列是随机生成的。

2. 选择操作在每一代中，需要选择适应性最好的个体作为下一代的父母。

这样可以避免全局最优解的丢失。

3. 交叉操作交叉是将两个父亲的某些基因序列交换，产生新的后代。

这有助于避免过早收敛并维持种群的多样性。

4. 变异操作变异是在个体基因序列中随机修改某些基因，以产生新的个体。

变异是保持种群多样性的一种方法。

5. 评价操作评价操作是计算每个个体的适应值。

适应值可以是多个目标函数的组合，以便解决多目标优化问题。

6. 选择新种群通过计算每个个体的适应值，从所有个体中选择最好的个体，并将其添加到下一代种群中。

通过这些操作，遗传算法可以逐渐改进每一代的个体，在优化问题上达到更好的效果。

遗传算法在物流管理中的应用案例

遗传算法在物流管理中的应用案例随着物流行业的不断发展，物流管理的复杂性也日益增加。

为了提高物流效率和降低成本，许多公司开始探索使用遗传算法来优化物流管理。

遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，通过模拟进化过程来寻找最优解。

本文将介绍几个遗传算法在物流管理中的应用案例，展示其在提升物流效率方面的潜力。

案例一：车辆路径优化在物流运输中，如何合理安排车辆的路径是一个关键问题。

传统的方法往往只考虑最短路径，而忽视了其他因素的影响。

通过遗传算法，可以考虑到车辆容量、时间窗口、交通拥堵等因素，从而得到更优的路径规划方案。

遗传算法通过不断迭代和进化，逐渐找到最优解，使得车辆的行驶距离和时间得到最大程度的优化。

案例二：库存管理在物流管理中，库存管理是一个重要的环节。

合理的库存管理可以降低库存成本，提高供应链的效率。

通过遗传算法，可以根据历史销售数据和供应链的特点，预测需求，并制定合理的库存策略。

遗传算法可以考虑到产品的生命周期、季节性需求、供应商的可靠性等因素，从而优化库存水平和采购计划，达到最佳的库存管理效果。

案例三：装载优化在物流运输中，如何合理安排货物的装载是一个重要的问题。

合理的装载可以最大限度地利用运输工具的容量，降低运输成本。

通过遗传算法，可以考虑到货物的体积、重量、堆放方式等因素，制定最佳的装载方案。

遗传算法可以通过模拟进化过程，逐步优化装载方案，使得货物的装载率得到最大程度的提高。

案例四：调度优化在物流管理中，如何合理安排人力资源和设备的调度是一个关键问题。

通过遗传算法，可以考虑到人员的技能、设备的可用性、任务的紧急程度等因素，制定最佳的调度方案。

遗传算法可以通过不断迭代和进化，逐步优化调度方案，使得物流过程的效率得到最大程度的提高。

综上所述，遗传算法在物流管理中具有广泛的应用前景。

通过模拟进化过程，遗传算法可以找到最优解，优化物流路径、库存管理、装载方案和调度方案，从而提高物流效率和降低成本。

自适应遗传算法解决集装箱装载问题的方法探讨_丁香乾

自适应遗传算法解决集装箱装载问题的方法探讨丁香乾1,韩运实2,张晓丽2(中国海洋大学1.信息工程中心;2.计算机系,山东青岛266071)摘　要:　集装箱装箱问题是1个有很强应用背景的组合优化问题,约束条件多,求解极为困难。

本文探讨了自适应遗传算法在复杂集装箱装载问题中的应用,算法中采用跨世纪精英选择策略保持了群体的多样性,并给出了有效的解码算法。

实例仿真结果显示出很好的效果,同等条件下求解结果比使用启发式算法高出近10个百分点,表明该算法是行之有效的。

关键词:　遗传算法;集装箱装载;自适应;空间划分;组合优化中图法分类号:　T B114.1;T P39 文献标识码:　A 文章编号:　1672-5174(2004)05-844-05 随着世界经济与国际贸易的稳步发展,未来集装箱运输将会有大幅度增长。

