一维装箱问题作为经典的NP-hard问题，在物流仓储、资源分配等领域有着广泛应用。

模拟退火算法作为一种元启发式算法，具有跳出局部最优解、全局搜索能力强的优点，为解决一维装箱问题提供了新的思路。

本文首先介绍了一维装箱问题的定义、模型及研究意义，接着阐述了模拟退火算法的基本原理，包括Metropolis准则、冷却进度表等关键概念。

随后，本文重点梳理了国内外学者基于模拟退火算法求解一维装箱问题的研究现状，详细分析了不同编码方案、邻域结构、参数设置对算法性能的影响，并比较了模拟退火算法与其他算法在求解效率、解质量方面的差异。

最后，本文总结了现有研究的不足，并展望了未来研究方向，例如：设计更加高效的编码方案和邻域结构、结合其他智能算法改进模拟退火算法性能等。

关键词：一维装箱问题；模拟退火算法；元启发式算法；编码方案；邻域结构

#1.1一维装箱问题一维装箱问题(One-dimensionalBinPackingProblem,1D-BPP)是指将一组不同尺寸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。

这是一个NP-hard问题，意味着目前没有找到可以在多项式时间内求解该问题的算法。

#1.2模拟退火算法模拟退火算法(SimulatedAnnealingAlgorithm,SA)是一种元启发式算法，其灵感来自于金属退火过程。

该算法从一个高温状态开始，逐步降低温度，并在每个温度下进行多次随机扰动，以寻找全局最优解。