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作者：岳华;朱玲;姚正亚;李全梁;杨虹君;殷实;王晓芳;
单位：昆船智能技术股份有限公司;昆明理工大学,民航与航空学院;
摘要：【背景和目的】由于不同条烟的规格差异化和订单方案的多样化，对烟草公司条烟组包工作造成较大困难。【方法】本文选取包数最小化、包型稳定性、包型规整度和拆包均衡性作为组包方案的目标指标，构建三维组包模型，采用包括改进蜜獾算法在内的6种启发式算法求解模型，确定出最优组包方案，满足企业高效组包需求。【结果】（1）本文搭建的三维组包模型适用于解决烟草物流中的复杂组包问题；（2）改进蜜獾算法（IHBA）的寻优效果显著，相比于粒子群算法（PSO），在最优值、最差值、平均值、平均迭代次数方面性能分别提高45%、7%、36.7%、52.1%；【结论】本文构建的最优组包系统能稳定快速地输出最优组包方案，且条烟规格和数量可以根据订单灵活调整，具有较强的适应性和可移植性。
关键词：条烟组包;三维组包模型;改进蜜獾算法;启发式算法;优化理论
基金资助：云南省科技计划项目“多式联运集成技术与智能装备研发”（No.202102AC080003）; 红云红河烟草（集团）有限责任公司科技项目“卷烟成品智慧物流园区建设研究”（No.HYHH2020XX03）; 昆明船舶设备集团有限公司科技项目“智能卷烟配送中心规划设计及配套设备研发”（No.KC2021101）
