(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111385597.2 (22)申请日 2021.11.22 (71)申请人 山东师范大学 地址 250014 山东省济南市历下区文化 东 路88号 (72)发明人 陈红玲　谭艳艳　闫泽远　石林　 刘丽　 (74)专利代理 机构 济南圣达知识产权代理有限 公司 372 21 代理人 朱忠范 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/08(2012.01) G06N 3/12(2006.01) (54)发明名称 三维装箱方法及系统 (57)摘要 本发明提供一种三维装箱方法及系统， 属于 物流系统设备技术领域， 将订单中的货物按照体 积大小顺序排序， 体积大的货物个体优先装入车 厢； 以已装入车厢的最后一个货物个体为中心， 判断车厢内剩余空间容积是否不小于当前订单 剩余货物个体的体积之和， 若是， 则该该当前订 单可以装入 车厢内， 否则该当前订单排除装入该 车厢内。 本发明获取了更多样化的订单序列， 保 证了更多的装箱选择空间； 利用遗传算法新产生 的后代子个体和原有的父代个体的差别较大， 保 证了在全局范围内的有效搜索， 获得每个物品放 入的具体位置， 得到装箱方案， 提高了货物装载 的速度， 减少了时间和人工成本， 提高了工作效 率以及车厢空间利用率。 权利要求书1页 说明书8页 附图1页 CN 114330822 A 2022.04.12 CN 114330822 A 1.一种三维装箱方法， 其特 征在于， 包括： 将订单中的货物按照体积大小顺序排序， 体积大的货物个体优先装入车厢； 以已装入 车厢的最后一个货物个体为中心， 判断车厢内剩余空间容积是否不小于当前订单剩余货物 个体的体积之和， 若 是， 则该该当前订单可以装入 车厢内， 否则该当前订单排除装入该车厢 内。 2.根据权利要求1所述的三维装箱方法， 其特征在于， 还包括对车厢的容积按照大小顺 序排列， 优先利用容积大的车厢。 3.根据权利要求1所述的三维装箱方法， 其特征在于， 利用遗传算法对所有订单进行初 始化， 得到大小与订单个数相等的染色体； 根据染色体的排序计算该订单初始 化的方式， 判 断是否能够满足车厢的载重要求和车厢的容积要求。 4.根据权利要求3所述的三维装箱方法， 其特征在于， 经过初始化之后， 得到订单装如 车厢的序列； 根据这个序列， 计算可以装入车厢内订单 的总体积和总的重量是否超出了当 前车厢的空闲体积以及车厢的载重， 如果能够 满足约束 条件， 那么就可以保留这条染色体， 如果不满足， 则需要舍弃 该染色体。 5.根据权利要求4所述的三维装箱方法， 其特征在于， 把满足约束条件的订单序列看作 是一个数组， 通过提取 数组中每一维度的值判断哪些订单 可以装入当前车厢。 6.根据权利要求5所述的三维装箱方法， 其特征在于， 根据 所述数组对对订单内货物个 体位置摆放的染色体进行编码， 根据编码， 判断货物个体放置的位置是否能满足车厢的容 积约束。 7.根据权利要求6所述的三维装箱方法， 其特征在于， 提取出所述数组中数据的前两位 使用染色体编码方式让其发生变异， 即货物个体的放入顺序发生改变， 接着提取出该数据 的最后一位让每个货物的相对位置交叉， 得到一个变异和交叉后的货物个体编号和相对位 置， 完成编码。 8.根据权利要求7所述的三维装箱方法， 其特征在于， 如果是首个订单最初的货物放 入， 那么就只需要根据预先设定的码垛要求装载即可； 如果其他货物个体放到最初的货物 上面的空间， 需要考虑该其他货物个体是否小于所述最初的货物个体的容积， 并确定是否 能满足载重约束； 以当前想要放置货物个体的位置为坐标， 判断三个维度上 的长宽高是否 能够满足约束； 评价第一代的适应度值， 与子代进 行比较， 选择一个适应度最优的方案作为 最终的装箱方案 。 9.