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摘要
三维单集装箱装载问题（Three-dimensional Single Container Loading Problem,3D-SCLP）因其在制造业和物流业中有着广泛的应用，已成为最优化领域中最经典的工程问题之一。然而，目前的优化方案主要从算法优化改进与局部约束调整等角度考虑，没有充分考虑实际装载过程中的复杂约束需求，如重量限制、负载平衡、货物稳定性、堆叠约束以及人因工程因素，导致现有方法理论装载率虽高，但实用性低。在充分考虑实际多重复杂约束的基础上，提出了一种基于天鹰座优化器的改进元启发式算法。该算法基于种群优化策略，并将差分变异和高斯扰动与潜在点策略相结合，实现复杂约束情况下的快速收敛。在中等规模工业实例数据上进行了算法验证，与传统启发式优化方法相比，所提方法能够解决中等规模复杂约束下的三维装箱优化问题，在实际空间利用率、生成效率等方面优于现有的解决方案。对物流运输行业减少人工成本，实现装箱标准化与智能化具有重要意义。
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