[发明专利]基于非活动非支配解的多目标货物装载求解系统及方法

说明书

本发明公开了一种基于非活动非支配解的多目标货物装载求解方法，包括：S1.建立多目标货物装载问题模型，并建立相对应的单目标问题模型；S2.初始化已知非支配解数量，对单目标问题模型进行求解，得到非支配解；S3.根据已知非支配解确定解集，并确定已知非支配解中的非活动非支配解的数量；S4.确定所有非支配解的数量以及非活动非支配解的数量，求解新的非支配解，并对单目标问题模型进行划分，得到数个子问题模型；判断新的非支配解是否求解过子问题模型及子问题模型的松弛问题，若是，则直接给出求解结果；若否，则进行求解，得到非支配解的结果；S5.判断子问题模型是否都无解，若是，则执行步骤S6；若否，执行步骤S3；S6.结束程序。

技术领域

本发明涉及货物装载优化技术领域，尤其涉及基于非活动非支配解的多目标货物装载求解系统及方法。

背景技术

货物装载问题是一种组合优化的NP完全问题。问题可以描述为：给定一组货物和一组货仓，每种货物在各个货仓中都有自己的重量和利润，在限定的总重量内，确定一个选择方案使得货物的总利润最高。

多目标货物装载问题是一种多目标优化问题，求解多目标优化问题有一些通用的算法，比如加权法，ε约束方法或者标量化方法，如果算法能够产生多目标优化问题的全部有效解，该算法即为多目标精确算法。一般所说的多目标优化指的是决策变量为连续变量的多目标问题，实际上，即使是最简单的多目标优化问题，例如最短路径问题或者生成树问题，确定决策空间的点是否与有效解有联系都是NP完全问题。因此有关多目标优化问题的研究更侧重于近似算法，而不是精确算法。但在多目标货物装载问题中，多目标问题的决策变量为整数，即多目标整数规划问题，由于其整数特性，多目标整数规划问题有非凸且有限的可行空间，所以可以求出其全部的有效解。

因此，本发明提出了一种基于非活动非支配解检测的多目标货物装载问题精确求解系统及方法。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术的缺陷，提供了一种基于非活动非支配解的多目标货物装载精确求解系统及方法，在划分子模型的时候，排除了在前两个维度上都完全被其他非支配解支配的非支配解，即非活动非支配解，这类非支配解对求解新的非支配解没有影响。从而减少了考虑求解的子模型个数，提高了求解效率，降低了算法求解时间。

为了实现以上目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于非活动非支配解的多目标货物装载求解方法，包括：

S1.建立多目标货物装载问题模型，并建立与所述多目标货物装载问题模型相对应的单目标问题模型；

S2.初始化已知非支配解数量，并对所述单目标问题模型进行求解，得到所述单目标问题模型的非支配解；

S3.根据已知非支配解确定解集，并确定已知非支配解中的非活动非支配解的数量；

S4.确定所有非支配解的数量以及非活动非支配解的数量，求解新的非支配解，并对单目标问题模型进行划分，得到数个子问题模型；并判断新的非支配解是否求解过子问题模型及子问题模型的松弛问题，若是，则直接从历史数据中给出求解结果；若否，则对子问题模型进行求解，得到子问题模型的非支配解的结果，并将所述子问题模型的非支配解以及与子问题模型的非支配解对应的决策变量存储于历史数据中；

S5.判断子问题模型是否都无解，若是，则执行步骤S6；若否，执行步骤S3；

S6.结束程序。

进一步的，所述步骤S1具体为：

建立多目标货物装载问题模型，表示为：

Max{z₁(x)，z₂(x)...z_p(x)}

x_j∈{0，1}j＝1，2，...，h