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集装箱航线规划优化模型及算法研究在全球经济一体化不断深化的今天，集装箱航运发展速度迅猛。
而如何高效地规划和优化集装箱航线，成为了一个关键性问题。
本文将从集装箱航线规划和优化模型、算法以及实际应用等方面进行探讨。
一、集装箱航线规划和优化模型1.1 传统模型传统的集装箱航线规划和优化模型主要基于线性规划、整数规划、动态规划等数学方法。
这些方法在一定程度上能够解决简单集装箱航线优化问题，但是在实际应用中存在一些明显的不足，例如难以处理复杂的运输网络和物流需求、难以应对实时业务变化以及时间复杂度高等。
1.2 新型模型近年来，随着人工智能、机器学习等技术的发展，基于这些技术的新型集装箱航线规划和优化模型也逐渐得到了广泛应用。
这些模型采用类神经网络、遗传算法、模拟退火等智能优化算法，能够更好地处理复杂运输网络、提高决策精度和实时性，并且具有更快的计算速度和更小的时间复杂度。
二、集装箱航线规划和优化算法2.1 遗传算法遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，通过模拟自然选择、交叉、变异等过程，寻找最优解。
在集装箱航线规划和优化中，遗传算法能够找到最优航线、货物装载方案、时间安排等，具有很好的效果。
2.2 模拟退火算法模拟退火算法是一种随机化优化算法，通过局部搜索、随机爬山等方法，发现全局最优解。
在集装箱航线规划和优化中，模拟退火算法能够实现航线优化、最优船期确定、最优载重量安排等。
2.3 分布式优化算法分布式优化算法是利用多个计算机节点实现规模化问题优化的方法。
在集装箱航线规划和优化中，分布式算法能够对面临的复杂网络结构和大规模优化问题进行处理，提高算法的效率。
三、集装箱航线规划和优化的实际应用3.1 数据集成与分析为了更好地实现集装箱航线规划和优化，需要对各种数据进行集成和分析，如运输网络、船舶信息、货物信息、客户需求等。
通过有效的数据集成，能够更好地把握实时运力和市场供求情况，从而提高物流效率。
3.2 智能调度和优化利用智能调度和优化技术，能够减少系统运行成本，并且提高装载率和利用率。
集装箱船舶装箱排序问题优化模型及算法田维;张煜;程惠敏【摘要】针对现实约束下的船舶装箱排序问题,利用整数规划方法,以最小化横倾力矩为目标,构建该问题的数学模型.开发3阶段的启发式算法,基于规则构建预配载方案,进行集装箱互换,搜索优化解.对小规模案例和不同规模实际案例进行仿真试验,结果表明启发式算法均能在0.1s内获得船舶实配约束下装箱排序问题的解.同时,通过与IBM ILOG CPLEX中分支定界算法的精确解求解情况进行对比,验证模型及优化算法的有效性和实用性.【期刊名称】《中国航海》【年(卷),期】2016(039)004【总页数】6页(P118-122,128)【关键词】装箱排序;整数规划;启发式算法;分支定界算法【作者】田维;张煜;程惠敏【作者单位】武汉理工大学物流工程学院,武汉430063;武汉理工大学物流工程学院,武汉430063;武汉理工大学物流工程学院,武汉430063【正文语种】中文【中图分类】U695.2+2Abstract: In order to solve the sequencing and bin packing problem with practical vessel stowage constraints, a mathematical model of the problem is constructed based on integer programming method, which aims tominimizing the heel moment. A three-phase heuristics algorithm is developed, which makes a tentative stowage plan according to given rules first, and then find the optimum solution by interchanging