基于改进的Skyline算法的组合优化方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于改进的Skyline算法的组合优化方法及系统，包括：步骤M1：选取所有待装货物中最大边长、最大面积或最大周长的货物分别作为第一个货物；步骤M2：依据skyline打分规则，选出三个物品放入箱子内，并分别计算浪费空间，选出浪费空间最小；步骤M3：选择高度最低的天际线，根据skyline打分规则，判断是否存在浪费空间，当存在浪费空间时，则根据当前浪费空间设置生成函数；步骤M4：选择生成函数最大的货物作为下一个货物并放入箱中，重复执行步骤M3至步骤M4，直至无法放入任何一个货物；步骤M5：将浪费空间的天际线提升至与浪费空间左右两边高度较低的天际线齐平的高度与之合并，重复执行步骤M3至步骤M5，直至装箱完成。本发明专利技术能够提高装箱率。

【技术实现步骤摘要】
基于改进的Skyline算法的组合优化方法及系统
本专利技术涉及优化调度，具体地，涉及一种基于改进的Skyline算法的组合优化方法及系统，更为具体地，涉及一种基于强化学习的Skyline算法的改进。
技术介绍
装箱问题是一种典型的组合优化问题，即如何利用有限的资源提供更多的服务，实现更多的价值。现实生活中的很多问题都能抽象成装箱问题，例如在运输行业中货物如何装入货车以减少运输成本；在服装行业布料如何裁剪以减少布料浪费；玻璃制造业中如何切割玻璃以减少玻璃碎片；甚至在云计算行业中，如何配置计算机，以最小的成本满足数据中心的存储和计算需求。这些问题都可以抽象成装箱问题来解决。装箱问题分为一维问题，二维问题和三维问题，其中二维的装箱问题已被证明是一个NP难的问题。解决NP难问题的方法有三类：精确算法、近似算法和启发式算法。精确算法力求找到问题的最优解，多采用穷举加上剪枝的技术路线，在数据量较小的情况下或许能够找到解决方案，但是在数据量很大的情况下，需要非常长的计算时间，难以进行扩展。近似算法算法不保证找到最优解，与精确算法相比它的时间复杂度是多项式级别的，在计算时间上有着较大的优势。启发式算法一般为先在计算时间和计算资源可以接受的情况下给出一个可行解，然后通过一定的规则去不断的优化这个解，常见的启发式算法有遗传算法、模拟退货算法等。本文主要针对二维装箱问题的启发式算法skyline进行改进，引入强化学习的思想，优化skyline的打分机制，同时解决skyline算法中的第一个物品难以确定的“冷启动”的问题，以提升skyline算法的装箱效率。在大规模装箱问题中，本算法依然有着较好的计算效果。专利文献CN109272135A(申请号：201710586358.0)公开了一种物品装箱方法，该方法可以根据待装箱的物品的数量，确定与该数量对应的装箱算法，若物品的数量较多，则确定的装箱算法的时间复杂度较低，从而提高装箱算法的执行效率。另外，该可以获得预先保存的物品的规格信息，将规格信息输入装箱算法即可得到能够装入所有物品的包裹箱及每个包裹箱所装入的物品，该方法无需使用物品实体，从而提高了装箱效率。并且，装箱算法在求解过程中可以满足预设的装箱条件，装箱条件可以包括包裹箱数量最少、包裹箱规格最小及同一包裹箱内物品的拣选路径最近中的任意一个或多个，以达到包裹箱空间最大化利用、包裹箱成本最低及物品的拣选路径最短中的任意一个或多个目的。专利文献CN109272135A主要是根据待装入货物的多少采用不通的装箱算法，以实现在货物很多的情况下采用更加高效的算法，从而减少算法的运行时间。本专利技术主要是根据skyline存在的问题，提出解决方案，以解决冷启动的问题，同时引入强化学习的理念，用新的生成函数优化原有的货物打分机制，以选出下一个更合适放入箱子的货物。专利文献CN106648834A(申请号：201611205454.8)公开了一种基于批装箱问题的虚拟机调度方法,该方法包括以下步骤虚拟机调度器定期接收用户提交的新的虚拟机请求,同时收集系统中每台物理机上运行的虚拟机的状态信息,包括即将结束运行的虚拟机信息针对新的每一组虚拟机请求,虚拟机调度器采用批装箱算法进行调整,得出新的虚拟机与物理机的对应关系表虚拟机调度器比较算法调度前后对应关系表之间的差异,制定并发送迁移指令给指定物理机,相关物理机根据指令完成虚拟机迁移。与现有技术相比,本专利技术方法关闭了空闲服务器以降低能耗,同时有效减少了虚拟机迁移次数提高了分配效率。专利文献CN106648834A主要是是将云计算环境中的虚拟机调度问题抽象成了装箱问题来进行处理，通过对虚拟机状态的分析，利用调度器将物理服务器的资源进行更加合理的分配，主要是利用装箱算法的思想去解决生产中的问题，目的并不是去优化装箱算法。本专利技术主要是对装箱想法的改进与优化。针对上述现有技术中的缺陷，本专利技术要解决的技术问题体现在以下几点：1)解决skyline算法中“冷启动”的问题；2)在物品规格多样的情况下，提高装箱率；3)提高大规模装箱问题的速度。
