【摘 要】
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面对货物装箱管理组合优化的复杂性问题,该研究在固定的箱体内依据最大体积装载率构建目标函数,利用剩余矩形算法实现同类块的装载策略。在分析简化粒子群的基础上,给出了编
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（编号：61272543）, 国家科技支撑计划项目（编号：2013BAB06B04）资助
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面对货物装箱管理组合优化的复杂性问题,该研究在固定的箱体内依据最大体积装载率构建目标函数,利用剩余矩形算法实现同类块的装载策略。在分析简化粒子群的基础上,给出了编码方式和基本操作流程,重点引入了小生境技术（NT）与混合蛙跳算法（SFLA）对粒子群算法进行优化,通过改变种群拓扑结构、更新算法的优化公式,提升了种群多样性与全局寻优能力。实验的仿真结果表明：该研究提出的优化粒子群算法不仅提高了固定箱体内的空间利用率,与其他算法相比,平均求解质量较其中最优解提升0.39%,并且较采用简化粒子群算法的平均求解质量高
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