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【装箱问题】基于遗传算法求解装箱问题附matlab代码
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 🍎个人主页：Matlab科研工作室 🍊个人信条：格物致知。 更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇 智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 电力系统 信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机 🔥 内容介绍在物流和运输领域中，装箱问题是一个重要的优化问题。它涉及将一组不同大小和形状的物品装入尽可能少的箱子中，以降低运输成本和最大化装箱效率。传统的装箱问题是一个NP难问题，因此寻找有效的解决方案一直是研究者们关注的焦点。在本文中，我们将介绍一种基于遗传算法的方法来解决装箱问题，并详细解释算法的步骤。 遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法。它通过模拟自然选择、交叉和变异等进化操作，逐步优化问题的解。在装箱问题中，遗传算法可以通过不断进化来寻找最佳的装箱方案。 以下是基于遗传算法求解装箱问题的算法步骤： 初始化种群：首先，我们需要初始化一个种群，其中每个个体代表一个装箱方案。每个个体由一组基因表示，其中基因表示一个物品的放置位置和方向。 适应度评估：对于每个个体，我们需要评估其适应度，即该装箱方案的优劣程度。适应度函数可以根据装箱方案的目标函数来定义，例如箱子的利用率、装箱时间等。 选择操作：通过选择操作，我们从当前种群中选择一些个体作为父代。选择操作可以使用轮盘赌选择、锦标赛选择等方法。 交叉操作：在交叉操作中，我们从父代中选择两个个体，并通过交叉操作生成两个子代。交叉操作可以使用单点交叉、多点交叉等方法。 变异操作：在变异操作中，我们对子代进行一些随机的变异操作，以增加种群的多样性。变异操作可以包括基因的随机改变、插入、删除等。 更新种群：通过选择、交叉和变异操作，我们得到了一些新的个体。将这些新个体与原种群进行合并，并更新种群。 终止条件判断：在每一代结束后，我们需要判断是否满足终止条件。终止条件可以是达到最大迭代次数，或者找到了满足要求的最优解。 重复步骤2至7：如果终止条件未满足，我们将重复执行步骤2至7，直到找到最优解或达到终止条件。 通过以上步骤，我们可以使用遗传算法来求解装箱问题。这种方法能够有效地搜索解空间，并找到较好的装箱方案。然而，由于装箱问题的复杂性，遗传算法可能无法找到全局最优解，而只能找到较好的近似解。 总结起来，基于遗传算法的装箱问题求解步骤包括初始化种群、适应度评估、选择操作、交叉操作、变异操作、更新种群和终止条件判断。这种方法能够在装箱问题中找到较好的解决方案，但仍然需要进一步研究来提高算法的性能和效率。 希望本文对理解基于遗传算法的装箱问题求解步骤有所帮助，并为相关领域的研究者提供了一些参考。装箱问题是一个具有挑战性的优化问题，通过不断改进和创新，我们相信可以找到更好的解决方案。 📣 部分代码 %% 清空环境变量warning off % 关闭报警信息close all % 关闭开启的图窗clear % 清空变量clc % 清空命令行%% 导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%% 划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%% 数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test = ind2vec(T_test ); ⛳️ 运行结果
[1]李大可,杨花娥.利用遗传算法求解装箱问题[J].延安大学学报：自然科学版, 2005, 24(4):3.DOI:10.3969/j.issn.1004-602X.2005.04.013. 🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除 🎁 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 👇 私信完整代码、论文复现、期刊合作、论文辅导及科研仿真定制 1 各类智能优化算法改进及应用 生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化 2 机器学习和深度学习方面 卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断 2.图像处理方面 图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知 3 路径规划方面 旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化 4 无人机应用方面 无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化 5 无线传感器定位及布局方面 传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化 6 信号处理方面 信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化 7 电力系统方面 微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置 8 元胞自动机方面 交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 9 雷达方面 卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合 |
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