基于分组遗传算法的一维装箱问题研究开题报告

 2020-02-10 10:02
1.目的及意义(含国内外的研究现状分析)

1、课题研究目的、意义及国内外的研究现状

1.1 课题研究目的及意义

装箱问题 (Bin-PackingProblem)是一个传统的NP-hard问题。它在我们实际中的生产,生活及工程工业领域广泛的运用,例如任务调度,资源管理,运输设计等诸多方面。第二次世界大战以来,航运业与造船业有着迅猛的发展,且航运与国家的经济军事等方面息息相关,而造船业则是航运业的基础。各国均投入大量的资金技术来发展航运业与造船业来在竞争中取得一席之地。因此在这种情况下技术的创新与成本的控制成为了在航运业和造船业中竞争的关键性因素。船舶制造中需要大量的管路等零件。在船厂管材切割问题中,有一类问题的原管长度各不相同,零件管的长度也各不相同。此类问题可以视为一维装箱问题,可以基于分组遗传算法对其求解。而将这些零件装箱的效率直接影响船舶制造中的时间成本和经济成本。有效的解决装箱问题可以降低造船的成本,提高竞争力。


装箱问题是经典的组合优化问题之一,它作为一种最早研究的NP一难解问题和复杂性理论的研究平台,为其它NP一难解问题的研究提供了诸多借鉴。装箱问题在多处理器调度、资源分配和日常生活中的计划、包装、调度等各领域有着广泛的应用背景。装箱问题已经有五十多年的研究历史,在此期间,许多著名的组合优化领域的学者,如:E.O.Coffman,D.S.Johnson以及图灵奖A.C.Yao等为装箱问题创建了比较完善的理论和丰富的算法。目前,对于装箱问题及其算法的研究仍然是组合最优化领域的重要问题之一,具有广阔的研究空间。

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