containers. Simulations of actual stowage cases show that the problems can be solved within 0.1 s regardless the scale of the problem. Effectiveness and practicality of the model and optimal algorithm are verified through comparison with the exact solutions obtained by the branch & bound algorithm from IBM ILOG CPLEX.Key words: sequencing and bin packing problem; integer programming; heuristics algorithm; branch & bound algorithm集装箱船配载是集装箱水上运输中的重要环节，对保障船舶的安全航行、货物的安全运输及运营的效率和效益有着很大的影响。
利用线性规划解决集装箱调运问题在现代物流中，集装箱运输是相当重要的货物运输方式。
管理好集装箱的调度，可以大大节省运输成本，提高物流企业的利润。
本文通过线性规划方法，对集装箱调运问题进行数学建模，并通过实例计算，得出利润最大的集装箱调运方案。
标签：集装箱调运线性规划空箱调运一、前提假设1.集装箱大小均视为一致，且空箱不计重量。
2.任意两个港口间COC空箱调度的成本是固定的。
3.如果一个港口需要从别处调运空箱，必须是在本处所有COC已经用完且还不能满足需求的情况下，且只调运所缺数量的集装箱。
4.集装箱运量必须满足需求。
二、建模1.变量选取Qijs：从i港运往j港的SOC数量Qijc：从i港运往j港的装有货物的COC数量，这个变量是指由其余港口发货到本港，卸货后再装货运走的COC数量Xijc：由其他港口调剂到i港再装货运到j港的COC空箱数量Eijc：从i港调剂到j港的COC空箱数量Dijs,Dijc：分别为i港到j港的SOC与COC需求N,W：分别为船只的载货数量与重量限制C：任意两个港口间COC空箱调度的成本Gijc,Gijs：分别为从i港到j港的COC与SOC重量Rijs,Rijc：分別为从i港到j港的SOC与COC运费Cijs,Cijc：分别为从i港到j港的SOC与COC运输成本2.目标函数采用利润最大化原则：maxZ=[(Rijc-Cijc)(Qijc+Xijc)]+(Rijs-Cijs)Qijs-C*Eijc；i≠j3.约束条件从i港到j港的SOC、COC数量不超过船的载运数量限制，COC包括从其他港调剂来的空箱装货后发出的数量和要调剂到其他港的空箱数量：Qijs+Qijc+Xijc+Eijc<=N；i,j=1,2,3…n，j≠i从i港到j港的SOC、COC数量不超过船的载运重量限制，COC包括从其他港调剂来的空箱装货后发出的数量：QijsGijs+(Qijc+Xijc)Gijc<=W；i,j=1,2,3…n，j≠ii港的、从其他港调剂来的空箱装货后发出的COC数量必须等于其他港调剂来i港的空箱数量：Xijc=Eijc；i,j=1,2,3…n,j≠i从i港到其他港的COC总数量和从i港调剂到其他港的空箱数量之和不超过其他港发货到i港的COC数量：(Qijc+Eijc)<=(Qjic+Xjic)；i,j=1,2,3…n,j≠i从i港发货到j港的COC数量满足i港j港的COC需求：Qijc+Xijc=Dijc；i,j=1,2,3…n,j≠i从i港发货到j港的SOC数量满足i港j港的SOC需求：Qijs=Dijs；i,j=1,2,3…n，j≠i三、实例求解某货运公司拥有两种集装箱运输服务，分别针对COC（Carrier owned Container）集装箱和SOC（Shipper Owend Container）集装箱，SOC集装箱占用运输成本，但不算在空箱调运之中。
基于混合整数线性规划的物流网络优化研究随着全球经济的快速发展和物流业的高速增长，物流网络优化成为提高效率和降低成本的关键。
