CN111507644A - 一种多点卸货约束的三维多容器装载方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种多点卸货约束的的三维多容器装载方法，是先将物品总体积与阈值进行比较，从而采取不同的选车策略，接着对车辆建立坐标系，通过空间划分完成装载。本发明适用于在给多个客户运输不同规模物品时，能有效的提高车厢体积装载率和车型整体的装载率。

Description

一种多点卸货约束的三维多容器装载方法

技术领域

本发明属于物流管理领域，具体的说是一种多点卸货约束的三维多容器装载方法。

背景技术

货物装箱在物流管理中是一个极为重要的环节，装箱效率对物流运营成本影响很大。现实的物流装箱作业过程中，由于客户订单需求不同、运输货物性质不同，待运输货物总量很大等许多现实约束，很难凭借经验去设计一个合理的装载方案。

目前针对货物装载的研究大部分都集中在使用同类型的车辆。在这种方法中，选择一辆或多辆同类型的车辆去装载所有货物。但在现实的物流运输中，同时存在多种类型的车辆去运输货物，选择单一类型的车辆去运输货物，会造成车辆空间极大的浪费，并不能有效的降低运输成本。因此这种方法并不适应当下的现实需求。

发明内容

本发明是为了解决上述现有技术存在的不足之处，提出一种多点卸货约束的三维多容器装载方法，以期能适用于在给多个客户运输不同规模物品时，提高车辆的体积利用率即装载率，从而能降低物流运输成本，并提升服务质量。

本发明为达到上述发明目的，采用如下技术方案：

本发明一种多点卸货约束的三维多容器装载方法的特点按如下步骤进行的：

步骤1、假设给一条线路上的I个客户运输物品，由I个客户的所有物品集合组成物品总集合，记为U＝{B₁,B₂,...,B_i,...,B_I}，B_i表示第i个客户的物品集合，且 B_i＝{b_i1,b_i2,...,b_ij,...,b_iJ}，b_ij表示第i个客户需要的第j种物品类型，且将第j种物品类型b_ij的数量记为num_ij，第j种物品类型b_ij的属性包括：长度l_ij，宽度w_ij，高度h_ij以及重量m_ij；将物品的长宽面、长高面和宽高面以朝下的方式放置后得到三种放置方式，将三种所述放置方式水平旋转90度后得到另外三种放置方式，从而得到六种放置方式；

步骤2、将装载所述物品总集合U的车型分为N种，并记为车型集合 D＝{d₁,d₂,...,d_n,...,d_N}，且所述车型集合C中的车型是按体积降序排序而得，其中，d_n表示第n种车型，所述第n种车型d_n的使用数量记为a_n，第n种车型d_n的属性包括：长度L_n，宽度W_n，高度H_n以及承载重量M_n；

步骤3、生成物品块存储列表集合BL＝{Bl₁,Bl₂,...,Bl_i,...Bl_I}，Bl_i表示第i个客户的物品块存储列表，且是将最大车型d₁的长宽高作为几何约束，并将第i个客户的物品组合成块后加入而得；

步骤4、定义装载方案为S并初始化为空集，剩余的物品集合为

并初始化为

剩余的物品集合

中物品总体积记为

总重量记为

步骤5、判断物品总体积

是否大于等于

若是，则执行步骤6，否则，执行步骤 7；其中，k为系数，

为最大车型d₁的车厢体积；

步骤6、将N种车型d₁,d₂,...,d_N所对应的每一辆车分别用启发式装载策略试装载剩余的物品集合

中的物品，并从试装载车辆中将车厢体积利用率最高的车辆加入所述装载方案S 中，从而更新所述剩余的物品集合

并转到步骤5；

步骤7、定义存储车辆装载组合的列表为TL，利用搜索策略找出所有能将剩余的物品集合

中的物品完全装完的车辆组合后加入所述列表TL中，然后从列表TL中将车厢体积利用率最高的车辆组合中每一辆车分别加入所述装载方案S中，从而完成装载并得到最终的装载方案S。