技术实现思路
针对现有技术中的缺陷，本专利技术的目的是提供一种基于改进的Skyline算法的组合优化方法及系统。根据本专利技术提供的一种基于改进的Skyline算法的组合优化方法，包括：步骤M1：选取所有待装货物中最大边长、最大面积或最大周长的三个货物分别作为第一个货物放入箱中；步骤M2：依据skyline打分规则，选出三个物品放入箱子内，并分别计算放入四个货物后的浪费空间，选出浪费空间最小的作为整个装箱策略的前四个货物的放置规则；步骤M3：选择高度最低的天际线，根据skyline打分规则，判断是否存在浪费空间，当存在浪费空间时，则根据当前浪费空间设置生成函数；步骤M4：选择生成函数最大的货物，作为下一个选中的货物，并将货物放入箱中，重复执行步骤M3至步骤M4，直至浪费空间无法放入任何一个货物；步骤M5：将浪费空间的天际线提升至与浪费空间左右两边高度较低的天际线齐平的高度，并与之合并，重复执行步骤M3至步骤M5，直至装箱完成。优选地，所述步骤M1包括：步骤M1.1：统计所有待装货物的长度和宽度，并根据长度和宽度计算每个货物的面积和周长；步骤M1.2：分别找出最大边长、最大面积或最大周长的三个货物，分别作为第一个货物放入箱子中。优选地，所述步骤M2中skyline打分规则包括：通用skyline打分规则和/或细化skyline打分规则。优选地，所述步骤M2中的浪费空间包括：wasteS＝w1*min(h1,h2)(1)其中，wasteS表示浪费空间；w1表示浪费空间的宽度，h1表示浪费空间一边高度，h2表示浪费空间另一边高度。优选地，所述步骤M3包括：步骤M3.1：选中高度最低的天际线，依据skyline打分规则对每一个没有被装入箱子的所有货物进行打分，当依据skyline打分规则得到的每一个货物的分数小于预设值时，就会存在浪费空间；步骤M3.2：根据浪费空间得到生成函数；F(X)＝C1*score+C2*wasteS(2)其中，F(X)表示生成函数；C1表示skyline打分的权重；C2表示浪费空间的权重；score表示依据skyline打分规则得到的分数；wasteS表示浪费空间。根据本专利技术提供的一种基于改进的Skyline算法的组合优化系统，包括：模块M1：选取所有待装货物中最大边长、最大面积或最大周长的三个货物分别作为第一个货物放入箱中；模块M2：依据skyline打分规则，选出三个物品放入箱子内，并分别计算放入四个货物后的浪费空间，选出浪费空间最小的作为整个装箱策略的前四个货物的放置规则；模块M3：选择高度最低的天际线，根据skyline打分规则，判断是否存在浪费空间，当存在浪费空间时，则根据当前浪费空间设置生成函数；模块M4：选择生成函数最大的货物，作为下一本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于改进的Skyline算法的组合优化方法，其特征在于，包括：/n步骤M1：选取所有待装货物中最大边长、最大面积或最大周长的三个货物分别作为第一个货物放入箱中；/n步骤M2：依据skyline打分规则，选出三个物品放入箱子内，并分别计算放入四个货物后的浪费空间，选出浪费空间最小的作为整个装箱策略的前四个货物的放置规则；/n步骤M3：选择高度最低的天际线，根据skyline打分规则，判断是否存在浪费空间，当存在浪费空间时，则根据当前浪费空间设置生成函数；/n步骤M4：选择生成函数最大的货物，作为下一个选中的货物，并将货物放入箱中，重复执行步骤M3至步骤M4，直至浪费空间无法放入任何一个货物；/n步骤M5：将浪费空间的天际线提升至与浪费空间左右两边高度较低的天际线齐平的高度，并与之合并，重复执行步骤M3至步骤M5，直至装箱完成。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于改进的Skyline算法的组合优化方法，其特征在于，包括：
步骤M1：选取所有待装货物中最大边长、最大面积或最大周长的三个货物分别作为第一个货物放入箱中；
步骤M2：依据skyline打分规则，选出三个物品放入箱子内，并分别计算放入四个货物后的浪费空间，选出浪费空间最小的作为整个装箱策略的前四个货物的放置规则；
步骤M3：选择高度最低的天际线，根据skyline打分规则，判断是否存在浪费空间，当存在浪费空间时，则根据当前浪费空间设置生成函数；
步骤M4：选择生成函数最大的货物，作为下一个选中的货物，并将货物放入箱中，重复执行步骤M3至步骤M4，直至浪费空间无法放入任何一个货物；
步骤M5：将浪费空间的天际线提升至与浪费空间左右两边高度较低的天际线齐平的高度，并与之合并，重复执行步骤M3至步骤M5，直至装箱完成。


