摘要
一维装箱问题（One-DimensionalBinPackingProblem,1DBPP）是经典的NP难问题，在物流、制造等领域具有广泛应用。
其目标是在满足一定的约束条件下，将一组给定尺寸的物品放入容量有限的箱子中，以最小化使用的箱子数量。
遗传算法作为一种全局优化算法，在求解组合优化问题上展现出良好的性能。
然而，传统遗传算法在处理大规模装箱问题时容易陷入局部最优，且搜索效率较低。
为此，本文提出一种基于分组遗传算法的一维装箱问题求解方法，通过引入分组策略，将种群划分为若干个子群体，并在子群体内部进行遗传操作，以增强算法的搜索能力和收敛速度。
本文首先对一维装箱问题进行形式化描述，并介绍遗传算法的基本原理。
然后，详细阐述分组遗传算法的设计思路，包括编码方式、分组策略、适应度函数设计、遗传算子设计以及算法流程。
接着，通过实验分析比较不同分组策略的效果，并研究分组参数对算法性能的影响。
最后，将本文提出的算法与其他求解一维装箱问题的算法进行性能比较，以验证算法的有效性和优越性。
关键词：一维装箱问题；遗传算法；分组策略；优化算法；组合优化
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