在这个背景下，混合整数线性规划（MIIP）成为优化物流网络的一种强大工具。
本文将从三个方面进行讨论：问题定义、数学建模和优化算法。
一、问题定义物流网络优化问题的主要目标是最小化总成本或最大化总利润。
在实际应用中，问题的复杂性来自于不同的限制条件，如供应商、仓库、运输路径和需求量等。
此外，物流优化问题还需要考虑时间窗口、服务质量和资源利用率等因素。
二、数学建模数学建模是解决物流网络优化问题的核心。
基于混合整数线性规划的方法将问题转化为数学模型，通过数学公式描述了物流网络中各个变量之间的关系。
通常，数学模型包括目标函数、约束条件和决策变量。
目标函数定义了优化问题的目标，可以是最小化总成本、最大化总利润或最小化总运输距离等。
约束条件反映了物流网络的限制，如供应商的产能限制、仓库的容量限制、运输路径的地理限制等。
决策变量代表了需要优化的变量，如运输路径、货物分配和仓库容量等。
三、优化算法为了解决混合整数线性规划问题，需要开发有效的优化算法。
常用的算法包括分支定界法、割平面法和启发式算法等。
分支定界法通过分解问题空间并逐步搜索最优解来求解混合整数线性规划问题。
割平面法通过逐步添加新的约束条件来逼近最优解。
启发式算法通过快速搜索解空间来找到次优解。
这些优化算法在运输网络优化中发挥了重要作用。
通过减少求解时间、提高计算效率和优化解的质量，这些算法为物流网络优化提供了有效的工具。
总结：基于混合整数线性规划的物流网络优化研究是一个重要的领域，对于提高物流效率和降低成本具有重要意义。
通过定义问题、进行数学建模和开发优化算法，可以有效解决物流网络中的最优化问题。
然而，物流网络优化问题具有高复杂性和实时性的特点，仍然存在许多挑战和困难。
未来的研究可以从多方面进行拓展，如考虑不确定性、动态调整和多目标优化等，以提高物流网络的可靠性和适应性。
集装箱装船顺序优化模型及算法研究摘要本论文提出了一个用于集装箱装船顺序优化的动态整数规划模型。
模型同时兼顾了集装箱在堆场中和在船上的摆放位置，并把集装箱在不同港口的装卸作业作为一个整体。
在实现装船顺序最优化的同时该模型还可保证船只在不同荷载分布下的稳定性。
模型的求解是一个离散的NP-hard问题，论文给出了用遗传算法解决该问题的算法框架，并通过正交因子试验探讨了算法参数的显著性和交互效应，从而大大缩短了算法在解决该问题时的运算时间。
关键词集装箱运输，装卸优化，倒箱，遗传算法Modeling and Algorithm Study for Optimizing Container Loading Planning for ContainershipAbstractIn this paper, a mathematical model is proposed for developing plans for loading containers on containerships. The mathematical model is formulated as a dynamic integer programming problem. The model integrates many factors, such as the storage policies, container ship stowage and the transfers at different terminals. As weight is one of the critical factors that the model deals with, the best solution can also sati sfy the meta-centric height restriction of the container ship. Since the problem is known to be NP-hard, GA is chosen due to the relatively good results in reasonable time. Unique coding method, evaluation function, genetic crossover and