Статья посвящена рассмотрению современных тенденций и подходов к решению актуальной оптимизационной задачи трехмерной упаковки в контейнеры. Важность построения эффективных методов решения данной задачи обусловлена бурным ростом направления электронной коммерции, когда достижение даже инкрементных улучшений плотности заполнения контейнеров грузами может привести к значительным сокращениям затрат на перевозку и хранение грузов. В статье приведен анализ различных типов задач и предложена классификация задач упаковки по различным критериям, в том числе: оффлайн- и онлайн-упаковка, по размерности, по видам и количеству контейнеров и грузов. Приведена постановка классической оптимизационной задачи о рюкзаке и рассмотрены различные варианты ограничений, обусловленные особенностями решаемых задач. Приведен краткий обзор основных подходов к решению задачи. Выполнен анализ и обобщение характерных особенностей применения метаэвристических подходов, основанных на использовании эволюционных и биоинспирированных алгоритмов и методов машинного обучения, отмечены их достоинства и недостатки. В силу сложности рассматриваемой задачи предлагается активно использовать известные и разрабатывать новые модификации метаэвристических алгоритмов, которые позволяют находить квазиоптимальные решения за полиномиальное время. Приведен анализ известных методов машинного обучения, биоинспирированных алгоритмов, описаны принципы их работы, выделены их основные особенности, преимущества и недостатки, отмечена перспективность их разработки и применения для решения NP-полных задач комбинаторной оптимизации. Приведен обобщенный принцип работы метаэвристических алгоритмов. Сравнительный анализ применения различных методов оптимизации показал эффективность использования метаэвристических методов для решения задачи трехмерной упаковки.