提高集装箱内部空间利用率,是提高集装箱运输效益的重要途径,从而会带来可观的社会经济效益,特别对铁路货运部门、远洋运输部门更具有重要意义。

集装箱装载问题是1个具有复杂约束条件的组合优化问题[1]。

从20世纪70年代初开始,装箱问题就引起了广泛的研究和探讨[2]。

问题的描述是:将不同尺寸的物品摆放入有一定容量的容器中,以获得某种最佳的效益。

从计算复杂性理论来讲,装箱问题属于NP 完全问题[3],求解极为困难。

对于NP 完全问题,既然没有准确的多项式时间算法,比较现实的方法是采用多项式时间的近似算法。

近似算法分为启发式方法(heuristic method )和随机方法(random method )。

与盲目搜索不同的是:启发式搜索运用启发信息,应用某些经验或规则来重新排列节点的顺序,使搜索沿着某个被认为是最有希望的前沿区段扩展。

启发式方法较多的依赖于对问题构造和性质的认识和经验,适用于解决不太复杂的问题。

随机方法不依赖于问题的性质,从解空间中随机的选择多个解,检查这些解的可行性,在可行解集中选择目标函数最优的解作为最优解。

遗传算法求解实例

yjl.m :简单一元函数优化实例，利用遗传算法计算下面函数的最大值f (x) =xsin( 10 二* x) 2.0，x • [-1,2]选择二进制编码，种群中个体数目为40,每个种群的长度为20，使用代沟为0.9,最大遗传代数为25len lbub scale lbin译码矩阵结构: FieldD code译码矩阵说明:len -包含在Chrom中的每个子串的长度，注意sum(len)=length(Chrom);lb、ub -行向量，分别指明每个变量使用的上界和下界；code -二进制行向量，指明子串是怎样编码的，code(i)=1为标准二进制编码，code(i)=0则为格雷编码；scale -二进制行向量，指明每个子串是否使用对数或算术刻度，scale(i)=0为算术刻度，scale(i)=1则为对数刻度；lbin、ubin -二进制行向量，指明表示范围中是否包含每个边界，选择lbin=0或ubin=0,表示从范围中去掉边界；lbin=1或ubin=1则表示范围中包含边界；注：增加第22 行：variable=bs2rv(Chrom, FieldD);否则提示第26 行plot(variable(l), Y, 'bo');中variable(I)越界yj2.m :目标函数是De Jong函数，是一个连续、凸起的单峰函数，它的M文件objfun1包含在GA工具箱软件中，De Jong函数的表达式为：n2f (x) = ' X j , 一512 乞X j E 512i d这里n是定义问题维数的一个值，本例中选取n=20，求解min f (x)，程序主要变量：NIND (个体的数量)：=40;MAXGEN (最大遗传代数)：=500；NVAR (变量维数)：=20 ；PRECI (每个变量使用多少位来表示)：=20；GGAP (代沟)：=0.9注：函数objfun1.m 中switch改为switch1，否则提示出错，因为switch为matlab保留字，下同！yj3.m :多元多峰函数的优化实例，Shubert函数表达式如下，求min f (x)【shubert.m 】f(x 「X 2)= 7 i cos[( i T)*X t i]*7 i cos[( i ■ 1) * x 2 - i] ,- 10 乞 X t , x 2 乞 10i丄i注：第10行各变量的上下限改为[-10;10]，原来为[-3;3];第25行改为：[Y, l]=min(ObjV);原来为[Y, I]=min(ObjVSel);以此将染色体的个体值与shubert()函数值对应起来，原表达式不具有 shubert()函数自变量和应变量的对应关系yj4.m :收获系统最优控制，收获系统(Harvest)是一个一阶的离散方程，表达式为x(k T) = a*x(k) - u (k) , k =1, 2,…，N-s.t. x(0)为初始条件x(k)三R 为状态变量u(k 厂R ■为控制输入变量精确优化解:用遗传算法对此问题求解， x(0) =100 , > -1.1，控制步骤N=20 ,决策变量u (k) 个数 NVAR=20, u(k) •二[0,200 ]注：第 20行语句原为：Chrom=crtrp(NIND,FieldDD);改为：Chrom=crtrp(SUBPOP*NIND,FieldDD);运行提示：Warning: File: D:\MA TLAB6p5\toolbox\gatbx\CRTRP .M Line: 34 Column: 19 Variable 'nargin' has bee n previously used as a function n ame. (Type "warni ngoff MATLAB:mir_warni ng_variable_used_as_fu nctio n"tosuppress this warnin g.)yj5.m :装载系统的最优问题，装载系统是一个二维系统，表达式如下X 1 ( k ' 1) = X 2 (k)丄丄1x 2(k -1) =2 * x 2 (k) —X t (k)^u(k)N目标函数： 1Nf (x,u) - -X t (N 1)u (k)2N k 亠N _1理论最优解： min f (x, u) = _ 1 ■_ - — k 23 6N 2 N k 二目标函数: Nf(x,u)工 J u(k)k40.4 20x( N ) - x(0)k =1, 2,…，Nmax f (x)=Nx(0)(a -1) ~N 」 a (a -1)用遗传算法对此问题求解，x(0) =[0 0],控制步骤N=20,决策变量u(k)个数NVAR=20 , u(k)三[0,10]注：增加第32-35行语句，功能为实现每隔MIGGEN=20代，以迁移率MIGR=0.2在子种群之间迁移个体，增加这几行语句之前求得目标函数最小值为-0.1538，增加这几行语句之后求得目标函数最小值为-0.1544，目标函数理论最优值为-0.1544.yj6.m :离散二次线性系统最优控制问题，其一维二阶线性系统表达式如下：x(k 1)=a*x(k) b*u(k) , k =1, 2,…，N目标函数：N2 2 2f(x,u) =q*x(n 亠1)亠二[s * x( k)亠r*u(k)]k z1参数设置：求min f (x, u)yj7.m :目标分配问题描述为：m个地空导弹火力单元对n批空袭目标进行目标分配。

