本书从电商仓储领域的装箱实践出发，构建了从计算订单装箱方案到包装箱回收利用的“全覆盖”策略体系。针对包装箱回收和重复利用的“绿色低碳”治理模式，抓住提升装箱方案的装载率和优化包装箱尺寸两个关键要点进行深入研究。本书将智能装箱策略作为研究焦点，构建贯穿始终的“多元共生”算法系统，提出算法体系中针对不同算法的智能选择机制；设计了一系列启发式装箱策略及其组合方法，并将其与智能算法框架结合设计了智能装箱策略；提出了不同于基础模数分割的包装箱尺寸设计方法，基于订单物品信息特征进行包装箱尺寸优化。为了能够尽可能便捷地将智能装箱策略应用于电商仓储领域的实际装箱作业活动中，本书设计了全自动智能装箱系统，还设计了智能装箱辅助决策系统，为装箱操作人员提供三维可视化的直观指引，为优化包装箱标准化尺寸提出了具体的建议。

目录

第1章绪论

11研究背景与意义

12研究目标与研究内容

13关键研究问题的提出

14研究方法与技术路线

本章小结

第2章装箱问题相关研究述评与发展前景

21装箱问题文献综述

22装箱问题研究评论与分析

23包装箱标准化与装箱实践前景

本章小结

第3章相关理论概述

31物流包装标准化

32在线装箱

33K-M聚类算法与集装模数分割法

34启发式算法与DQN算法

35遗传算法

本章小结

第4章电商仓储智能装箱策略体系构建

41智能装箱策略体系设计思想

42电商仓储装箱实践问题提炼

43电商仓储装箱问题解决思路

本章小结

第5章电商仓储装箱环节策略组合方法设计

51电商仓储三维装箱问题描述

52多种箱型三维装箱混合整数规划模型

53多种箱型三维装箱环节策略设计

54三维装箱问题启发式策略组合设计

55电商仓储装箱问题场景应用分析

本章小结

第6章考虑实践情境的装箱环节智能策略优化

61电商仓储智能装箱策略情境描述

62多种箱型三维装箱问题智能策略设计

63多种箱型三维装箱问题混合遗传算法

64多种箱型三维装箱问题蒙特卡洛树搜索算法

65多种箱型三维装箱问题深度强化学习算法

本章小结

第7章普件快递包装箱标准化

71普件快递包装箱标准化的相关定义

72现有的普件快递包装箱尺寸统计与分析

73普件快递包装箱尺寸现状调研

74普件快递包装箱尺寸标准化

本章小结

第8章电商仓储包装箱尺寸智能优化策略

81电商仓储包装箱尺寸优化问题描述

82无固定尺寸的包装箱尺寸优化策略

83部分维度固定的包装箱尺寸优化策略

84三维动态改进的包装箱尺寸优化策略

85包装箱尺寸优化的场景应用分析

本章小结

第9章基于空间颗粒模型的不规则物品智能装箱策略研究

91装箱决策问题的空间颗粒模型

92空间颗粒模型算法设计

93装箱问题算例仿真

本章小结

第10章考虑订单拆分的规则物品智能装箱模型

101问题描述

102模型构建

103订单拆分优化算法设计

104算例分析

本章小结

第11章三维在线装箱模型构建研究

111问题描述

112模型构建

113算法设计

114算例分析

本章小结

第12章结论与展望

121结论

122创新点

123未来研究展望

参考文献

附录

前言

在“绿色发展”理念与“高质量发展”理念的政策指引下，减少碳排放，提高企业生产经营运作过程中的“无人化”和“智能化”程度，从而实现“双碳”目标，已成为社会各界的共识。随着电商物流的迅猛发展，全国快递包裹量已攀升至每年800亿件以上。其中，很多包装箱空间利用率非常低，且包装箱尺寸标准化程度低，回收困难，快递拆箱后随意丢弃现象严重。这不仅导致了高昂的包装与运输成本，大量完好的包装箱被丢弃造成严重的经济浪费，相应增加的生活垃圾也污染了城市居民的生活环境。电商仓储领域的快递包装箱合理装箱与回收利用，日益成为与广大居民社会生活密切相关的重要问题。

