1. 本选题研究的目的及意义
一维装箱问题作为经典的组合优化问题，在物流仓储、资源分配、生产调度等领域有着广泛的应用。
该问题的目标是在容量限制下，将一系列物品放入尽可能少的箱子中，以最小化成本或最大化资源利用率。
研究目的：本研究旨在深入探讨基于迭代FFD算法的一维装箱问题解决方案，通过改进现有算法，提高求解效率和解的质量。
2. 本选题国内外研究状况综述
一维装箱问题作为NP-hard问题，一直是运筹学和计算机科学领域的热点研究课题。
国内外学者针对该问题提出了众多求解算法，大致可分为精确算法、启发式算法和元启发式算法三大类。
国内研究现状：国内学者在一维装箱问题上取得了一定的研究成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面:1.深入研究一维装箱问题的定义、模型以及常见的求解算法，特别针对FFD算法的优缺点进行分析，为后续研究奠定基础。
2.提出一种改进的迭代FFD算法，设计有效的迭代策略，并结合具体实例分析算法的实现步骤，对算法的时间复杂度和空间复杂度进行分析。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和案例分析相结合的研究方法，具体步骤如下：1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解一维装箱问题的研究现状、现有算法以及迭代FFD算法的研究进展，为本研究提供理论基础。
2.算法设计阶段：在深入理解FFD算法的基础上，设计有效的迭代策略，提出改进的迭代FFD算法，并对算法的复杂度进行分析。
3.仿真实验阶段：利用Python或Matlab等编程语言实现改进算法，选择合适的测试数据集，对算法的性能进行测试和分析，包括算法的求解时间、解的质量等指标，并与其他经典算法进行对比分析。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.提出了一种改进的迭代FFD算法，通过设计新的迭代策略，提高了算法的求解效率和解的质量。
2.对改进算法进行了详细的理论分析和实验验证，证明了算法的有效性和优越性。
3.将改进算法应用于实际案例，为解决实际问题提供了一种新的思路和方法。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1]徐俊刚,陈建峰,徐寅峰.求解一维装箱问题的新型混合遗传算法[J].计算机集成制造系统,2022,28(06):1706-1717.
[2]张晓霞,王晓博.改进的鲸鱼算法求解一维装箱问题[J].计算机工程与应用,2022,58(10):51-58.
[3]张凯,王万良.基于改进人工蜂群算法的一维装箱问题求解[J].计算机应用研究,2021,38(03):732-736 741.
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