mutation operators are designed aimed at this problem and the significance and interactive effect of different parameters settings used during operation are analyzed. The paper shows that by using orthogonal fractional experimental designs, a good GA structure can be achieved to solve a large, computationally intensive schedule problem.Key words:Container Transfers, Loading-unloading Optimization, Setup Arrangement, Genetic Algorithms1 引言近年来，全球集装箱的运输量增长迅猛。
集装箱装箱算法的研究及其应用
集装箱装箱算法的研究及其应用
集装箱装箱算法是指一些在解决不同的优化问题时形成的算法，这些
优化问题主要有关于提高集装箱利用率以及减少物流费用方面的。
研
究者们以帮助企业提高效率、降低物流成本和提升客户服务质量为目标，寻找最优的解决方案，使得企业可以更好地运作。
首先，应该介绍集装箱装箱算法，它是用来解决许多运输中优化选择
的算法，主要目的是尽可能有效地将货物装入集装箱，以节省物流成本。
算法中的每一步都运用了数学概念、启发式方法和机械生产的经验，为实现在最短时间内最大程度地利用空间提供最佳方案。
其次，讨论集装箱装箱算法的具体应用。
目前，集装箱装箱算法的应
用已经被广泛应用在船舶和火车运输系统中，用于帮助企业优化其行
驶路线，同时也用在仓库管理领域，协助企业实现货物储存以及出库
管理。
此外，现在研究者们也在尝试将它应用在空中运输领域，以提
高飞行器分配以及路径规划等。
最后，指出集装箱装箱算法可能带来的一些问题。
因为集装箱装箱算
法涉及到大量的数据计算，所以其中的过程很容易出错。
而且，由于
集装箱装箱算法的复杂性，它的应用需要考虑许多因素，如装箱条件、空间最优分配、重量限制等，也会带来一些困难。
总之，集装箱装箱算法可以有效地帮助企业降低物流成本，提高工作
效率，改善客户服务质量。
但是，也有一些比较复杂的问题需要解决，
因此有必要进行深入的研究，探索更好的解决方案，以使集装箱装箱算法的应用更为广泛。
基于混合整数线性规划模型的物流运输决策研究近年来，随着全球经济的快速发展，物流运输业也得以迅速发展。
而物流运输决策模型则成为了物流企业在过程中必不可少的工具。
混合整数线性规划模型便是其中一种应用最为广泛的模型。
本文将就混合整数线性规划模型在物流运输决策中的应用做一些探讨。
一、混合整数线性规划模型基础混合整数线性规划（MILP）是一种特殊的数学模型。
这种模型有多个决策变量，每个决策变量可能会取离散值或者连续值。
这些决策变量需要满足一些约束条件，同时优化目标函数。
虽然MILP模型在早期被广泛应用于制造业优化的形式中，但是经过今天的改进和发展，它被广泛应用于物流运输领域，用于优化最优配送问题（Vehicle Routing Problem），设备调度问题，华丽的叉运问题等。
二、物流运输中的混合整数线性规划模型应用1.最优配送问题在物流运输过程中，最优配送问题是一个非常重要的环节。
给定一组顾客和他们的配送需求，同时还有一组可用于配送的车辆，最优配送问题的目的是通过合理的配送方案，使得运输成本最小化。
不难发现，这是一个需要最小化成本的模型，同时还需要满足多个要求和限制的模型，也正因为如此，最优配送问题会被转化为一个混合整数线性规划问题。
MILP模型可以通过复杂的建模和求解，求得最合理最优的配送方案，大幅度降低了运输成本。
2.设备调度问题在物流运输中，设备调度问题同样是十分重要的问题。
常见的设备调度问题包括机器调度，人员排班和车辆调度，其目标是通过合理调度设备，降低成本、提高生产效率。
尤其对于车辆调度问题，混合整数线性规划模型应用广泛，几乎成为了必要的分析工具。