本发明所述的多点卸货约束的的三维多容器装载方法的特点也在于，所述步骤3是按如下步骤进行的：

步骤3.1、令几何约束的最大三维长度分别为最大车型d₁的长L₁、宽W₁和高H₁，定义物品块是由相同类型的物品组成，令物品块的长为

宽为

高为

重量为

以及在长宽高三个方向上的物品的数量分别为nx，ny，nz；

步骤3.2、令在长方向上的第j种物品类型b_ij的数量nx的取值范围为[1,num_ij]，在宽方向上的第j种物品类型b_ij的数量ny的取值范围为[1,num_ij/nx]，在高方向上的第j种物品类型b_ij的数量nz的取值范围为[1,num_ij/(nx×ny)]；

步骤3.3、初始化i＝1；

步骤3.4、初始化j＝1；

步骤3.5、若在nx，ny，nz的取值范围内，有l_ij×nx≤L₁且w_ij×ny≤W₁且h_ij×nz≤H₁成立，则从数量num_ij中取出nx×ny×nz个长度l_ij所对应的物品并组成物品块，再加入第i个客户的物品块存储列表Bl_i中；

步骤3.6、将j+1赋值给j后，判断j＞J是否成立，若成立，则执行步骤3.7，否则执行步骤3.5；

步骤3.7、将i+1赋值给i后，判断i＞I是否成立，若成立，则表示所有的客户的所有物品都遍历结束，并将每个存储列表均按照物品块的体积降序排序，从而得到物品块存储列表集合BL，否则，执行步骤3.4。

所述步骤7中的搜索策略是按如下步骤进行：

步骤7.1、初始化存储车辆装载组合列表

初始化当前剩余的物品集合为

并初始化

步骤7.2、选择一辆最大车型d₁的车辆，并用启发式装载策略装载当前剩余的物品集合

中的物品后，判断当前剩余的物品集合

是否为空，若为空，则将所有装载物品集合的车辆组加入所述列表TL中；否则，返回步骤7.2执行；

步骤7.3、定义局部装载组合为Tenp，定义当前使用车型为d，定义选择组合计数为p，并初始化p＝1，定义删除尾部车辆数为c，并处初始化c＝1，c的取值范围

表示为装载组合Tenp中最小的车型，

表示装载组合中最小的车型

的数量；

步骤7.4、判断存储车辆装载组合的列表TL中第p个车辆组合中的最小车型

是否成立，若成立，则表示得到存储车辆装载组合的列表TL，否则步骤7.5；

步骤7.5、将存储车辆装载组合列表TL中第p个车辆组合赋值给局部装载组合Tenp，并从局部装载组合Tenp中将最小车型

的最后c个车辆删除，并把c个车辆中的所有物品加入当前剩余的物品集合

再选择比最小车型

更小的

车型的车辆用启发式装载测率去装载集合

中的物品，直到

为空为止，从而将所有装载物品的

车型的车辆加入组合Tenp中；

步骤7.6、将组合Tenp加入列表TL中，并清空组合Tenp；

步骤7.7、若

成立，则将c+1赋值给c后，转到步骤7.5，否则，将p+1赋值给p，并初始化c＝1后，转到步骤7.4。

所述的步骤6、步骤7.2和步骤7.4中的启发式装载策略是按如下步骤进行：

步骤a、以车厢内部的左后下方的顶点作为坐标原点O，以所述坐标原点O相连接的正前方向的车厢边、正右方向的车厢边和正上方向的车厢边分别作为X轴、Y轴和Z轴，从而构建得到三维坐标系O-XYZ，用一个六元组(x,y,z,l,w,h)表示一个空间，其中，令(x,y,z)表示空间可放置物品的坐标点，令(l,w,h)表示空间的大小；

步骤b、制定物品块在车厢内的放置规则，用一个六元组(x',y',z',l',w',h')表示物品块的放置信息，以物品块的左后下方的顶点作为物品块的放置坐标点(x',y',z')，令(l',w',h')表示物品块的大小，利用所述物品块在车厢中的放置位置，将车厢内空间按如下方式划分为正前方S_x空间，正右方S_y空间以及正上方S_z空间；

1)定义正右方S_y空间在Y轴的长度为l_y，正前方S_x空间在X轴的长度为w_x；

若l_y＞w_x，则将所述物品块的右前方的相交空间S_xy并入正右方S_y空间，反之并入正前方S_x空间；

2)当l_y或w_x小于所有待放置的物品块的长度时，将对应的正前方S_x空间或正右方S_y空间中高于已放的置物品块的上方空间加入正上方S_z空间；

步骤c、定义物品块放置记录表为Q；定义空间存储列表为SpaceList，并将车厢空间加入空间存储列表SpaceList中，从而对空间存储列表SpaceList进行初始化；

