基于遗传算法的MATLAB集装箱多层装载优化系统

资 源 简 介

本MATLAB项目利用遗传算法实现智能集装箱多层装载优化，支持10个集装箱在双层平台上的自动布局。通过种群初始化、选择、交叉和变异操作，实现高效空间利用率，适用于物流仓储优化场景。

详 情 说 明

基于遗传算法的集装箱多层装载优化系统

项目介绍

本项目开发了一个基于遗传算法的MATLAB智能装载优化系统，专门用于解决集装箱在多层平台上的布局优化问题。系统通过先进的遗传算法技术，自动将10个集装箱优化分配到两个平台层，综合考虑装载顺序和分层策略，最终输出最优的集装箱布局方案。

功能特性

• 智能优化算法：采用成熟的遗传算法框架，包含种群初始化、选择、交叉和变异等完整操作流程
• 多层装载优化：支持两层平台的空间分配优化，确保集装箱布局合理高效
• 可视化分析：提供收敛曲线显示，直观展示算法优化过程
• 参数可配置：用户可灵活调整遗传算法参数（种群大小、迭代次数、交叉/变异概率）
• 结果全面输出：包含最优布局方案、分层分配结果、适应度值等多维度输出信息

使用方法

输入参数设置

1. 集装箱编号数组：[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
2. 层数分配数组：[1,2,2,1,1,1,2,2,1,2]（指定每个集装箱的目标层）
3. 遗传算法参数：

- 种群大小：推荐值50-200 - 最大迭代次数：推荐值100-500 - 交叉概率：推荐值0.6-0.9 - 变异概率：推荐值0.01-0.1

运行流程

1. 设置输入参数和算法参数
2. 运行主程序开始优化计算
3. 查看输出的最优布局方案和分层结果
4. 分析收敛曲线评估算法性能

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2016b或更高版本
• 必要工具箱：优化工具箱、统计与机器学习工具箱
• 硬件配置：至少4GB内存，建议8GB或以上以获得更好性能

文件说明

主程序文件整合了完整的遗传算法优化流程，具体实现了种群初始化、适应度评估、遗传操作选择、交叉变异机制以及结果可视化输出等核心功能模块。该文件通过协调各算法组件的工作，完成从参数输入到最优解输出的全过程处理，并生成包含布局方案和收敛分析的综合结果。