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基于禁忌搜索算法的集装箱装载问题研究的综述报告
禁忌搜索算法是一种启发式算法，主要用于解决最优化问题。集装箱装载问题是其中之一。集装箱装载问题是指如何在满足限制条件的前提下，将不同大小的集装箱装载进给定的容器中，使得容器能够最大化利用。在实际环境中，容器负载是一项关键技术。较好的负载设计可降低空运、海运、铁路运输等相关费用。本报告将介绍禁忌搜索算法在集装箱装载问题的应用。
禁忌搜索算法的基本原理是，在搜索过程中，维护一个“禁忌表”和“候选表”来记录已经被搜索过的解，在搜索最优解的过程中，通过设置一定的跳出条件，避免算法陷入局部最小值。禁忌搜索算法可以通过一定的修改，以适应集装箱装载的问题。例如，可以通过设置禁忌表的元素为某个集装箱在容器中的位置、旋转方式，或者在某些特殊情况下，设置禁忌表为某个集装箱的类型或者容器的维度。
禁忌搜索算法通常可以设置以下停止准则：
1.到达最大迭代次数；
2.目标函数变化量不大于指定值；
3.达到某些预定义的条件；
4.达到预先设定的时间截点；
在实际应用中，禁忌搜索算法在集装箱装载问题中的应用可以如下：
1.容器预处理：通过合适的方法对空闲容器的空间进行一些约束或启发性的搜索，可以将搜索空间限制在一定范围内，提高算法效率。
2.禁忌表元素的定义：禁忌表元素的定义要具有可行性和可变性，为搜索合法解提供保证。
3.禁忌规则和跳过条件的定义：禁忌搜索算法要尽可能地规避局部最优解，因此禁忌规则和跳过条件的定义需要更注重搜索全局最优解的效果。
4.对不同的禁忌搜索算法的评估：禁忌搜索算法在集装箱装载问题中可以调整某些参数，如禁忌长度、邻域等。对不同的禁忌搜索算法进行评估，以选择最佳算法和参数进行实现，可以有效提高算法效率和精度。
在实际环境中，禁忌搜索算法能够有效地解决集装箱装载问题，相比其他优化算法，具有较小的求解时间和更好的解决方案效果。但是，应用禁忌搜索算法需要针对实际问题设置好问题模型和求解算法，以充分利用和优化算法的效果。