單一貨物擺放無約束三維裝箱簡便快速優化裝箱方法

蒲榮雪 吳鈴 李國柳

摘 要：裝箱問題傳統解法計算工作量大、不易掌握且裝箱效率低，為了克服問題提出新的優化解法，該方法把裝箱作業分為3大類18種具體類別，為了簡化求解方法、提高求解速度和裝箱效率，對最低層的2種組合不做線性規劃求解，只是選擇其中好的方案，以此作為基礎數據，再對貨箱3個維度分別規劃求解，求出優化組合，給出簡便快速優化裝箱方法。該方法雖然優化程度略低，但方法更為簡單、求解和裝箱效率更高，優化程度較為理想。

關鍵詞：單一貨物；三維裝箱問題；簡便快速優化裝箱方法；線性規劃法

中圖分類號：TP 391.72 文獻標識碼：A 文章編號：1672-7312（2017）02-0132-04

Abstract：The traditional solution of packing problem is large，difficult to master and low packing efficiency，in order to overcome the problem，a new optimization solution is proposed，which divides the packing operation into three categories of 18 specific categories.In order to simplify the solution，improve the speed and packing efficiency，the two combinations of LOWEST STATION are not linear programming，only the good scheme，as the basic data，and three dimensions of the box are solved respectively，the optimization combination，and simple and fast packing method.Although the degree of optimization is slightly lower，but the method is simpler，the solution and packing efficiency is higher，and the optimization degree is more ideal.

Key words：single goods；three dimensional packing problem；simple and rapid packing method；linear programming method

0 引 言

貨物三維擺放無約束裝箱問題是NP難問題（3DBPP），如何解決這一難題，一直是人們關注的問題。自從1960年以來，許多專家、學者和實際工作者做了大量研究，解決的方法主要是搜索法[1]、啟發式算法[2]和數學規劃法[3]等。雖然解法很多，但具有實際應用價值的成果較少，有些方法復雜、高深、裝箱效率低，不易被實際工作者掌握和運用。研究成果多數是針對多種不同貨物裝箱問題，單一貨物裝箱問題研究成果相對很少[4-11]，國內只查到10篇文獻。已有線性規劃解法，通常只針對一維裝箱問題[12]，三維裝箱問題，國內很少有文獻論述，國際上雖然有些論述[13]，但三維裝箱問題可供參考的文獻不多。為了豐富裝箱優化方法、提高裝箱效率，提出簡便快速優化裝箱方法。

1 理論探討

1.1 裝箱問題特點與規律分析

雖然3DBPP是NP難問題，組合方案數量眾多，但是因貨箱以及貨物各只有長、寬和高3個維度，因此，可計算出貨物裝箱組合種類數，一共只有18種。一方面，盡管是三維裝箱問題，但貨箱或貨物某一維度被選用后，就只剩下其余2個維度，以此類推，根據這一規律，可把三維裝箱問題轉化成二維，二維轉化為一維。另一方面，盡管組合方案數量眾多、但是可利用線性規劃求最優解，把復雜問題簡單化、程序化。

裝箱過程可分為3個階段。第一階段，裝箱時首先面臨選擇貨箱長（JC）、寬（JK）和高（JG）3個維度中哪個維度擺放貨物，形成3大類，第一大類選擇貨箱的長，第二大類選擇貨箱的寬，第三大類選擇貨箱的高；第二階段，在選定貨箱某一維度后，需要選擇把貨物長（C）、寬（K）和高（G）3個維度中哪個維度與選定貨箱維度平行擺放，形成3小類，第一小類選擇貨物的長，第二小類選擇貨物的寬，第二大類選擇貨物的高；第三階段，在完成前2個階段后，貨箱只剩下沒被優化的2個維度，貨物只剩下沒被選用的2個維度（假設剩余k和h維度），還可分別按貨箱剩余的2個維度（假設剩余M和N維度）優化擺放貨物，形成3小類下2種最底層組合種類。如果目標只是提高優化程度，還可在此運用規劃求解，求出優化組合，然后再按貨箱3個維度優化組合，求出優化程度極高的優化方案。這里，既想提高優化程度，又要兼顧方法簡單、求解速度快、裝箱效率高，因此，對這2種最底層組合種類不進行規劃求解，只是選擇2種擺放方案中擺放2種數量多的方案（方案1，貨物k對應貨箱M、貨物h對應貨箱N；方案2，貨物k對應貨箱N、貨物h對應貨箱M），在此基礎上，再按貨箱3個維度優化組合，求出優化程度較好的優化方案。因此，3個階段一共組合種類數（N）為：N=3×3×2=18個。

1.2 裝箱問題描述及相關基礎數據Excel計算公式

設某單一貨物需要裝入一種規格矩形貨箱，Xij為貨物維度為i，按貨箱維度j能擺放個數，i從1到3，分別代表貨物長、寬和高；j從1到3，分別代表貨箱長、寬和高；其他符號參見表1.Nmax為貨箱最多能裝貨物的個數。

某個維度能擺放的個數計算公式為：D3=int（$C3/D$2），復制區域D3：F5，貨箱最多能裝貨物的個數Nmax對應的單元格D6=int（（C3*C4*C5）/（D2*E2*F2））。

1.3 求解步驟與數學模型

1.3.1 求解步驟

第一步，分別求出3大類中的6種最低層組合方案中每組較好的擺放方案，然后再求該大類最終優化組合方案。

第二步，求裝箱問題最終近似最優解，3大類中最終組合方案最大者為近似最優解方案。

第三步，給出裝箱方案。根據近似最優解方案逆向尋找具體詳細裝箱方案。因篇幅所限，這里只給出最終近似最優解方案，具體詳細裝箱方案從略。

1.3.2 數學模型

最終近似最優解方案Z=max（ZJC，ZJK，ZJG）=max（2 784，2 767，2 784）=2 784，按貨箱長度或按貨箱高度優化均可，以按貨箱長度優化為例，裝箱方案為：貨物長度按貨箱長度平行擺放10個，且貨物的寬對應貨箱的寬平行擺放、貨物的高對應貨箱的高平行擺放；貨物高度按貨箱長度平行擺放3個，因此是2種擺放方法數量相等，所以貨物的長對應貨箱的寬平行擺放、貨物的寬對應貨箱的高平行擺放，或貨物的長對應貨箱的高平行擺放、貨物的寬對應貨箱的寬平行擺放均可以。

裝箱優化程度≥（2 784/2 819）×100%=98.75%，優化程度較為理想。

最終優化解法為Z=max（ZJC，ZJK，ZJG）=max（2 794，2 794，2 784）=2 794，優化程度99.1%.與最低層規劃求解方法優化程度只相差0.36%，裝箱優化程度比較理想，方法更為簡單、裝箱效率更高。

3 結 論

由于貨物和貨箱只具有3個維度，因裝箱時某一區域擺放方式是相同的，所以裝箱組合數是固定，根據裝箱18種組合，運用線性規劃進行組合優化，借助Excel軟件能在幾分鐘內給出易于裝箱優化方案。該方法優化程度高、裝箱效率高、耗時少、求解成本低。

參考文獻：

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（責任編輯：許建禮）