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| 內容簡介： |
《三维装箱：问题、模型和方法》系统性地探讨了三维装箱问题（3DPP）的理论、模型和求解方法，旨在为学术研究和实践应用提供全面的参考。书中首先介绍了装箱问题的基本概念、构成要素和分类，分析了其在交通、物流、制造等领域的广泛应用及其重要性。随后，重点聚焦于三维装箱问题，详细阐述了其基本类型、约束条件、优化目标和决策变量，构建了系统的优化模型，并探讨了多种求解算法。
为解决三维装箱问题，书中提出了多种创新方法，包括构造型启发式算法、降维法、装载点法、空间划分法和块装载等，分别从不同角度优化装箱过程。此外，还引入了树搜索和智能优化算法，进一步提升求解效率和效果。
《三维装箱：问题、模型和方法》还深入探讨了三维装箱问题与车辆路径问题的结合，分析了复杂场景下的优化策略，并对三维装箱的基准数据集进行了系统整理和分析，为研究者和开发者提供了重要的参考依据。
全书内容丰富，理论与实践结合紧密，既适合运筹优化、智能运输和智慧物流等领域的本科生和研究生作为教材使用，也适用于物流企业、软件开发人员和研究人员作为参考工具书。通过《三维装箱：问题、模型和方法》，读者可以全面掌握三维装箱问题的基础理论、建模方法和求解技术，助力实际问题的优化与解决
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| 目錄：
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1 装箱问题概述
1.1 切割与布局问题 002
1.2 装箱问题的构成要素 005
1.3 装箱问题的分类 011
1.4 装箱问题的建模和求解 016
1.5 装箱问题的输入和输出 020
1.6 装箱问题的发展历史 021
1.7 本章小结 023
2 一维和二维装箱问题
2.1 一维装箱问题 026
2.2 二维装箱问题 031
2.3 矩形条带装箱问题 047
2.4 本章小结 052
3 三维装箱问题
3.1 概述 054
3.2 3DPP的基本类型 055
3.3 3DPP的约束 056
3.4 3DPP的优化目标 066
3.5 3DPP的决策变量 067
3.6 3DPP的优化模型 069
3.7 3DPP的求解算法概述 074
3.8 本章小结 076
4 构造型启发式算法
4.1 概述 078
4.2 3DPP的构造型启发式算法 079
4.3 定序规则 081
4.4 箱体布局管理策略 084
4.5 货物装载规则 087
4.6 开箱规则 088
4.7 本章小结 089
5 降维法
5.1 概述 092
5.2 码墙法 092
5.3 分层法 099
5.4 堆塔法 102
5.5 分层堆塔法 107
5.6 其他 107
5.7 本章小结 108
6 装载点法 109
6.1 概述 110
6.2 关键点法 110
6.3 拐角点法 115
6.4 极限点法 120
6.5 基于装载点的货物装载规则 122
6.6 本章小结 133
7 空间划分法 135
7.1 概述 136
7.2 剩余空间及锚点 136
7.3 三空间分割法 137
7.4 极大空间法 144
7.5 开空间法 153
7.6 全支撑空间法 154
7.7 空间划分法的装载规则 155
7.8 本章小结 162
8 块装载 163
8.1 概述 164
8.2 简单块 164
8.3 复合块 170
8.4 完全支持块 174
8.5 基于块的3DPP算法 175
8.6 本章小结 177
9 树搜索 178
9.1 树的简介 179
9.2 状态空间法 181
9.3 树搜索 183
9.4 3DPP的树搜索表示 192
9.3 DPP的树搜索算法 195
9.6 3DPP的蒙特卡洛树搜树算法 204
9.7 本章小结 212
10 智能优化算法 213
10.1 概述 214
10.2 基于种群的优化算法 215
10.3 基于邻域搜索的智能优化算法 221
10.4 基于货物排序的优化 228
10.5 基于解提升的优化 235
10.6 本章小结 245
11 考虑三维装箱约束的车辆路径问题 246
11.1 车辆路径问题 247
11.23 L－VRPTW问题 248
11.33 L－VRPTW模型 251
11.4 顺序法 257
11.5 R1P2策略 261
11.6 P1R2策略 267
11.7 本章小结 273
12 三维装箱问题的基准数据集 274
12.1 概述 275
12.23 DPP数据集 275
12.33 L－VRP数据集 281
12.4 本章小结 292
参考文献 293
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