改进混合遗传算法在铁路货物装车中应用

秘慧杰¹，杜斌²，罗钦扬¹

1. 上海交通大学电子信息与电气工程学院2. 宝山钢铁股份有限公司自动化研究院

摘 要：铁路中的货物配载问题就其问题性质而言属于组合优化中的装箱问题,经典装箱问题的求解算法主要有FF算法、BF算法等匹配算法,这些算法能够找到较优解,但是解的质量取决于匹配物品的排序。针对铁路中带有多约束条件的货物装载问题,提出一种基于混合遗传算法的分层优化处理解决方法。首先用遗传算法与BF算法相结合的混合遗传算法求解得到满足车厢宏观装载载重约束下的最优解,然后采用启发式WFD算法调整各节车厢内货物的存放位置,使其装车最终达到满足所有约束条件下最优。通过对某钢厂在铁路一组钢卷配载数据进行仿真模拟并与人工配载数据进行比较发现,该模型算法完全能够解决钢卷配载问题,并且比人工配载的数据结果相比全局更优,具有很高的应用价值。

关键词：混合遗传算法;分层处理;WFD算法;多约束装车;