步骤d、如果SpaceList为空，则表明当前车辆装载结束，返回物品块放置记录表Q，以及当前车辆的体积装载率；否则执行步骤e；

步骤e、初始化i＝1；

步骤f、从空间存储列表SpaceList中取出表头的空间Sp；

步骤g、判断第i个客户的物品集合B_i中的物品是否全部被装载，若是，则执行步骤h；否则直接执行步骤i；

步骤h、将i+1赋值给i后，判断i＞I是否成立，若成立，则表示物品装载完成，并返回物品块放置记录表Q，以及当前车辆的体积装载率；否则，执行步骤i；

步骤i、从物品块存储列表集合BL中取出第i个客户的物品块存储列表Bl_i，并判断物品块存储列表Bl_i中是否存在第一个满足所述空间Sp的几何约束和物品集合B_i的物品块bk；若存在，则执行步骤j，否则执行步骤f；

步骤j、将物品块bk放置在空间Sp中，从而使得空间Sp被重新划分；并将重新划分后的空间加入空间存储列表SpaceList中，并根据空间放置坐标点将空间存储列表SpaceList按优先级X轴＞Y轴＞Z轴的升序排序，同时更新物品集合B_i以及车辆载重M，并将物品块bk的放置信息保存在物品块放置记录表Q中后，执行步骤f。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于：

1、本发明是在传统的货物装载的模式下，研究多点卸货约束与多车辆配送相结合的货物装载问题，使用两种不同的选车策略，首先物品的体积大于阈值时，采用第一种选车策略，对物品用启发式算法进行试装载，择优选择体积利用率最高的车辆，然后对于物品的体积小于阈值时，利用搜索策略找出所有能装载剩余物品的车辆，择优选择；与其他方法相比，两种不同的选车策略相结合能够高效的选择装载剩余物品最合适的车辆，有效地提高了车辆体积的利用率。

2、本发明通过生成物品块存储表，解决了每次选择待装载物品时，临时生成物品块的问题。如果每次装载时都需要临时生成符合空间约束的物品块会增加算法的时间复杂度，通过生成物品块存储表，每次装载时只需要选择符合空间约束的物品块，有效地降低了算法的运行时间。

3、本发明使用搜索策略来寻找每一个能装载所有剩余物品的车辆组合。该策略搜索过程中通过反复重装一部分物品，将物品从最大车辆装载，一直重装到最小车辆结束，尽可能的遍历了所有能装载所有剩余物品的车辆组合，从中择优选择，有效地提高了车辆体积的利用率。

4、本发明使用的启发式装载策略采用了物品块放置方式以及最大物品块优先放置原则，传统的装载模式是对物品进行直接装载，在装载过程中不同类型的物品因为长宽高不同，并排放置会导致物品与物品之间产生很多不可利用的小空间，物品数量较多时会造成大量空间浪费。而将同类型的物品组合成物品块，物品之间就不存在空间浪费，大大提高了空间利用率。

附图说明

图1为本发明的方法流程图；

图2为本发明的物品摆放示意图；

图3为本发明的搜索策略模拟图图；

图4为本发明的物品空间放置图。

具体实施方式

本实施例中，一种多点卸货约束的三维多容器装载方法，是考虑车辆选择问题以及三维货物装载问题，通过多层启发式算法对问题进行联合求解，方法的流程图如图1所示，是按如下步骤进行的：

步骤1、假设给一条线路上的I个客户运输物品，由I个客户的所有物品集合组成物品总集合，记为U＝{B₁,B₂,...,B_i,...,B_I}，B_i表示第i个客户的物品集合，且 B_i＝{b_i1,b_i2,...,b_ij,...,b_iJ}，b_ij表示第i个客户需要的第j种物品类型，且将第j种物品类型b_ij的数量记为num_ij，第j种物品类型b_ij的属性包括：长度l_ij，宽度w_ij，高度h_ij以及重量m_ij；将物品的长宽面、长高面和宽高面以朝下的方式放置后得到三种放置方式，将三种放置方式水平旋转90度后得到另外三种放置方式，从而得到六种放置方式，如图2所示；