多型号平车装载问题的混合遗传算法

1 平车装载的基本技术条件
货物装载时 ,其重心或总重心的投影应位于车地板纵、横中心线的交叉点上。特殊情况必须位移时 ,横向容许位移量不得超过 100 mm ; 纵向位移时 , 车辆每个转向架所承受的货物量不得超过货物容许载重量的二分之一 ,且两个转向架承受货重之差不得大于 10 t [ 6 ,7 ] 。纵向容许位移量α3 的计算方法 [ 6 ] 如下当 Z - W < 10 时 α3 = ( Z/ 2 W - 0 . 5) S ( 1) 当 Z- W ≥ 10 时 α3 = 5 S/ W ( 2) 综合式 ( 1 ) 、式 ( 2 ) 可得 3 α = [5 σ ) ]S ( 3 ) / W + ( Z/ 2 W - 0 . 5 ) ( 1 - σ 0 Z - W < 10 σ= ( 4) 1 Z - W ≥10 式中 , Z 为车辆的标记载重量 , 单位 : t ; W 为车辆所装货物的总重量 , 单位 : t ; S 为车辆定距 , 单位 : mm 。设有一平车的长度为 L , 上面装有装备的数量为
(τ ) 为第τ件装备的重量 , l 为第 τ件装备在平车上所占的长度 , d (τ) 为第τ件装备的重心距其前端的距离 ,ε为第 1 件装备的前端距车辆前端的距离 , D 为相 (τ ) 邻两装备之间的距离 , Y 为第τ件装备重心到平车前端的距离 , 则
n, w
(τ )
Y
(τ )
=
该平车上所有装备总重心投影纵向偏移量 α=| 采用顺装方式装载大中型车辆装备时 , 装载到一辆平车的装备 , 如果其重心或总重心投影偏离所装平车纵中心线的距离不超过 100 mm , 偏离横中心线的 α3 , 则为可行的装载方案。确定多型号平车距离α≤ 装载大中型车辆装备装载方案的基本目标是在保证安全的条件下 , 从可行方案中寻求一种使用平车资源最省的方案。

