基于遗传算法的集装箱布局优化系统

资 源 简 介

本项目旨在解决复杂物流场景下的集装箱堆放与布局最优化问题。系统以10个集装箱为处理对象，每个集装箱均被预先指定了特定的目标平台层数（第一层或第二层）。核心功能通过编写自定义的遗传算法程序，将集装箱的编号序列作为染色体进行编码。程序首先利用随机化操作生成初始种群，通过模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异机制，对集装箱的装载顺序进行全局搜索。在运算过程中，算法会严格遵循集装箱编号与层数（1, 2, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 1, 2）的对应约束关系，通过打乱原始序列并重新排列，寻找能够满足特定优化目

详 情 说 明

基于遗传算法的集装箱布局优化系统

项目介绍

本项目是一个针对复杂物流场景设计的集装箱布局优化工具。系统主要解决 10 个特定集装箱的堆放顺序优化问题。每个集装箱都有预设的目标存储层数（第一层或第二层）。通过模拟生物进化过程中的自然选择、交叉和变异机制，系统能够自动搜索并生成最优的装载序列。该方案旨在最大限度减少物流操作中的“翻箱”行为，通过合理的顺序安排，确保层级分配与装卸逻辑相匹配，提高港口或仓库的堆场作业效率。

功能特性

1. 离散序列优化：采用整数编码方式，能够高效处理 1-10 号集装箱的排列组合问题，确保每个集装箱编号在序列中唯一且不重复。
2. 约束驱动进化：算法严格遵循每个集装箱预定义的层数属性（第一层或第二层），通过评估函数驱动种群向符合物理逻辑的方向进化。
3. 自适应进化机制：集成了锦标赛选择、部分映射交叉（PMX）以及交换变异算子，保证了算法在全局搜索能力与局部改良能力之间的平衡。
4. 自动化可视化：系统能够自动生成适应度进化曲线图以及直观的集装箱分层布局矩阵示意图，动态展示优化结果。
5. 精英保留策略：在每一代进化过程中，系统会自动保留当前最优的个体，确保优秀的基因不会在随机交叉和变异中丢失。

使用方法

1. 环境准备：确保计算机已安装 MATLAB 环境。
2. 启动程序：在 MATLAB 命令行窗口执行主程序函数。
3. 参数调整：根据需要，可以在程序初始化阶段修改种群规模、迭代次数、交叉概率和变异概率。
4. 查看结果：程序运行结束后，命令窗口将输出最优排列顺序、对应的层数分配以及第一层与第二层各自的装载序列。
5. 结果分析：通过弹出的图形窗口，观察适应度是否随进化代数增加而趋于平稳，并查看下方的彩色方块矩阵，了解最终的堆放方案。

系统要求

1. 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
2. 硬件环境：标准个人电脑，需支持图形渲染以显示可视化结果。

实现逻辑与算法细节

#### 1. 编码与初始化 系统将 10 个集装箱的编号（1-10）作为染色体，采用整数排列编码。初始种群通过随机打乱原始序列生成，默认规模为 50 个个体。每个集装箱通过索引关系对应一个固定的目标层数数组：[1, 2, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 1, 2]。

#### 2. 适应度评价函数 这是系统的核心评价标准。目标是优化装卸效率，减少翻箱成本。 评价逻辑：在生成的序列中，理想状态是目标为第一层（底层）的集装箱排在序列前部，目标为第二层（高层）的集装箱排在序列后部。 计算方法：算法会遍历整个序列，统计所有“层级倒置”的情况（即层数高的集装箱出现在层数低的集装箱之前）。每出现一次倒置，则增加惩罚值。最终适应度计算公式为：100 / (1 + 惩罚值)。这意味着倒置越少，适应度越高。

#### 3. 选择算子 采用锦标赛选择法（Tournament Selection）。每次随机抽取两个个体，对比其适应度值，优胜者进入下一代。这种方式在保持种群多样性的同时，赋予了高适应度个体更大的生存机会。

#### 4. 交叉算子 采用部分映射交叉（PMX）。该算法随机选择两个交叉点，交换父代之间的段落，并根据映射关系解决冲突，确保生成的子代依然是一个 1-10 的合法排列。这种方法能够有效地保留父代序列中的相对位置信息。

#### 5. 变异算子 采用交换变异逻辑。以一定的概率（默认 0.15）随机选择染色体上的两个位置并交换其数值。这为种群引入了新的基因排列，有助于算法跳出局部最优解。

#### 6. 可视化实现 系统利用绘图功能展示结果： 进化曲线：展示从第 1 代到第 100 代过程中，种群最优适应度的提升轨迹。 布局示意图：在直角坐标系中，使用不同颜色的矩形方框代表两个层级的集装箱。第一层容器绘制在 Y 轴较低位置，第二层容器绘制在 Y 轴较高位置，并在方框内标注集装箱编号，清晰展现了最终的物理堆放形态。