摘要
一维装箱问题作为经典的组合优化问题，在物流仓储、资源分配等领域有着广泛应用。
蚁群算法作为一种模拟自然界中蚂蚁觅食行为的启发式算法，近年来在求解装箱问题上展现出巨大潜力。
本文首先介绍了一维装箱问题的定义、数学模型和评价指标，以及蚁群算法的基本原理和流程。
其次，对近年来国内外学者将蚁群算法应用于一维装箱问题的研究成果进行了综述，分析了不同蚁群算法改进策略的优缺点，包括编码方案、状态转移规则、信息素更新机制等方面的改进。
最后，对未来蚁群算法在一维装箱问题求解中的发展趋势进行了展望，指出了尚待解决的问题和挑战。
关键词：一维装箱问题；蚁群算法；启发式算法；组合优化；文献综述
#1.1一维装箱问题一维装箱问题(One-DimensionalBinPackingProblem,1D-BPP)是指将一组不同大小的物品放入容量相同的箱子中，目标是用最少的箱子装下所有物品。
每个物品只有一个属性：长度，且物品不能被分割。
#1.2蚁群算法蚁群算法(AntColonyOptimization,ACO)是一种模拟自然界中蚂蚁觅食行为的启发式优化算法。
蚂蚁在寻找食物的过程中会释放一种叫做信息素的物质，信息素浓度越高，表示该路径被蚂蚁选择的次数越多，也就意味着该路径越短或越优质。
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