混合整数线性规划模型能够灵活处理各种约束条件和实际运作限制，并且可以依据目标函数的类型进行灵活的求解。
在进行设备调度问题求解的过程中，需要多次运用线性规划的方法，进行极为复杂的计算，才能找到最优的调度方案。
3.华丽的叉运问题华丽的叉运问题是物流运输中一个十分具有挑战性的问题。
集装箱船舶配载规划模型优化研究随着全球贸易的不断发展，集装箱运输成为了最主要的国际货物运输方式之一。
在这个过程中，集装箱船舶的配载规划起着至关重要的作用。
船舶配载规划的优化能够提高集装箱的装载率和运输效率，同时减少运输成本和环境污染。
因此，对于集装箱船舶配载规划模型的优化研究具有重要的意义。
一、集装箱船舶配载规划模型的研究现状集装箱船舶配载规划模型的研究是一个涉及多个学科的综合性课题，涵盖了数学规划、运筹学、人工智能等多个领域。
目前，国内外学者对集装箱船舶配载规划模型进行了广泛的研究。
1. 启发式算法优化模型启发式算法是一种通过经验和直觉来解决问题的算法。
在集装箱船舶配载规划中，启发式算法被广泛运用于优化模型的设计与求解。
常用的启发式算法包括遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法等。
2. 整数规划模型整数规划是一种数学规划方法，用于求解具有整数变量的优化问题。
在集装箱船舶配载规划中，整数规划模型被广泛应用于船舶装载方案的确定、集装箱数量的分配等问题。
3. 多目标优化模型由于集装箱船舶配载规划涉及多个目标，如最大化装载率、最小化成本、最小化运输时间等，因此，多目标优化模型成为了研究的重点。
常见的多目标优化方法包括遗传算法、模糊优化、多目标粒子群算法等。
二、集装箱船舶配载规划模型的优化策略为了提高集装箱船舶配载规划的效率和性能，研究者们提出了一系列的优化策略。
1. 数据分析与预处理在集装箱船舶配载规划模型的优化过程中，对于数据的准确性和完整性要求较高。
因此，在模型建立之前，需要对数据进行分析与预处理，包括船舶容积、货物种类、集装箱数量等数据的获取和整理。
这样可以避免在模型求解过程中因为数据不准确而导致的错误结果。
2. 引入约束条件集装箱船舶配载规划模型中需考虑各种约束条件，例如重量限制、稳定性要求、危险品分类等。
为了确保模型的可行性和安全性，需要引入相应的约束条件进行优化。
合理的约束条件可以保证模型的有效性和可行性，同时也可以避免出现不符合要求的配载方案。
基于混合整数线性规划的物流运输系统优化研究物流运输系统是一个庞大的系统，它涉及到了从仓库管理到货物配送等一系列环节。
然而，在实际的物流运输过程中，需要面对着诸如配送路径优化、仓库物流调度、运输成本控制等诸多问题。
而这些问题的解决往往需要经过大量的计算和决策过程。
因此，对于物流运输系统的优化研究一直是一个备受关注的热点。
混合整数线性规划是一种强大的数学工具，可用于求解类似物流运输问题这样的复杂的组合优化问题。
它可以帮助使用者在众多的运输方案中找到最优的解决方案。
本文将着重阐述基于混合整数线性规划的物流运输系统优化研究的相关内容。
一、物流运输中的复杂问题随着物流的不断发展，许多物流企业不再局限于单一的地区运输。
这些企业需面对着各种困难和风险，比如快速且安全地捕捉市场，确保产品的及时送达，提高配送效率和降低成本等。
这就要求他们在物流运输中面对在数量和规模上不断增长的难题。
物流运输中的一大难点是如何合理规划运输路线。
企业在规划路线时往往需要考虑到很多因素，比如运输距离、运输时间、道路状况等。
如果企业在规划路线时忽视了某些因素，则可能导致运输效率低下、成本过高或是货物延误等问题。
另外，物流运输过程中如何科学的调度也是一大难点。
这涉及到了仓库管理、运输航线的设计与调整、货物的加工和储存等问题。
同时，货物的规模不断扩大和种类不断增多，这就需要物流企业在调度上根据具体情况进行选择，以达到更好的成本控制和效率优化。
二、混合整数线性规划在物流系统优化中的应用混合整数线性规划是一种优化型的数学工具，可以帮助解决大规模的组合问题。
针对物流运输中的复杂问题，可以通过混合整数线性规划来对仓库，车辆、路线进行优化调整。