多型号平车装载问题的混合遗传算法

ｔｅｓｍｐｅｇｎｔｌｏｉｈ，ａｄａｈｂｉｅｅｉｌｏｉｈｉｒｐｓｄｆｒｓｌｉｇｔｅｌａｉｇｐｏｌｍｆｍｕ — ｈｉｌｅｅｉａｇｒｔｍｃｎｙｒｄｇｎｔｃａｇｒｔｍｓｐｏｏｅｏｏｖｎｈｏｄｎｒｂｅｏｌ
３ｃｏｌｆｎｇｍｅｔ＆ＥｇｎｅｉｇＮａｊｇＵｎｖｒｉ，Ｎａｊｇ２０９，Ｃｉａ．ＳｈｏｏＭａａｅｎｎｉｅｒ，ｎｉｉｅｓｙｎｎｔｎｉ１０３ｈｎ）ｎ
Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ｔｈａｉｇｐｏｌｍｆｍｕｔｐｅｔｐｌｔａｓｉｎｉｐｒａｔｔｓａｌｙｔａｓｏｔｔｏｅｌｄｎｒｂｅｏｌｉｌ－ｙｅｆａｃｒｓａｏｍｏｔｎａｋｉｒｉｎｗａｒｎｐｒａｉｎ，ｗｈｃｓｉｈｉｄｓｒｂｄａｏｄｎｅｆｅｕｐｅｔｏｉｅｅｔｓｒｓｉｔｌｔａｓｏｈｉｅｙｅ．Ｆｒｔｙｈａｉｅｈｅｃｉｅｓ１ａｉｇａｓｔｏｑｉｍｎｆｆｒｎｏｔｏｆｃｒｆｅｇｖｎｔｐｓｉｓｌ，ｔｅｂｓｃｔｃ — ｄｆｎａｔｎｃｌｃｎｉｉｎｆｆｔａ－ｏｄｎｒｓａａｙｅ．Ｓｃｎｌｉａｏｄｔｏｓｏｌｃｒｌａｉｇａｅｉｎｌｚｄｅｏｄｙ，ｔｅｌａｉｇｐｏｌｍｆｍｕｔｐｅｔｐｌｔａｓｉｅａｈｏｄｎｒｂｅｏｌｉｌ—ｙｅｆａｃｒｓｄ — ｓｒｂｄＴｈｒｌｃｉｅ．ｉｄｙ，ｔｅｄｃｅｓｎｌｏｉｍ，ａｈｕｉｔｅｈｄｆｒｔｅｂｎｐｃｉｇｐｏｌｍ，ｉｎｒｄｃｄｉｔｈｅｒａｉｇａｇｒｔｈｅｒｓｉｍｔｏｏｈｉａｋｎｒｂｅｃｓｉｔｏｕｅｎｏ

基于遗传算法的军用集装箱装载优化

ＬｏｇｉｓｔｉｃｓＳｃｉ－Ｔｅｃｈ２００７．５ＬｏｇｉｓｔｉｃｓＳｃｉ－ＴｅｃｈＮｏ．５，２００７物流科技２００７年第５期・军事物流・收稿日期：２００６－１０－０８作者简介：王长春（１９８３－），男，江西永新人，军事交通学院硕士研究生，研究方向：军事物流运筹和优化。

摘要：以军用集装箱装载为研究对象，在考虑实际应用中的一些约束条件下，构造了军用物资的装载优化模型，提出了一种军用集装箱三维装载的遗传算法。

该算法考虑了货物放置方向、装载容积、装载质量及装载重心等约束条件。

最后对一个案例进行了计算，验证了该模型的有效性，并且利用３ｄｓｍａｘ得到了装载方案的三维图。

关键词：军用集装箱；三维装载；遗传算法中图分类号：Ｕ１６９文献标识码：Ａ文章编号：１００２－３１００（２００７）０５－０１６９－０３Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｓｔｕｄｉｅｓｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｍｉｌｉｔａｒｙｃｏｎｔａｉｎｅｒｐａｃｋｉｎｇ．Ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｍｕｌｔｉ－ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓｉｎａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，ａｎｏｐｔｉｍｉｚ－ｉｎｇｓｔｏｗａｇｅｍｏｄｅｌｉｓｓｅｔｕｐ，ａｎｄａｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｔｈｅｔｈｒｅｅｄｉｍｅｎｓｉｏｎｐａｃｋｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｉｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．Ｔｈｅｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｔａｋｅｓａｃｃｏｕｎｔｏｆｔｈｅｄｉｒｅｃｔｉｏｎｗｈｉｃｈｔｈｅｇｏｏｄｓａｒｅｐｌａｃｅｄ，ｔｈｅｌｏａｄｉｎｇｃａｐａｃｉｔｙｌｏａｄｉｎｇｍａｓｓ，ｔｈｅｃｅｎｔｅｒｏｆｔｈｅｇｒａｖｉｔｙｏｆｔｈｅｌｏａｄａｎｄｏｔｈｅｒｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｐｒａｃｔｉｃａｌｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅｍｅｔｈｏｄｉｓｅｆｆｅｃｔｉｖｅ，ａｎｄｔｈｒｅｅ－ｄｉｍｅｎ－ｓｉｏｎａｌｄｒａｗｉｎｇｉｓｇｏｔｔｅｎｗｉｔｈｈｅｌｐｏｆ３ｄｓｍａｘ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｍｉｌｉｔａｒｙｃｏｎｔａｉｎｅｒ；ｔｈｒｅｅ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｐａｃｋｉｎｇ；ｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ对军用集装箱的装载方案进行优化设计可以提高军用集装箱的利用率，不仅可以带来可观的经济利益，而且对于提高部队的后勤保障能力有着重要的意义。

