孙世峰，刘永军，张　俊

（军事交通学院，天津　300161）

航空集装板组板优化问题的混合遗传算法

孙世峰，刘永军，张俊

（军事交通学院，天津300161）

在满足航空集装板组板优化问题的约束条件下，结合顺序及摆放方向的因素，提出了一种混合编码的遗传算法，构造了体积利用率和载重利用率共存的多目标适应度函数，并利用AForge.NET开源框架实现了遗传算法的编程。

航空集装板；空间搜索；遗传算法；组板优化

1　引言

目前对于航空集装板组板主要依靠操作习惯和经验，组板具有很大的不确定性。若组板超重超限，就必须拆箱重新装载，增加了组板的时间，直接影响了货运的效率和成本。

类似于集装箱装箱问题，航空集装板组板优化问题也是一个NP-hard问题［1］，直接利用传统方法进行求解会因为问题规模不断增大而产生时间维度过长。遗传算法（Genetic Algorithm，GA）作为一种模拟自然界遗传机制和生物进化论而形成的一种过程搜索最优解算法，其基本思想简单，运行方式和实现步骤规范，具有全局并行搜索、简单通用、鲁棒性强等优点，特别适合求解问题的近似最优解［2］。本文结合航空集装板实际组板过程中的一些约束条件，提出了应用混合编码［3］的遗传算法解决航空集装板组板优化问题的方法。

2　航空集装板组板优化问题描述

航空集装板组板类似于集装箱装载问题，根据货箱的不同分为3类：（1）是物资的规格完全相同，即单一尺寸的物资装载问题，这类问题被称为“同类”问题。……