1.仓库管理对于物流运输企业而言，如何高效地管理仓库是十分重要的。
对于仓库的管理优化问题，可以通过混合整数线性规划进行求解。
企业可以在求解过程中纳入多个影响因素，如收货、存储、出货和物品数量等，这样可以让企业对仓库日常管理有深刻的了解。
基于智能算法的集装箱装载优化研究基于智能算法的集装箱装载优化研究摘要：随着全球贸易的迅速发展，集装箱装载问题成为一个备受关注的重要问题。
集装箱装载优化是指在给定的一批货物和各种限制条件下，合理地安排货物在集装箱中的位置和摆放顺序，以达到最佳的装载效果，最大化使用空间和减少运输成本。
本论文旨在研究利用智能算法解决集装箱装载优化问题，通过对相关智能算法进行分析和比较，提出了一种改进的智能算法来解决集装箱装载优化问题，并使用实例进行实验验证。
关键词：集装箱装载优化；智能算法；改进算法；实验验证1. 引言随着全球贸易的发展，集装箱的重要性不断提升。
集装箱装载问题在物流行业中占有重要的地位。
合理地安排货物的位置和摆放顺序，对提高集装箱装载的效率和减少运输成本具有重要的意义。
然而，集装箱装载问题是一个NP难问题，传统的优化方法在实际问题中效果不尽如人意。
因此，利用智能算法来解决集装箱装载优化问题成为一种有潜力的解决方案。
2. 相关工作集装箱装载问题可以划分为三个方面的问题：装载目标、约束条件和算法选择。
装载目标主要是指最大化使用空间和减少运输成本。
约束条件包括集装箱空间限制、重量限制、货物摆放顺序限制等。
而算法选择是指选择合适的算法来解决集装箱装载问题，包括启发式算法、进化算法和模拟退火算法等。
3. 智能算法分析与比较在本章节中，我们对几种常用的智能算法进行了分析和比较。
为了找到最适合解决集装箱装载问题的智能算法，我们根据装载目标和约束条件，详细地比较了启发式算法、进化算法和模拟退火算法的优缺点，并结合实例进行了具体的说明。
4. 改进的智能算法在本章节中，我们提出了一种改进的智能算法，用于解决集装箱装载优化问题。
该算法采用了遗传算法和模拟退火算法相结合的方法，通过遗传算法生成初始解，并通过模拟退火算法进行局部搜索，以找到最优解。
我们将该算法命名为遗传-模拟退火算法（GA-SA）。
5. 实验验证为了验证我们提出的GA-SA算法的有效性和优越性，我们使用了多个实例进行实验。
基于整数线性规划方法的集装箱装载布局优化问题研究This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020文献：基于整数线性规划方法的集装箱装载布局优化问题研究①文献的研究背景经济学家和企业界将现代物流称之为“第三利润源泉”，而现代物流对我国经济发展的影响越来越大，扮演着越来越重要的角色。
经济全球化是当今世界经济发展的客观进程，经济一体化是实现经济全球化这一目标必经的历史阶段。
几十年以来，随着经济一体化进程的推进，贸易全球化以及国际航运业的快速发展，现代物流水平已然成为影响企业竞争力的关键因素，我国的物流行业面临着前所未有的发展机遇。
集装箱是现代物流中最常用的运输方式之一，被广泛地应用在铁路运输，轮船装载，给运输业带来了新的变革，具有显而易见的优越性。
集装箱运输(containertransport)，是指以集装箱这种大型容器为载体，将货物集合组装成集装单元，以便在现代流通领域内运用大型装卸机械和大型载运车辆进行装卸、搬运作业和完成运输任务，从而更好地实现货物“门到门”运输的一种新型、高效率和高效益的运输方式。
我国集装箱运输业欣欣向荣。
十六大以来，随着国际化、工业化、城镇化进程的深入，我国对外贸易交流日益频繁，沿海港口作为我国对外物资交流的重要窗口，发挥了重要的支撑保障作用。
目前，我国己经成为世界港口大国，全国港口货物吞吐量和集装箱吞吐量连续九年位居世界第一位。
2011年下半年我国港口经济保持良好发展态势,港航生产继续保持较快增长，并逐步趋于平稳。
2011年，沿海港口完成货物吞吐量73.3亿吨，比2001年的16亿吨净增约57.3亿吨，年均增量约5.7亿吨，年均增长16.4%。
煤炭、原油、铁矿石和集装箱四大货类的吞吐量分别达到17.1亿吨、4亿吨、11.5亿吨和1.6亿吨，分别是2001年的4.2倍、2.5倍、7.4倍和6.1倍。