3d装箱算法遗传算法

3d装箱算法遗传算法【原创版】目录1.3D 装箱问题的背景和意义2.遗传算法的基本原理3.3D 装箱问题的遗传算法解决方案4.遗传算法在 3D 装箱问题中的应用实例5.遗传算法的优势和局限性正文一、3D 装箱问题的背景和意义3D 装箱问题是指给定一组不同尺寸的物体，需要在一个 3D 空间中摆放这些物体，使得空间利用率最高。

这类问题在实际生活中广泛存在，例如物流、仓储等领域。

解决 3D 装箱问题，可以提高空间利用率，降低物流成本，具有重要的实际意义。

二、遗传算法的基本原理遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种模拟自然界生物进化过程的优化算法。

其基本思想是将问题求解过程看作是生物进化过程，通过选择、交叉和变异等操作，不断迭代搜索最优解。

1.选择：从当前群体中选择优秀个体，使其有机会在下一代中继续进化。

2.交叉：将选中的优秀个体进行交叉操作，生成新的个体。

3.变异：对新个体进行变异操作，以一定的概率随机改变某些基因的值。

4.评估：计算新个体的适应度，判断其是否优于当前最优解。

5.替换：如果新个体的适应度优于当前最优解，则更新最优解，并替换掉原最优解。

三、3D 装箱问题的遗传算法解决方案针对 3D 装箱问题，可以采用以下遗传算法框架进行求解：1.初始化：创建初始种群，每个个体表示一个装箱方案，包括物体的位置和方向。

2.评估：计算每个个体的适应度，即空间利用率。

3.选择：根据适应度选择优秀个体。

4.交叉：对优秀个体进行交叉操作，生成新个体。

5.变异：对新个体进行变异操作。

6.评估：计算新个体的适应度，判断是否优于当前最优解。

7.替换：如果新个体的适应度优于当前最优解，则更新最优解，并替换掉原最优解。

8.终止条件：当满足终止条件（如达到最大迭代次数）时，返回最优解。

四、遗传算法在 3D 装箱问题中的应用实例遗传算法在 3D 装箱问题中的应用已经取得了显著的成果。

例如，在物流行业，通过遗传算法可以优化货物的摆放方案，提高集装箱的装载效率。

应用自适应遗传算法解决集装箱装载问题

应用自适应遗传算法解决集装箱装载问题
许光泞;肖志勇;俞金寿
【期刊名称】《控制与决策》
【年(卷),期】2007(22)11
【摘要】集装箱配载是一个复杂的组合优化问题,其约束条件多,属于NP完全问题,并且求解难度大.在满足一定的约束条件下,提出一种3维集装箱装载的自适应遗传算法.算法中考虑了货物放置方向和装载容积等约束条件,给出了有效的解码算法.实例仿真结果表明了该算法的有效性和实用性.
【总页数】5页(P1280-1283)
【关键词】集装箱装载;自适应遗传算法;空间分割;优化
【作者】许光泞;肖志勇;俞金寿
【作者单位】华东理工大学信息科学与工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于改进遗传算法的集装箱装载优化问题研究 [J], 于金;金乐;杜海璐
2.集装箱装载问题的一种DNA遗传算法 [J], 许光泞;俞金寿
3.自适应遗传算法解决集装箱装载问题的方法探讨 [J], 丁香乾;韩运实;张晓丽
4.基于混合遗传算法的航材集装箱装载问题研究 [J], 刘硕;崔崇立;宗彪
5.基于改进遗传算法的航空集装箱装载问题研究 [J], 张长勇;翟一鸣
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基于遗传算法的装载机传动系统参数优化

