基于MATLAB的遗传算法容器空间优化系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现遗传算法，优化容器内物品的布局，通过染色体编码、选择、交叉和变异操作，最大化空间利用率或容纳物品数量。系统模拟自然选择过程，逐步改进排列方案，适用于物流、仓储等场景。

详 情 说 明

基于遗传算法的容器空间最大值优化系统

项目介绍

本项目采用遗传算法对容器内物品摆放进行优化计算，旨在寻找能够容纳最多物品或最大化空间利用率的布局方案。系统通过模拟自然选择过程，结合染色体编码、选择、交叉和变异等操作，逐步优化物品在容器中的排列组合，最终输出最优布局方案。该系统适用于物流装载、仓库管理、三维装箱等需要空间优化布局的场景。

功能特性

• 智能优化引擎：基于遗传算法实现高效空间优化搜索
• 多约束处理：支持承重限制、稳定性要求、放置规则等多种约束条件
• 灵活参数配置：可调节遗传算法参数以适应不同优化需求
• 多维可视化：提供适应度收敛曲线和3D布局可视化功能
• 全面输出结果：包含最优布局方案、空间利用率、算法统计信息等

使用方法

输入参数配置

1. 容器尺寸参数：设置容器的长、宽、高尺寸
2. 物品列表：定义每个物品的尺寸、重量、优先级等属性
3. 约束条件：指定承重限制、稳定性要求、放置规则等约束
4. 算法参数：配置种群大小、迭代次数、交叉率、变异率等遗传算法参数

运行优化

执行主程序启动优化计算过程，系统将自动进行多代遗传进化，寻找最优解。

结果输出

优化完成后，系统将生成：

• 物品的具体位置和朝向布局方案
• 空间利用率百分比
• 适应度收敛曲线图
• 算法运行统计信息（计算时间、迭代次数等）
• 可选的3D可视化布局图

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 适用于Windows/Linux/macOS操作系统
• 推荐内存：8GB及以上
• 如需3D可视化功能，需支持OpenGL的图形显卡

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度功能，包括算法参数初始化、物品数据载入、遗传算法优化过程执行、结果分析与可视化输出等完整流程。该文件整合了空间约束处理、适应度评估、种群进化等关键模块，负责协调各组件协同工作，确保优化计算的顺利进行和最终结果的准确输出。