在全球排名前20名的亿吨大港中，我国占了 12个。
目前，大陆有8个港口进入世界港口吞吐量的前十位，5个港口进入世界港口集装箱吞吐量的前十位，上海港货物吞吐量、集装箱吞吐量均居世界第一。
集装箱吞吐量占全球港口集装箱总吞吐量的近1/4。
公路、航空、铁路、水运、管道是五种主要的现代化运输方式。
这五种不同的运输方式使用了不同的运输工具、不同的运输设备、线路，水运中最常使用的现代化运输工具之一——集装箱，历经了一个漫长的发展过程，从初始阶段经过发展阶段，最终达到成熟阶段，其全面应用时间还不长，存在利用率不高的问题。
据调查，一个20英尺集装箱，容积是33 m^3，一般可装载的容积为25 m^3，集装箱利用率约为75%；—个40英尺集装箱，容积是67m^3、一般装55m^3，集装箱利用率约为82%。
而在某些情况下，又会存在包装箱本身装载不饱满，那就会使集装箱实际利用率更低，造成很大的浪费，这是当下运输的现状。
因此，如何能最大限度提高集装箱管理水平，提高集装箱利用率，已成为当务之急。
②文献阐述的主要内容集装箱装载问题具有现实意义。
本文主要针对单个集装箱、弱异类货物的问题，做了详细分析和研究。
目前，求解集装箱问题常用的方法是启发式算法，通过在解的空间域内不断搜索寻找最优解，启发式算法存在局限性。
集装箱装载问题属于组合优化问题，用整数线性规划求解在理论上是可行的，例如生产规划、调度、路由、投资问题以及一些复杂的组合优化问题都可以用整数线性规划方法求解。
整数线性规划方法可以将数值约束与目标结合应用到规划领域中。
本文基于装箱问题的实际约束条件，建立装箱问题的数学模型，增强装箱方案的实用性，尝试采用整数线性规划方法求解集装箱装载问题，通过布局约束转换，将装箱模型进行线性化处理，求解可行域内的最优解。
对于模型求解，本文采用CPLEX优化软件，其提供了解决实际的大型优化问题所需的能力，能够以最快的速度最可靠地实现基本算法以解决困难的数学优化问题，为有限时间内得到可行域内的最优解提供了可能。
本文的另一个重要工作是集装箱装载布局优化仿真平台的设计及构建。
经过布局优化计算，获得了不同类型、同一类型货物在集装箱内的空间位置及方向约束，对于计算规模数量较大的箱体而言，一方面需要验证装箱货物在理论指导的前提下布局的有效性，如避免悬置、重叠现象；另一方面，也需要将最终结果给生产现场以实际指导，辅助工人又快又好的完成整个装载过程。
本文所设计的布局优化仿真实验平台，具有开放式数据接口。
不仅适用本文所提出的方法，也适用于其他优化方法所获得的实验结果。
文献内容安排如下：第一章绪论论述本文的研究背景、意义及集装箱装载布局优化领域的国内外研究状况，进一步概述装箱问题的研究方法及其存在问题，为本文的研究工作做好铺垫。
第二章集装箱装载布局优化问题综述介绍了集装箱装载问题，并重点分析了装箱问题的一般数学模型以及在装箱过程中涉及的约束条件，并按照不同的标准别装箱问题进行分类。
第三章集装箱装载布局优化问题的算法综述归纳总结现有的解决集装箱装载问题的常用算法，介绍了各个算法的相关知识，并介绍了这些算法的研究与应用现状。
第四章整数线性规划方法求解集装箱问题基于前二章对集装箱装载布局优化问题的充分了解以及对己有的求解方法的分析。
本章通过了解问题具有的约束及使用资源的性质，进而建立装箱问题的数学模型，包括设计己知变量、决策变量，实现各种约束的表达以及线性化处理等，最终应用CPLEX进行程序实现。
第五章集装箱装载布局优化仿真实现搭建仿真平台，仿真实现装箱过程，给出货物装载效果图，采用不同算例进行性能测试。
第六章总结与展望总结本文所做的重点工作，对今后的研究工作进行展望。
③文献中运用的模型或方法文献采用整数线性规划方法求解集装箱装载问题，探索集装箱装载问题的数学本质，将实际问题转化为数学模型，将目标函数、约束条件线性化，然后通过数学方法，利用优化软件IBM ILOG CPLEX Optimization Studio (CPLEX)进行求解。
整数线性规划解决组合优化问题在理论上足可行的，例如生产规划、调度、路由、投资问题以及一些复杂的组合优化问题都可以用整数线性规划方法求解。
