[發(fā)明專利]基于自動(dòng)化旋轉(zhuǎn)和重組合策略的三維智能裝箱方法和系統(tǒng)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210183584.5
• 申請(qǐng)日: 2022-02-28
• 公開（公告）號(hào): CN114537747A
• 公開（公告）日: 2022-05-27
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 趙宏;陳文瑋;劉靜
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 西安電子科技大學(xué)廣州研究院
• 主分類號(hào): B65B17/00
• 分類號(hào): B65B17/00;G06N3/12
• 代理公司: 廣州大象飛揚(yáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44745
• 代理人: 趙娜

本發(fā)明提供了一種基于自動(dòng)化旋轉(zhuǎn)和重組合策略的三維智能裝箱方法和系統(tǒng)，設(shè)置箱子的基礎(chǔ)參數(shù)、旋轉(zhuǎn)方式以及遺傳算法的相關(guān)參數(shù)；根據(jù)箱子的基礎(chǔ)參數(shù)和預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)對(duì)同類型的箱子進(jìn)行組合，得到需要擺放的新箱子總數(shù)量，記錄新箱子的信息并編號(hào)；根據(jù)序列編碼和旋轉(zhuǎn)方式生成初始種群，設(shè)置空閑空間列表并計(jì)算將所有新箱子裝進(jìn)容器后的空間利用率，利用遺傳算法和啟發(fā)式裝箱策略求解將所有新箱子裝進(jìn)容器且空間利用率最大的裝箱結(jié)果。本發(fā)明維護(hù)了一個(gè)空閑空間列表，避免復(fù)雜的計(jì)算，對(duì)箱子進(jìn)行重組合，降低了問(wèn)題的規(guī)模，加快算法的運(yùn)行速度；通過(guò)遺傳算法結(jié)合啟發(fā)式裝箱策略的方法，用來(lái)尋找箱子擺放的位置，使得最終的擺放結(jié)果更加緊湊。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及工業(yè)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于自動(dòng)化旋轉(zhuǎn)和重組合策略的三維智能裝箱方法和系統(tǒng)。

背景技術(shù)

三維裝箱問(wèn)題在工業(yè)領(lǐng)域有著很多直接的應(yīng)用，如物流運(yùn)輸、材料切割、倉(cāng)庫(kù)管理等。如何提高裝載效率，最大化利用裝載空間，從而降低企業(yè)成本，提高企業(yè)盈利能力，成為科學(xué)研究和實(shí)踐中一個(gè)具有重要意義的課題。同時(shí)，三維裝箱問(wèn)題是一個(gè)經(jīng)典的組合優(yōu)化問(wèn)題，也是NP-hard問(wèn)題，因此，很難找到有效求解該問(wèn)題的算法。

三維裝箱問(wèn)題的復(fù)雜性使得求解該問(wèn)題的確定性算法較少，主要使用啟發(fā)式算法進(jìn)行求解。當(dāng)前技術(shù)主要面臨以下挑戰(zhàn)和不足：1)基于模擬退火算法求解三維裝箱問(wèn)題，由于模擬退火算法的關(guān)鍵在于鄰域的構(gòu)造，箱子的個(gè)數(shù)直接影響模擬退火算法中需要計(jì)算的鄰域大小，箱子增多導(dǎo)致鄰域空間變大，算法運(yùn)行時(shí)間變長(zhǎng)，因此只適合于求解小規(guī)模問(wèn)題；2)基于遺傳算法結(jié)合三維裝箱策略的方法，所采用的裝箱策略是最深底左填充策略，由于每次放入新箱子時(shí)需要與已放置好的箱子進(jìn)行重疊判斷，因此計(jì)算量較大，時(shí)間復(fù)雜度高；3)基于偏隨機(jī)密鑰遺傳算法的方法，設(shè)計(jì)了一種新的三維裝箱策略，該策略在選擇裝箱位置時(shí)，先計(jì)算箱子右前上方頂點(diǎn)與容器右前上方頂點(diǎn)的距離，選擇距離最大的位置進(jìn)行裝箱，從而使得裝箱結(jié)果更加緊湊，但對(duì)于強(qiáng)異構(gòu)箱子，由于空間被分割得零散，從而增大了計(jì)算量，時(shí)間復(fù)雜度高。

發(fā)明內(nèi)容

針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺陷，本發(fā)明的目的在于提供一種基于自動(dòng)化旋轉(zhuǎn)和重組合策略的三維智能裝箱方法和系統(tǒng)，提升貨物裝箱的效率，減少裝箱時(shí)間，提高貨柜的空間利用率，從而節(jié)約成本。

為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明所采用的具體技術(shù)方案如下：

一種基于自動(dòng)化旋轉(zhuǎn)和重組合策略的三維智能裝箱方法，包括：

S1，設(shè)置箱子的基礎(chǔ)參數(shù)、旋轉(zhuǎn)方式以及遺傳算法的相關(guān)參數(shù)；

S2，根據(jù)箱子的基礎(chǔ)參數(shù)和預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)對(duì)同類型的箱子進(jìn)行組合，得到需要擺放的新箱子總數(shù)量，記錄新箱子的信息并編號(hào)；

S3，根據(jù)序列編碼和旋轉(zhuǎn)方式生成初始種群，設(shè)置空閑空間列表并計(jì)算將所有新箱子裝進(jìn)容器后的空間利用率，利用遺傳算法和啟發(fā)式裝箱策略求解將所有新箱子裝進(jìn)容器且空間利用率最大的裝箱結(jié)果。

優(yōu)選的，步驟S1中，設(shè)置箱子的基礎(chǔ)參數(shù)包括設(shè)置箱子的長(zhǎng)寬高；箱子的旋轉(zhuǎn)方式包括不旋轉(zhuǎn)、繞軸旋轉(zhuǎn)和繞雙軸旋轉(zhuǎn)；設(shè)置遺傳算法的相關(guān)參數(shù)包括設(shè)置遺傳算法的種群規(guī)模、交叉概率、變異概率。

優(yōu)選的，步驟S2中，根據(jù)箱子的基礎(chǔ)參數(shù)和預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)對(duì)同類型的箱子進(jìn)行組合，包括：

選取箱子的長(zhǎng)寬高中較小的二者作為組合的基準(zhǔn)，預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)為將同類型的箱子組合成符合尺寸限制的方形。

優(yōu)選的，步驟S3中，初始種群中的個(gè)體包括所有新箱子按照不同標(biāo)準(zhǔn)排序得到的序列及新箱子所對(duì)應(yīng)的旋轉(zhuǎn)方式。

優(yōu)選的，步驟S3中，設(shè)置空閑空間列表并計(jì)算將所有新箱子裝進(jìn)空閑空間后的空間利用率，包括：

初始化空閑空間列表，獲取待放置箱子列表和已放置箱子列表；