步骤2、将装载物品总集合U的车型分为N种，并记为车型集合D＝{d₁,d₂,...,d_n,...,d_N}，且车型集合C中的车型是按体积降序排序而得，其中，d_n表示第n种车型，第n种车型d_n的使用数量记为a_n，第n种车型d_n的属性包括：长度L_n，宽度W_n，高度H_n以及承载重量M_n；

步骤3、生成物品块存储列表集合BL＝{Bl₁,Bl₂,...,Bl_i,...Bl_I}，Bl_i表示第i个客户的物品块存储列表，且是将最大车型d₁的长宽高作为几何约束，并将第i个客户的物品组合成块后加入而得；

步骤3.1、令几何约束的最大三维长度分别为最大车型d₁的长L₁、宽W₁和高H₁，定义物品块是由相同类型的物品组成，令物品块的长为

宽为

高为

重量为

以及在长宽高三个方向上的物品的数量分别为nx，ny，nz；

步骤3.2、令在长方向上的第j种物品类型b_ij的数量nx的取值范围为[1,num_ij]，在宽方向上的第j种物品类型b_ij的数量ny的取值范围为[1,num_ij/nx]，在高方向上的第j种物品类型b_ij的数量nz的取值范围为[1,num_ij/(nx×ny)]；

步骤3.3、初始化i＝1；

步骤3.4、初始化j＝1；

步骤3.5、若在nx，ny，nz的取值范围内，有l_ij×nx≤L₁且w_ij×ny≤W₁且h_ij×nz≤H₁成立，则从数量num_ij中取出nx×ny×nz个长度l_ij所对应的物品并组成物品块，再加入第i个客户的物品块存储列表Bl_i中；

步骤3.6、将j+1赋值给j后，判断j＞J是否成立，若成立，则执行步骤3.7，否则执行步骤3.5；

步骤3.7、将i+1赋值给i后，判断i＞I是否成立，若成立，则表示所有的客户的所有物品都遍历结束，并将每个存储列表均按照物品块的体积降序排序，从而得到物品块存储列表集合BL，否则，执行步骤3.4。

