集裝優化

集裝優化 ， 又名裝箱問題是一個利用作業研究去解決實際生活的的經典問題 。 簡單來說 ， 就是把大量小盒子裝進大箱子並塞滿的學問 。 但現實中要如何才能裝得多又快 ？ 而物體的重量 、 性質 、 保存條件等都不相同 ， 加上取出的順序要能有效提高速度 ， 又不會使運輸工具失去重心 ， 因此裝箱最佳化在效率至上運輸界中是十分重要的 。 傳統上 ， 數學家開發的演算法是啓發式演算法 ， 也就是基於一些準則 ， 比如兩個小箱子一樣寬 ， 將把寬的一邊對齊 ， 這樣的好處是算得快 ， 缺點是很多可能性 （ 或者叫可行解 ） 根本就沒有去搜索到 。 在應用上 ， 工人們會憑藉經驗估計 ， 但是難以估計準 ， 也給運輸計劃的制定帶來困難 。 拓撲學亦可用於解決這個問題 。 我們可以把集裝箱內擺放座向不同的小箱子視爲一個點 ， 把這些點之間的關係記錄爲一個個不同的拓撲結構 。 利用電腦的幫助 ， 計算不同的拓撲結構下的可能裝箱方案 ， 然後得出裝得多的方案 ， 使箱子的空間利用率得以提高 。