Resumen

Este documento estudia un problema de optimización de carga de contenedores con el objetivo de maximizar la utilización del espacio tridimensional. Basándonos en las características del modelo matemático de carga, desarrollamos una heurística de ubicación dedicada integrada con un novedoso método dinámico de división de espacio, que permite el diseño del algoritmo genético adaptativo para maximizar la utilización del espacio de carga. Utilizamos datos de carga débilmente y fuertemente heterogéneos para probar el algoritmo propuesto. Al elegir 15 conjuntos clásicos de datos de prueba proporcionados por Loh y Nee como datos débilmente heterogéneos, la utilización promedio del espacio de nuestro algoritmo alcanzando el 70.62% supera a la de 13 algoritmos de la literatura relacionada. Tomando un conjunto de datos de prueba proporcionado por George y Robinson como datos fuertemente heterogéneos, la utilización del espacio en este documento puede mejorarse en un 4.42% en comparación con su algoritmo heurístico.

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Papel; Optimizado; Problema de carga de contenedores; Utilización del espacio en 3D; Heurística de ubicación; Método de división dinámica del espacio; Algoritmo genético adaptativo; Utilización del espacio de carga; Datos de carga débilmente heterogéneos; Datos de carga fuertemente heterogéneos; Datos de prueba; Loh; Nee; George; Robinson; Algoritmos
• Keywords:Paper; Optimized; Container loading problem; 3D space utilization; Placement heuristic; Dynamic space division method; Adaptive genetic algorithm; Loading space utilization; Weakly heterogeneous loading data; Strongly heterogeneous loading data; Test data; Loh; Nee; George; Robinson; Algorithms