步骤4、定义装载方案为S并初始化为空集，剩余的物品集合为

并初始化为

剩余的物品集合

中物品总体积记为

总重量记为

步骤5、判断物品总体积

是否大于等于

若是，则执行步骤6，否则，执行步骤 7；其中，k为系数，V_d1为最大车型d₁的车厢体积；

步骤6、将N种车型d₁,d₂,...,d_N所对应的每一辆车分别用启发式装载策略试装载剩余的物品集合

中的物品，并从试装载车辆中将车厢体积利用率最高的车辆加入装载方案S中，从而更新剩余的物品集合

并转到步骤5；

步骤7、定义存储车辆装载组合的列表为TL，利用搜索策略找出所有能将剩余的物品集合

中的物品完全装完的车辆组合后加入列表TL中，然后从列表TL中将车厢体积利用率最高的车辆组合中每一辆车分别加入装载方案S中，从而完成装载并得到最终的装载方案S。

具体实施中，搜索策略具体步骤如下：

步骤7.1、初始化存储车辆装载组合列表

初始化当前剩余的物品集合为

并初始化

步骤7.2、选择一辆最大车型d₁的车辆，并用启发式装载策略装载当前剩余的物品集合

中的物品后，判断当前剩余的物品集合

是否为空，若为空，则将所有装载物品集合的车辆组加入列表TL中；否则，返回步骤7.2执行；

步骤7.3、定义局部装载组合为Tenp，定义当前使用车型为d，定义选择组合计数为p，并初始化p＝1，定义删除尾部车辆数为c，并处初始化c＝1，c的取值范围

表示为装载组合Tenp中最小的车型，

表示装载组合中最小的车型

的数量；

步骤7.4、判断存储车辆装载组合的列表TL中第p个车辆组合中的最小车型

是否成立，若成立，则表示得到存储车辆装载组合的列表TL，否则步骤7.5；

步骤7.5、将存储车辆装载组合列表TL中第p个车辆组合赋值给局部装载组合Tenp，并从局部装载组合Tenp中将最小车型

的最后c个车辆删除，并把c个车辆中的所有物品加入当前剩余的物品集合

再选择比最小车型

更小的

车型的车辆用启发式装载测率去装载集合

中的物品，直到

为空为止，从而将所有装载物品的

车型的车辆加入组合Tenp中；

步骤7.6、将组合Tenp加入列表TL中，并清空组合Tenp；

步骤7.7、若

成立，则将c+1赋值给c后，转到步骤7.5，否则，将p+1赋值给p，并初始化c＝1后，转到步骤7.4。

本实施例中，搜索策略模拟搜索过程如图3所示，假设可选车辆为3种类型，每种类型不限且车辆体积按编号顺序不增排序。第一次迭代第一步，将所有箱子装入type 1的车辆中，形成一个可行解1。第二次迭代选择可行解1作为可修改解，将可行解1中type 1的最后一个车辆的箱子全部释放，并将其全部装入type 2车辆中，形成可行解2。接着按顺序将行解1 中type 1的最后两个车辆的箱子全部释放，并将其全部装入type 2车辆中，形成可行解3。直到可行解1中type 1的车辆全部释放。接着第三次迭代，以选择可行解2做为修改解，按照图3中第3代所示的4个步骤依次重新装载。接着以可行解3做为修改解进行重新装载。

具体实施中，步骤6、步骤7.2和步骤7.4中的启发式装载策略是按如下步骤进行：

步骤a、以车厢内部的左后下方的顶点作为坐标原点O，以坐标原点O相连接的正前方向的车厢边、正右方向的车厢边和正上方向的车厢边分别作为X轴、Y轴和Z轴，从而构建得到三维坐标系O-XYZ，用一个六元组(x,y,z,l,w,h)表示一个空间，令(x,y,z)表示空间可放置物品的坐标点，令(l,w,h)表示空间的大小，如图4所示；

步骤b、制定物品块在车厢内的放置规则，用一个六元组(x',y',z',l',w',h')表示物品块的放置信息，以物品块的左后下方的顶点作为物品块的放置坐标点(x',y',z')，令(l',w',h')表示物品块的大小，利用物品块在车厢中的放置位置，将车厢内空间按如下方式划分为正前方S_x空间，正右方S_y空间以及正上方S_z空间；

1)定义正右方S_y空间在Y轴的长度为l_y，正前方S_x空间在X轴的长度为w_x；

若l_y＞w_x，则将物品块的右前方的相交空间S_xy并入正右方S_y空间，反之并入正前方S_x空间；

2)当l_y或w_x小于所有待放置的物品块的长度时，将对应的正前方S_x空间或正右方S_y空间中高于已放的置物品块的上方空间加入正上方S_z空间；

步骤c、定义物品块放置记录表为Q；定义空间存储列表为SpaceList，并将车厢空间加入空间存储列表SpaceList中，从而对空间存储列表SpaceList进行初始化；

步骤d、如果SpaceList为空，则表明当前车辆装载结束，返回物品块放置记录表Q，以及当前车辆的体积装载率；否则执行步骤e；

步骤e、初始化i＝1；

步骤f、从空间存储列表SpaceList中取出表头的空间Sp；

步骤g、判断第i个客户的物品集合B_i中的物品是否全部被装载，若是，则执行步骤h；否则直接执行步骤i；

步骤h、将i+1赋值给i后，判断i＞I是否成立，若成立，则表示物品装载完成，并返回物品块放置记录表Q，以及当前车辆的体积装载率；否则，执行步骤i；

步骤i、从物品块存储列表集合BL中取出第i个客户的物品块存储列表Bl_i，并判断物品块存储列表Bl_i中是否存在第一个满足空间Sp的几何约束和物品集合B_i的物品块bk；若存在，则执行步骤j，否则执行步骤f；

步骤j、将物品块bk放置在空间Sp中，从而使得空间Sp被重新划分；并将重新划分后的空间加入空间存储列表SpaceList中，并将空间存储列表SpaceList根据空间放置坐标点按优先级X轴＞Y轴＞Z轴升序排序，同时更新物品集合B_i以及车辆载重M，并将物品块bk的放置信息保存在物品块放置记录表Q中后，执行步骤f。

Claims (4)

