基于Matlab的遗传算法和模拟退火算法求解多维装箱优化问题

最新推荐文章于 2025-12-24 11:59:24 发布
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文章标签： matlab 模拟退火算法 开发语言 Matlab
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本文介绍了如何使用Matlab结合遗传算法和模拟退火算法解决多维装箱优化问题，旨在最小化箱子数量。文章详细阐述了问题的数学模型，遗传算法和模拟退火算法的实现过程，以及适应度函数的设计。通过这种方法，可以为复杂问题找到更好的解决方案，但可能需要针对具体问题进行调整和优化。

多维装箱优化问题是一个经典的组合优化问题，其中我们需要将一组具有不同尺寸的物品装入一系列具有限制容量的箱子中，目标是最小化使用的箱子数量。在本文中，我们将使用Matlab编程语言结合遗传算法和模拟退火算法来解决这个问题。

首先，让我们定义多维装箱优化问题的数学模型。假设我们有n个物品，每个物品具有长度、宽度和高度三个维度的尺寸。同时，我们有m个箱子，每个箱子具有容量限制。我们的目标是将所有物品装入这些箱子中，使得使用的箱子数量最小化。

下面是Matlab代码的实现，其中包括遗传算法和模拟退火算法的部分。请注意，为了简化问题，我们假设每个物品的尺寸已经提前给定，并且每个箱子的容量也已知。

% 定义问题参数
n = 100; % 物品数量
m = 10; % 箱子数量
itemSizes =
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基于Matlab求解多维装箱优化问题
IELLQUI9的博客
09-14 316
装箱优化问题是一个经典的组合优化问题，它在物流、运输、仓储等领域中具有重要的应用价值。在这个问题中，我们需要将一组物品放入一定数量的箱子中，使得每个箱子的总重量或总体积尽可能接近且不超过预定的限制。本文将介绍如何使用Matlab求解多维装箱优化问题，并提供相应的源代码。我们定义了问题的数学模型，并使用Matlab的优化工具箱进行求解。我们首先定义问题的数学模型。我们的目标是最小化箱子的利用率，即使得所有箱子的总重量或总体积尽可能接近且不超过容量限制。最后，我们使用Matlab的优化工具箱来求解优化问题。
基于粒子群算法求解多维装箱问题的MATLAB源码
NoerrorCode的博客
09-10 161
其目标是将一组不同尺寸和数量的物品，装箱到尽可能少的箱子中，同时满足每个箱子的容量限制。本文将介绍如何使用粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）求解多维装箱问题，并提供相应的MATLAB源码。然后，通过计算每个粒子的适应度（即装箱方案的箱子数量），更新个体最佳位置和全局最佳位置。粒子的速度和位置根据惯性权重、认知权重和社会权重进行更新，并进行边界处理，确保位置在合理范围内。对于不同的问题实例，可以根据需要调整粒子数量和最大迭代次数，以获得更好的结果。
【三维装箱】基于matlab遗传和模拟退火算法求解三维装箱优化问题【含Matlab源码 031期】
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遗传和模拟退火算法求解三维装箱优化问题 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
基于Matlab的遗传算法程序设计及优化问题求解
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遗传算法求解装箱问题的MATLAB实现
weixin_35835030的博客
05-31 1090
装箱问题是一类著名的组合优化问题，其核心目标是在有限的空间或容量约束下，将一系列物品有效分配到若干容器中，以达到某种最优化目标，如最小化空闲空间或最大化利用空间。这类问题在物流、计算机科学、工业设计等领域有着广泛的应用。MATLAB是一种高性能的数值计算环境和第四代编程语言，广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发和仿真等。其简洁的矩阵操作语法和丰富的函数库，使其成为解决复杂工程和科学问题的理想平台。
Matlab 三维装箱遗传算法实现
weixin_43388483的博客
01-29 4897
代码结构为： Genetic主函数：getPermut函数——Product函数——edge变换长宽高函数、Combination结合函数、aberrance变异函数、Select选择函数 plotPermute主函数—— Main主函数： % 使用遗传算法得到最大装载方式 %　定义初始种群为100个 % 交叉方式为两两交叉组合，分裂概率为0.7 % 变异方式为随机变异，变异概率为0.3 % 然后进行选择 选择前面最优的100个 rateCom=0.7;%结合概率 rateAbe=0
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08-09 978
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08-26 154
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12-20 1346
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