用整数线性规划求解组合优化问题的优势主要有以下几点：第一，整数线性规划方法能提供一种自然的方法；第二，它允许将数值约束与目标相结合，应用到规划领域中。
整数线性规划方法的描述：本文采用基于整数线性规划方法求解集装箱装载问题，因此对于数学模型首先需要做线性化处理。
为了便于计算与求解，我们对问题做如下假设：①货物的尺寸是整数；②货物只可以沿着集装箱的坐标轴放置，即垂直放置或是水平放置；③采用的坐标系为三维笛卡尔坐标系，集装箱的长、宽、高分别对应笛卡尔坐标系的X、Y、Z轴方向。
④(x，y，z)货物在集装箱的左前下角坐标点；⑤在装载过程中，放入集装箱的货物可以向下、向前、向左移动，直到它的底面、前面、左面与其它货物或是集装箱相邻；⑥货物到达同一目的地；⑦可忽略货物本身的挤压变形；⑧货物的重心为其几何中心。
集装箱装载问题的数学模型描述如下：(1) l，w，h，g分别表示第i(i=1,……m)类货物的长度、宽度、高度、重量，L，W，H， G分别表示集装箱的长度、宽度、高度、最大承载重量。
本文装箱问题的目标函数为最大化集装箱的空间利用率，由于集装箱的容积是固定的，所以最大化集装箱空间利用率，即最大化装入货物的体积，如公式4.1所示：(2)（x，y，z）满足以下集合：(3) 集装箱装载容积的约束，装入货物的总体积要小于或等干集装箱的最大装载容积，如公式4.5所示：(4)集装箱的承重能力的约朿，装入货物的总重量不能超过集装箱的最大承载重量，如公式4.6：本文将利用CPLEX 进行求解，首先对集装箱装载问题的数学模型做线性化处理，引进如下变量：（i i i z y x ,,）：货物的左后下角坐标；（i i i i h w l l Z Y Z X ,,,）：二进制变量，判断货物i 是如何平行与集装箱坐标轴摆放的，可以决定货物/的放置方向，长度方向。
若平行于x 轴，则i l X =1，否则尤i l X =0；长度方向若平行于Z 轴，则i l Z =1，否则i l Z =0；宽度方向若平行Y 轴,则i w Y =1，否则i w Y =0；高度方向若平行于z 轴，则i h Z =1，否则i h Z =0。
（ij ij ij c b a ,,）：二进制变量，定义货物i 与货物j 的相对摆放位置，若货物i 在货物j 的前面、右面或是上面，则变量分别为1，否则为0；模型线性化后的约束条件如下：公式(4.12)-(4.14)保证货物i 和货物j 彼此不重叠。
公式(4.15)-(4.17)i i i i h w l l Z Y Z X ,,,用来计算货物的长、宽、高与集装箱的x 、yz 轴的相对对位置夭系，保证了货物不超过集装箱。
(4.18)限制了两个货物i 与j 的相对位置。
(4.19)-(4.26)保证了决定货物位置的二进制变量可以恰当取值以反应实际货物的位置。
要求：参考第一题文献中的模型或方法试给出一个研究初步方案（三级研究提纲） 题目：基于整数规划的轿车物流配载优化的研究摘 要第一章绪论1.1 课题研究背景、目的及意义1.1.1 研究背景1.1.2 目的及意义1.2 国内外研究现状1.2.1 配载优化问题简介1.2.2 配载优化的相关问题1.2.3 国内外配载优化的研究现状1.2.3.1 规则货物装载问题1.2.3.2 不规则货物装载问题1.2.3.3 轿车物流配载优化问题1.3 目前研究存在的问题1.4 本文的研究目标和研究内容1.4.1 主要研究目标1.4.2 主要研究内容第二章轿运车配载优化系统的总体方案设计2.1 引言2.2 系统设计需求分析2.3 系统解决方案分析2.3.1 配载模型描述2.3.2 解决方案选取2.3.3 系统功能框图2.4 系统开发环境分析2.5 本章小结第三章基于整数规划的轿运车最大运能优化的研究3.1 引言3.2 商品车和轿运车的建模3.2.1 商品车建模方法与实现3.2.2 轿运车建模方法与实现3.3 轿运车最大运能优化3.3.1 整数规划算法3.3.2 上层装载面最大运能优化3.3.3 下层装载面最大运能优化3.3.4 商品车坐标的确定3.4 算法有效性分析与验证3.4.1 装载实例分析3.4.2 算法的精度与速度3.5 本章小结第四章系统应用实例第五章全文总结与展望。