1.一种多点卸货约束的三维多容器装载方法，其特征是按如下步骤进行的：

步骤1、假设给一条线路上的I个客户运输物品，由I个客户的所有物品集合组成物品总集合，记为U＝{B₁,B₂,...,B_i,...,B_I}，B_i表示第i个客户的物品集合，且B_i＝{b_i1,b_i2,...,b_ij,...,b_iJ}，b_ij表示第i个客户需要的第j种物品类型，且将第j种物品类型b_ij的数量记为num_ij，第j种物品类型b_ij的属性包括：长度l_ij，宽度w_ij，高度h_ij以及重量m_ij；将物品的长宽面、长高面和宽高面以朝下的方式放置后得到三种放置方式，将三种所述放置方式水平旋转90度后得到另外三种放置方式，从而得到六种放置方式；

步骤2、将装载所述物品总集合U的车型分为N种，并记为车型集合D＝{d₁,d₂,...,d_n,...,d_N}，且所述车型集合C中的车型是按体积降序排序而得，其中，d_n表示第n种车型，所述第n种车型d_n的使用数量记为a_n，第n种车型d_n的属性包括：长度L_n，宽度W_n，高度H_n以及承载重量M_n；

步骤3、生成物品块存储列表集合BL＝{Bl₁,Bl₂,...,Bl_i,...Bl_I}，Bl_i表示第i个客户的物品块存储列表，且是将最大车型d₁的长宽高作为几何约束，并将第i个客户的物品组合成块后加入而得；

步骤4、定义装载方案为S并初始化为空集，剩余的物品集合为

并初始化为

剩余的物品集合

中物品总体积记为

总重量记为

步骤5、判断物品总体积

是否大于等于

若是，则执行步骤6，否则，执行步骤7；其中，k为系数，

为最大车型d₁的车厢体积；

步骤6、将N种车型d₁,d₂,...,d_N所对应的每一辆车分别用启发式装载策略试装载剩余的物品集合

中的物品，并从试装载车辆中将车厢体积利用率最高的车辆加入所述装载方案S中，从而更新所述剩余的物品集合

并转到步骤5；

步骤7、定义存储车辆装载组合的列表为TL，利用搜索策略找出所有能将剩余的物品集合

中的物品完全装完的车辆组合后加入所述列表TL中，然后从列表TL中将车厢体积利用率最高的车辆组合中每一辆车分别加入所述装载方案S中，从而完成装载并得到最终的装载方案S。

2.根据权利要求1所述的多点卸货约束的的三维多容器装载方法，其特征是，所述步骤3是按如下步骤进行的：

步骤3.1、令几何约束的最大三维长度分别为最大车型d₁的长L₁、宽W₁和高H₁，定义物品块是由相同类型的物品组成，令物品块的长为

宽为

高为

重量为

以及在长宽高三个方向上的物品的数量分别为nx，ny，nz；

步骤3.2、令在长方向上的第j种物品类型b_ij的数量nx的取值范围为[1,num_ij]，在宽方向上的第j种物品类型b_ij的数量ny的取值范围为[1,num_ij/nx]，在高方向上的第j种物品类型b_ij的数量nz的取值范围为[1,num_ij/(nx×ny)]；

步骤3.3、初始化i＝1；

步骤3.4、初始化j＝1；

步骤3.5、若在nx，ny，nz的取值范围内，有l_ij×nx≤L₁且w_ij×ny≤W₁且h_ij×nz≤H₁成立，则从数量num_ij中取出nx×ny×nz个长度l_ij所对应的物品并组成物品块，再加入第i个客户的物品块存储列表Bl_i中；

步骤3.6、将j+1赋值给j后，判断j＞J是否成立，若成立，则执行步骤3.7，否则执行步骤3.5；

步骤3.7、将i+1赋值给i后，判断i＞I是否成立，若成立，则表示所有的客户的所有物品都遍历结束，并将每个存储列表均按照物品块的体积降序排序，从而得到物品块存储列表集合BL，否则，执行步骤3.4。

