基于遗传优化的货柜货物摆放优化问题求解matlab仿真

1.程序功能描述
       基于遗传优化的货柜货物摆放优化问题求解matlab仿真。在一个货架上，初始状态下，随机将货物放在货柜上，优化之后，整理输出整理后的货物摆放效果。

2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022A版本运行

3.核心程序

for ij = 1:Iter
    ij
    %适应度
    yfit = 1./(yobj+1);   
    % 选择
    Xsel = func_sel(X,yfit,Gap);
    % 交叉操作
    Xcross= func_cross(Xsel,Pc);
    % 变异
    XMut  = func_Mut(Xcross,Pm);
    % 逆转操作
    Xr    = func_reverse(XMut,Gnum,position,Rcyc,Mass,Width2,Width1,Vx,Vy,Vz);
    % 重插入子代的新种群
    X     = func_reins(X,Xr,yfit); 
end
 
[Vmin,Idmin] = min(yobj);
Xbest        = X(Idmin(1),:);
[~,P,~,~]    = func_obj(Xbest,Gnum,position,Rcyc,Mass,Width2,Width1,Vx,Vy,Vz);
figure
Shelves(Num1,Num2,Width1,Width2)
for i = 1 : Gnum
    Storage(P(i, :),Width1,Width2,Rcyc(i))
end
grid on
box on
axis equal
title('优化后货物分布')
view([-80,10]);
figure
plot(fmin,'b-')
hold on
plot(favg,'r-')
hold on
xlabel('迭代次数')
ylabel('目标函数值')
legend('最小值','平均值');
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4.本算法原理
       遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种借鉴自然界生物进化过程中的遗传与自然选择机制的全局优化搜索方法，广泛应用于组合优化、函数优化等领域。在货柜货物摆放优化问题中，遗传算法通过模拟种群的进化过程，寻找最优或近似最优的货物装载方案，以最大化空间利用率或最小化装载成本为目标。

       基于遗传算法的货柜货物摆放优化是一种有效的解决复杂装载问题的方法，通过模拟自然选择和遗传机制，不断进化出更优的解决方案。