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二维装箱问题的启发式算法研究

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第一章 绪论第15-23页
    1.1 研究背景和意义第15-18页
        1.1.1 研究背景第15-17页
        1.1.2 研究意义第17-18页
    1.2 本文要解决的问题第18-21页
        1.2.1 问题的描述第18-19页
        1.2.2 解决问题的技术路线第19-21页
        1.2.3 本文的创新点和特色第21页
    1.3 章节内容安排第21-23页
第二章 二维装箱问题的文献综述第23-42页
    2.1 相关概念第23-30页
        2.1.1 切割下料与装箱第23-25页
        2.1.2 常见布局类型第25-27页
        2.1.3 附加约束第27-30页
    2.2 装箱问题分类第30-33页
        2.2.1 优化目标的分类第30-31页
        2.2.2 物品的分类第31页
        2.2.3 箱子分类第31页
        2.2.4 基本装箱问题类别第31-33页
    2.3 二维装箱问题研究进展第33-41页
        2.3.1 研究基本路线第33-34页
        2.3.2 输出最大化问题第34-37页
        2.3.3 输入最小化问题第37-39页
        2.3.4 针对单箱尺寸二维装箱问题的研究第39-41页
    2.4 本章小结第41-42页
第三章 基于价值修正和替换加塞策略的算法设计与研究第42-60页
    3.1 设计思路第43-44页
    3.2 初始装箱方案的生成第44-46页
    3.3 价值修正模型第46-48页
        3.3.1 物品初始价值第46-47页
        3.3.2 箱价值第47-48页
        3.3.3 修正物品价值第48页
    3.4 替换策略第48-49页
    3.5 加塞策略第49-52页
    3.6 算例结果与分析第52-55页
        3.6.1 实验数据说明第52-53页
        3.6.2 运行结果与分析第53-55页
    3.7 应用案例-仓库物品摆放问题第55-59页
    3.8 本章小结第59-60页
第四章 基于价值修正和空间集填充的算法设计与研究第60-75页
    4.1 设计思路第60-61页
    4.2 物品初始价值设定第61-62页
    4.3 空间填充方法第62-68页
        4.3.1 物品的选择第63-65页
        4.3.2 空间的选择第65页
        4.3.3 子空间的生成第65-68页
    4.4 价值修正第68-69页
    4.5 算例结果与分析第69-71页
        4.5.1 实验数据第69-71页
        4.5.2 算法分析第71页
    4.6 应用案例-原料采购选择问题第71-74页
    4.7 本章小结第74-75页
第五章 两时段二维装箱混合算法的设计与研究第75-96页
    5.1 列生成法第76-77页
    5.2 设计思路第77-78页
    5.3 算法的求解过程第78-82页
    5.4 生成布局图的C_SLOPP子算法第82-87页
        5.4.1 两阶段布局图第82-83页
        5.4.2 带生成过程第83-84页
        5.4.3 C_SLOPP子算法的内容第84-86页
        5.4.4 规范尺寸第86-87页
    5.5 时段二中的ILP问题求解第87-88页
        5.5.1 CPLEX的建模格式第87-88页
        5.5.2 在C第88页
    5.6 算例结果与分析第88-92页
        5.6.1 实验数据第88-92页
        5.6.2 算法分析第92页
    5.7 应用案例-货架物品调整问题第92-95页
    5.8 本章小结第95-96页
第六章 算例数据分析第96-105页
    6.1 数据汇总与分析第96-98页
    6.2 VCH-RI、HHBP与其它分层算法的比较第98-101页
    6.3 VCH-SP与其它非层算法的比较第101-104页
    6.4 实验结论第104页
    6.5 本章小结第104-105页
结论和展望第105-109页
    结论第105-107页
    展望第107-109页
参考文献第109-117页
攻读博士学位期间取得的研究成果第117-119页
致谢第119-121页
附件第121页

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