3.根据权利要求1所述的多点卸货约束的的三维多容器装载方法，其特征在于，所述步骤7中的搜索策略是按如下步骤进行：

步骤7.1、初始化存储车辆装载组合列表

初始化当前剩余的物品集合为

并初始化

步骤7.2、选择一辆最大车型d₁的车辆，并用启发式装载策略装载当前剩余的物品集合

中的物品后，判断当前剩余的物品集合

是否为空，若为空，则将所有装载物品集合的车辆组加入所述列表TL中；否则，返回步骤7.2执行；

步骤7.3、定义局部装载组合为Tenp，定义当前使用车型为d，定义选择组合计数为p，并初始化p＝1，定义删除尾部车辆数为c，并处初始化c＝1，c的取值范围

表示为装载组合Tenp中最小的车型，

表示装载组合中最小的车型

的数量；

步骤7.4、判断存储车辆装载组合的列表TL中第p个车辆组合中的最小车型

是否成立，若成立，则表示得到存储车辆装载组合的列表TL，否则步骤7.5；

步骤7.5、将存储车辆装载组合列表TL中第p个车辆组合赋值给局部装载组合Tenp，并从局部装载组合Tenp中将最小车型

的最后c个车辆删除，并把c个车辆中的所有物品加入当前剩余的物品集合

再选择比最小车型

更小的

车型的车辆用启发式装载测率去装载集合

中的物品，直到

为空为止，从而将所有装载物品的

车型的车辆加入组合Tenp中；

步骤7.6、将组合Tenp加入列表TL中，并清空组合Tenp；

步骤7.7、若

成立，则将c+1赋值给c后，转到步骤7.5，否则，将p+1赋值给p，并初始化c＝1后，转到步骤7.4。

4.根据权权利要求1所述的多点卸货约束的的三维多容器装载方法，其特征在于，所述的步骤6、步骤7.2和步骤7.4中的启发式装载策略是按如下步骤进行：

步骤a、以车厢内部的左后下方的顶点作为坐标原点O，以所述坐标原点O相连接的正前方向的车厢边、正右方向的车厢边和正上方向的车厢边分别作为X轴、Y轴和Z轴，从而构建得到三维坐标系O-XYZ，用一个六元组(x,y,z,l,w,h)表示一个空间，其中，令(x,y,z)表示空间可放置物品的坐标点，令(l,w,h)表示空间的大小；

步骤b、制定物品块在车厢内的放置规则，用一个六元组(x',y',z',l',w',h')表示物品块的放置信息，以物品块的左后下方的顶点作为物品块的放置坐标点(x',y',z')，令(l',w',h')表示物品块的大小，利用所述物品块在车厢中的放置位置，将车厢内空间按如下方式划分为正前方S_x空间，正右方S_y空间以及正上方S_z空间；

1)定义正右方S_y空间在Y轴的长度为l_y，正前方S_x空间在X轴的长度为w_x；

若l_y＞w_x，则将所述物品块的右前方的相交空间S_xy并入正右方S_y空间，反之并入正前方S_x空间；

2)当l_y或w_x小于所有待放置的物品块的长度时，将对应的正前方S_x空间或正右方S_y空间中高于已放的置物品块的上方空间加入正上方S_z空间；

步骤c、定义物品块放置记录表为Q；定义空间存储列表为SpaceList，并将车厢空间加入空间存储列表SpaceList中，从而对空间存储列表SpaceList进行初始化；

步骤d、如果SpaceList为空，则表明当前车辆装载结束，返回物品块放置记录表Q，以及当前车辆的体积装载率；否则执行步骤e；

步骤e、初始化i＝1；

步骤f、从空间存储列表SpaceList中取出表头的空间Sp；

步骤g、判断第i个客户的物品集合B_i中的物品是否全部被装载，若是，则执行步骤h；否则直接执行步骤i；

步骤h、将i+1赋值给i后，判断i＞I是否成立，若成立，则表示物品装载完成，并返回物品块放置记录表Q，以及当前车辆的体积装载率；否则，执行步骤i；

步骤i、从物品块存储列表集合BL中取出第i个客户的物品块存储列表Bl_i，并判断物品块存储列表Bl_i中是否存在第一个满足所述空间Sp的几何约束和物品集合B_i的物品块bk；若存在，则执行步骤j，否则执行步骤f；

步骤j、将物品块bk放置在空间Sp中，从而使得空间Sp被重新划分；并将重新划分后的空间加入空间存储列表SpaceList中，并根据空间放置坐标点将空间存储列表SpaceList按优先级X轴＞Y轴＞Z轴的升序排序，同时更新物品集合B_i以及车辆载重M，并将物品块bk的放置信息保存在物品块放置记录表Q中后，执行步骤f。

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