本书从电商仓储领域的装箱实践出发，构建了从制订订单装箱方案到包装箱回收利用的“全覆盖”策略体系；针对包装箱回收和重复利用的“绿色低碳”治理模式，抓住提升装箱方案的装载率和优化包装箱尺寸这两个关键要点进行深入研究。本书将智能装箱策略作为研究焦点，构建了贯穿始终的“多元共生”算法系统，提出了算法体系中针对不同算法的智能选择机制，设计了一系列启发式装箱策略及其组合方法，并将其与智能算法框架结合设计了智能装箱策略。本书还提出了不同于基础模数分割的包装箱尺寸设计方法，即基于订单物品信息特征进行包装箱尺寸优化。为了尽可能便捷地将智能装箱策略应用于电商仓储领域的实际装箱作业活动中，本书设计了全自动智能装箱系统；在人工装箱操作环境下，还设计了智能装箱辅助决策系统，为装箱操作人员提供三维可视化的直观指引。根据基于历史订单信息的包装箱尺寸优化方法，本书提出了定期提供优化包装箱标准化尺寸的具体改进建议。

本书的主要研究内容和创新之处具体包括以下几个方面：

（1）为了使智能装箱策略在电商仓储领域真正发挥作用，实现装箱方案的数字化升级和改造，本书针对装箱方案在节约计算耗时与提升订单装载率水平方面进行了深入的研究。在梳理前人已有研究成果的基础上，本书重点关注电商仓储领域装箱的实践情境，以箱子使用数量最少和装载率水平最高为优化目标，考虑离线状态下的三维装箱问题，借鉴了前人在相关问题研究成果中采用的装箱策略、模型与算法。本书经过分析发现，多种箱型的前提条件，同一订单物品尽可能装入一个箱子的现实要求，装箱方案计算耗时最小化和装载率最高的策略优化目标，以及包装箱尺寸的动态可变性，共同构成了电商仓储领域装箱问题的特殊性。

（2）针对电商仓储领域的具体情境，本书构建了多种箱型三维装箱问题的混合整数规划模型，静态刻画了装箱方案的优化目标与约束条件。在设计装箱环节的启发式策略时，本书将静态模型转换为动态过程，对不同装箱环节的启发式策略进行有机组合，形成了装箱问题启发式策略组合求解的方法体系，得到了秒级时间内响应的装箱方案计算结果，使得行业真实数据集上的订单平均装载率达到了68%。为了进一步优化装箱方案、提升订单装载率水平，在计算耗时适当放宽或订单物品数量规模较小的条件下，本书兼顾计算耗时、问题规模与装载率之间的均衡优化，在启发式策略组合方法体系的基础上，融合了混合遗传算法、蒙特卡洛树搜索算法以及深度强化学习算法框架，实现了装箱策略的智能优化，使得真实数据集上的订单平均装载率达到了70%。

（3）将启发式策略组合方法与智能算法框架融合，构建智能装箱策略体系，不仅可以持续改进装箱方案效果，也可以对比分析不同策略与算法之间的优化程度。在融合混合遗传算法方面，本书设计了“点位变换”等一系列改进算子，与传统方法相比在求解性能和优化程度方面均有明显提升；在融合蒙特卡洛树搜索算法方面，本书设计了与装箱问题相适应的神经网络结构，并通过强化学习框架训练神经网络，用于改进树搜索过程中的“扩展”与“选择”环节，解的优化程度明显高于传统的蒙特卡洛树搜索算法，求解速度比混合遗传算法提升了2484%；在融合深度强化学习算法方面，本书设计了物品装箱顺序选择（主要是将物品装箱过程转换为时序决策过程）与启发式装箱策略组合选择（主要是根据陆续到达的订单信息匹配最优的策略组合）两种方法，并通过数据集中的实例计算验证了深度强化学习算法在复杂组合优化领域解决多种箱型三维装箱问题的可行性，以及在求解效率方面的优势。

（4）为了充分挖掘电商仓储领域装箱问题优化策略的潜力，本书将包装箱型号种类数量与每种型号的包装箱尺寸作为可变条件，在三维装箱基本启发式策略与智能优化策略研究的基础上，通过优化包装箱尺寸提高订单装载率水平。这不仅节约了包装箱耗材的使用量，降低了包装成本和运输成本，也为包装箱尺寸标准化提出了新的方法。在包装箱尺寸优化的研究中，本书分别针对无固定尺寸的物品空间堆叠与聚类策略、一维和二维尺寸固定的物品空间堆叠与聚类策略，构建混合整数