一种三维装箱系统， 其特 征在于， 包括： 逻辑控制器， 其被配置为： 将订单中的货物按照体积大小顺序排序， 体积大的货物个体 优先装入车厢； 以已装入车厢的最后一个货物个体为中心， 判断车厢内剩余空间容积是否 不小于当前订单剩余货物个体的体积之和， 若是， 则该该当前订单可以装入车厢内， 否则该 当前订单排除装 入该车厢内。 10.一种电子设备， 其特征在于， 包括： 处理器、 存储器以及计算机程序； 其中， 处理器与 存储器连接， 计算机程序被存储在 存储器中， 当电子 设备运行时， 所述处理器执行所述存储 器存储的计算机程序， 以使电子设备执行实现如权利要求1 ‑7任一项所述的三维装箱方法 的指令。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114330822 A 2三维装箱方 法及系统 技术领域 [0001]本发明涉及物流系统设备技术领域， 具体涉及一种基于遗传算法的三维装箱方法 及系统。 背景技术 [0002]随着物流行业的快速发展， 为解决箱柜类货物装载过程中存在的效率低下， 人工 成本高的问题， 越来越多的企业开始关注于物流配送过程的优化。 装箱作为仓储运输中重 要的一个环节， 借助于三维装箱技术， 装箱工作人员可以根据系统推荐的订单顺序以及订 单内物品的摆放方式有序装载货物， 最大化的利用装载 空间。 所以三维装箱 技术， 对于提高 物流装载， 资源分配等方面的改进具有重要的实际应用价 值。 [0003]三维装箱问题， 是一类 组合优化问题， 是一种为物流中心优化装箱秩序的系统， 目 的旨在提高装箱率， 减少箱体的占用， 继而减少成本。 在实际的装箱中， 仓中货物由公司仓 库管理系统下单后， 经配货系统打印出的配货单后， 由仓库配货员为下单的客户配货， 之后 货物由中心仓运输到各个地区。 每批货物一般会分成N个订单， 按照派送的顺序 送达到各个 地区。 在装箱的过程中会有很多的约束： 每种货物的载重级别； 套机的约束； 摆放限制的约 束； 承重面的约束(比方说， 冰箱立放可以承重， 则选择； 卧放就不能承重， 则去除选择)； 摆 放的方向等。 随着货物量的增大， 物品种类的增加， 装载的约束条件也就越多。 目前该领域 利用传统的人工装载策略的方式， 已经无法满足当前业务需要， 使用人工装载的方式在装 卸过程中物品的摆放大都是依靠装卸工作人员的经验得到的， 系统性较差， 并且随着货物 种类的增加， 也会消耗更多的时间成本。 所以， 在装箱之前先设计出一份合理的装箱方案， 才能提高装载率， 节约时间。 [0004]在实际的装车过程中， 一个装箱顺序的优劣与否并不是单独的由一个箱体的位置 决定的， 一段连续的装箱序列或者说一部 分的箱体编 码区间才是决定整个装箱效果是否优 秀的关键。 在传 统的优化领域， 对于装箱优化的算法有很多， 比如， Geor ge等提出以空间分 割为原则的启发式算法， 建立一种标准的装箱秩序， 这种方法可以降低使用以空间分割原 则的启发式算法进行装填时， 由于没有引导约束而产生的局部装填混乱， 从而更加接近真 实的最优解。 但是该算法的最 终结果依赖于初始装箱序列， 如果初始装箱序列不高， 容易陷 入局部最优。 张雅舰等在遗传算法导入降序最佳适应算法提高求解速度； 游伟等提出了一 种混合遗传算法， 将关键点构造法与遗传算法结合； 但是以上两种 方法都是针对与约束少 的小件货物， 所以应用的范围比较有限， 翟钰结合遗传算法的概念提出混合遗传算法， 这种 算法的初始方案对 装箱序列的影响降低了， 但是算法的鲁棒 性较低。 发明内容 [0005]本发明的目的在于提供一种基于优化的遗传算法， 能够更好的获得适合的装载序 列， 提高货车 的装载率和工作效率， 克服传统人工装载方式工作效率低下 的弊端的三维装 箱方法及系统， 以解决上述背景技 术中存在的至少一项技 术问题。说　明　书 1/8 页 3 CN 114330822 A 3