基于遗传算法的装载机传动系统参数优化宋立云（河北创联机械制造有限公司，河北石家庄 050002）［摘要］在ADVISOR 汽车仿真软件的基础上，建立装载机工况循环模型、四轮驱动模型、铲装阻力模型和液压系统功率分流数学模型，二次开发建立了装载机动力性和燃油经济性仿真计算模型。

实车试验装载机动力性和燃油经济性，并与仿真计算结果相比，以验证仿真模型的正确性。

基于遗传算法，借助装载机动力性和燃油经济性仿真计算模型，对装载机动力传动系统参数进行优化设计。

算例计算结果表明，优化方案改善了装载机传动系统参数，其燃油经济性改善较明显。

［关键词］装载机；传动系统；遗传算法；优化［中图分类号］TH243 ［文献标识码］A ［文章编号］1001-554X （2015）04-0090-05Optimization design of drive system parameters of loader based on genetic algorithmSONG Li -yun装载机动力传动系统参数决定其动力性和燃油经济性。

本文首先建立装载机动力性和燃油经济性仿真计算模型，用遗传算法优化装载机动力传动系参数。

1 装载机动力传动系统装载机传传动系统如图1所示。

轮式装载机作业时，发动机输出的功率一部DOI:10.14189/ki.cm1981.2015.04.008［收稿日期］2014-12-20［通讯地址］宋立云，河北省石家庄市藁城区九门工业区河北创联机械制造有限公司反馈装置转向油泵制动器柴油机工作油泵变速油泵气操纵前驱动桥437891056211. 液力变矩器 2、3、5、7、8、10. 传动齿轮 4. 超越离合器 6. 摩擦离合器 9. 离合器滑套图1 装载机传动系统分通过液力传动系统驱动装载机行驶，一部分通过取力装置驱动液压泵工作。

装载机的液压泵包括转向泵、变速泵和工作泵3种，通过液压泵给液压缸提供动力，实现装载机转向和装载作业。

装载系统遗传算法算例附详解

GGAP=0.8;%代沟XOVR=1;%交叉率NVAR=20;%变量维数MUTR=1/NVAR;%变异率MAXGEN=200;%最大遗传代数INSR=0.9;%插入率SUBPOP=12;%子种群数MIGR=0.2;%迁移率MIGGEN=20;%每二十代迁移个体NIND=20;%个体数目RANGE=[0;10];%变量范围SEL_F='sus';%选择函数名XOV_F='recdis';%重组函数名MUT_F='mutbga';%变异函数名OBJ_F='objpush';%目标函数名FieldDD=rep(RANGE,[1,NVAR]);trace=zeros(MAXGEN,2);%遗传算法性能追踪Chrom=crtbrp(SUBPOP*NIND,FieldDD);%创建初始种群gen=0;ObjV=feval(OBJ_F,Chrom);while gen<MAXGEN,%代循环FitnV=ranking(ObjV,[2 0],SUBPOP);%分配适应度值SelCh=select(SEL_F,Chrom,FitnV,GGAP,SUBPOP);%选择SelCh=recombin(XOV_F,SelCh,XOVR,SUBPOP);%重组SelCh=mutate(MUT_F,SelCh,FieldDD,[MUTR],SUBPOP);%变异ObjVOff=feval(OBJ_F,SelCh);%计算子代目标函数值[Chrom,ObjV]=reins(Chrom,SelCh,SUBPOP,[1 INSR],ObjV,ObjVOff); %替代gen=gen+1;[trace(gen,1),I]=min(ObjV);trace(gen,2)=mean(ObjV);%平均值end[Y,I]=min(ObjV);%最优控制向量值及其序号subplot(211);%设置子图函数plot(Chrom(I,:));hold on;plot(Chrom(I,:),'.');gridsubplot(212);%遗传算法性能跟踪分布图plot(trace(:,1));hold on;plot(trace(:,2),'-');grid;legend('解的变化','种群均值的变化');。