Jun, 2023

一种基于虚拟力的平衡圆形装箱问题的群智算法

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TL;DR该论文介绍了基于虚拟力系统的群体算法以解决平衡循环垃圾桶装箱问题，并在多个基准测试中验证了该算法的有效性。
balanced circular bin packingswarm algorithmvirtual-force systemequilibrium constraintsnp-hard
发现论文，激发创造
  • 利用量子退火器解决现实世界垃圾桶装问题的混合方法

    提出一种考虑了真实世界中各种限制条件（如包裹箱尺寸，超重限制，不同类别物品的亲和性以及物品排列偏好）的混合量子经典框架（Q4RealBPP）用于解决三维装箱问题，可广泛应用于工业与物流领域。

    Mar, 2023

  • 彩色装箱问题的快速邻域搜索启发式算法

    通过改进 BPP 启发式算法以及提出新的 CBPP 启发式算法，并结合基于变量邻域搜索 (VNS) 和数学启发式方法的邻域搜索算法，我们的研究表明，我们的数学启发式方法优于 VNS，两种方法都可以在大量实例中找到近乎最优的解，甚至对于具有许多物品的实例也是如此。

    Oct, 2023

  • 通过混合的量子 - 经典方法解决物流导向的装箱问题

    本文利用 Q4RealBPP 解决了实际问题中的装箱问题，包括异构容器、一维和二维问题实例的扩展以及物品 - 容器关联要求和配送优先级的特性测试。

    Aug, 2023

  • QAL-BP: 增广拉格朗日量子方法用于装箱问题

    QAL-BP 是一种用于解决装箱问题的新型二次无约束二值优化（QUBO）方法，利用增广拉格朗日方法将装箱约束融入目标函数中，同时为启发式罚函数提供了分析估计，通过在实际量子退火设备上进行实验，结果表明量子计算在解决装箱问题上的潜力，特别是在可靠的量子技术逐渐成熟时。

    Sep, 2023

  • 使用机器人操作者稳定地对非凸 3D 物体进行装箱

    本论文提出了一个适用于自动化仓储的物品打包问题的解决方案，并通过构造约束条件的打包流程及新的 3D 定位启发式算法 Heightmap-Minimization heuristic 实现了稳定的高质量三维装箱。

    Dec, 2018

  • 云中批处理随机装箱问题的解决：一种机会约束优化方法

    探讨了第一方云中的关键资源分配问题：将容器调度到机器中。提出了一个新的目标度量标准 - 置信区间下的已用容量 (UCaC)，并通过概率约束对 SBPP 进行了重新定义，使用生成方法对容器资源使用分布进行建模，提出了三种求解算法。

    Jul, 2022

  • 制造业中基于数据驱动的列生成算法解决装箱问题

    本文提出了一种利用历史数据解决运输中的装箱问题的方法，通过将问题转化为集合覆盖问题，并应用约束处理和流程加速策略来解决该问题，最终得出可以提高装箱成功率并同时减少计算时间的最优解决方案。

    Feb, 2022

  • 使用深度强化学习方法解决新的 3D 装箱问题

    本文提出一种新型三维装箱问题，利用深度强化学习算法中的 Pointer Network 方法来优化装箱物品的序列，以期在不固定大小容器的场景下，通过最小化表面积来减少容器成本。数值结果显示该方法较启发式方法改进了约 5%。

    Aug, 2017

  • 在线 3D 装箱强化学习解决方案（附缓冲区）

    本文提出了一种基于强化学习框架的三维装箱问题（3D-BPP）解决方案，其中引入了一个缓冲区以允许多物品动作选择，并提出了一种采用容器物品对称性的数据增强策略，采用类似于 AlphaGo 的模型 RL 方法进行实现，用单线程和 GPU 训练该框架，得出了在空间利用率方面优于现有成果的解决方案。

    Aug, 2022

  • 球装紧上界 I

    本文开发了一个线性规划边界的球体装配类比，用于证明并提出球体装配密度的上界，这是至少在 4 到 36 维度上已知的最佳边界，并猜测该方法可用于解决 8 和 24 维度的球体装配问题。

    Oct, 2001