基于Matlab的自适应遗传算法解决多维集装箱装载优化问题

随着物流和运输行业的发展，集装箱装载优化问题变得越来越重要。该问题涉及将一组不同尺寸和重量的物品有效地装入集装箱，以最大限度地利用可用空间，同时满足装载限制条件。为了解决这个问题，我们可以利用自适应遗传算法（Adaptive Genetic Algorithm）进行优化。

自适应遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法。它使用遗传算法的基本原理，通过遗传操作（如选择、交叉和变异）来搜索问题的解空间。与传统遗传算法不同的是，自适应遗传算法具有动态调整参数的能力，可以根据问题的特点和搜索进程自适应地调整算法的参数，从而提高搜索效率和收敛性。

下面是使用Matlab实现自适应遗传算法解决多维集装箱装载优化问题的示例代码：

% 集装箱尺寸
containerLength = 10;
containerWidth = 8;
containerHeight