集装箱装载的三维优化问题，挺常见的，尤其是在仓库、码头这些地方。想提高装箱效率，用点算法还挺有必要的。混合多目标遗传算法就蛮适合，能帮你同时优化装载体积、装载数和价值，三箭齐发。
算法里用了个挺有意思的东西：特殊二倍体个体表示，听着拗口，意思就是基因表示更灵活。再搭配一种改良的启发式策略，基于deepest bottom left with fill (DBLF)，效率也还不错。你不用从头造轮子，直接能跑。
要是你搞的是3D 装箱问题，或者正琢磨怎么提升你的遗传算法性能，这篇文章蛮值得一看。代码不难，Matlab 和 Python 两种实现方式都有，可以按自己习惯挑。
对啦，想看相关代码或扩展示例？下面这些资源你可以顺手看看：
如果你平时就用遗传算法实际问题，想往 3D 领域扩展一下，这一套方法还挺实用的，值得试试。