2.根据权利要求1所述的基于改进的Skyline算法的组合优化方法，其特征在于，所述步骤M1包括：
步骤M1.1：统计所有待装货物的长度和宽度，并根据长度和宽度计算每个货物的面积和周长；
步骤M1.2：分别找出最大边长、最大面积或最大周长的三个货物，分别作为第一个货物放入箱子中。


3.根据权利要求1所述的基于改进的Skyline算法的组合优化方法，其特征在于，所述步骤M2中skyline打分规则包括：通用skyline打分规则和/或细化skyline打分规则。


4.根据权利要求1所述的基于改进的Skyline算法的组合优化方法，其特征在于，所述步骤M2中的浪费空间包括：
wasteS＝w1*min(h1,h2)(1)
其中，wasteS表示浪费空间；w1表示浪费空间的宽度，h1表示浪费空间一边高度，h2表示浪费空间另一边高度。


5.根据权利要求1所述的基于改进的Skyline算法的组合优化方法，其特征在于，所述步骤M3包括：
步骤M3.1：选中高度最低的天际线，依据skyline打分规则对每一个没有被装入箱子的所有货物进行打分，当依据skyline打分规则得到的每一个货物的分数小于预设值时，就会存在浪费空间；
步骤M3.2：根据浪费空间得到生成函数；
F(X)＝C1*score+C2*wasteS(2)
其中，F(X)表示生成函数；C1表示skyline打分的权重；C2表示浪费空间的权重；score表示依据skyline打分规则得到的分数；wasteS表示浪费空间。

...

【专利技术属性】
技术研发人员：张楠，姜鑫，母瑛，佘平，
申请(专利权)人：华东计算技术研究所中国电子科技集团公司第三十二研究所，
类型：发明
国别省市：上海;31