MATLAB遗传算法实现的多尺寸货物集装箱装载优化系统

资 源 简 介

本项目提供基于MATLAB的遗传算法框架，专门优化多约束条件下的货物装载问题。支持单一集装箱空间利用率最大化及批量货物的多集装箱分配，生成高效装载方案。适用于物流、仓储等领域的资源优化。

详 情 说 明

基于遗传算法的多尺寸货物集装箱装载优化系统

项目介绍

本项目实现了一个通用的遗传算法框架，专门用于解决多约束条件下的货物装载优化问题。系统能够处理两种核心优化场景：针对单一集装箱的空间利用率最大化问题，智能生成最优货物排放方案；针对批量货物的多集装箱装载问题，计算出所需的最少集装箱数量。算法支持自定义货物尺寸、集装箱规格和装载约束条件，并提供可视化装载方案展示。

功能特性

• 自适应遗传算法：采用优化的选择、交叉、变异算子，提高搜索效率和解的质量
• 三维空间几何约束检测：精确检测货物之间的空间干涉，确保装载方案可行性
• 多目标优化与约束处理：平衡空间利用率、稳定性要求等多重目标
• 灵活的参数配置：支持自定义货物尺寸、集装箱规格和各类约束条件
• 可视化展示：提供三维装载效果图和算法收敛过程分析

使用方法

输入配置

1. 货物信息：设置n种货物的三维尺寸（长×宽×高）、数量、重量
2. 集装箱规格：选择标准集装箱尺寸（20尺/40尺等）或自定义尺寸
3. 约束条件：配置货物朝向限制、装载优先级、稳定性要求等参数
4. 算法参数：调整种群大小、迭代次数、交叉率、变异率等可调参数

输出结果

1. 最优装载方案：显示每种货物的具体摆放位置（坐标）和朝向角度
2. 空间利用率：计算每个集装箱的实际装载率百分比
3. 集装箱数量：输出批量货物所需的最小集装箱数量
4. 可视化图表：生成三维装载效果图、利用率变化曲线
5. 详细报告：提供装载方案明细表、算法收敛情况分析

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 推荐配置：8GB以上内存，支持3D图形显示

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，包括遗传算法优化引擎、三维空间约束检测、装载方案生成与可视化等关键组件。该文件负责协调整个优化流程，从参数输入、算法执行到结果输出的全过程管理，实现了单一集装箱装载优化和多集装箱最小数量计算两种工作模式，并生成相应的三维可视化效果和数据分析报告。