约束布局问题的研究具有广泛的应用背景,例如:卫星舱布局设计、厂房及设备布局、大型装备制造和钢铁企业的板材切割等。本文研究多舱卫星载荷装填设计问题,并且将载荷简化为圆柱体和长方体。该问题属于NP-hard问题,求解具有指数级时间复杂性,目前常用的方法有启发式和演化算法,但这些方法在装填前都没有考虑载荷的多舱配置优化问题。另外,基于随机初始方案的演化求解干涉计算耗时多。多舱整体装填方案优化模型的目标函数高维且多目标冲突,获得最优解十分困难。因此,目前最好的求解方法都是通过将高维解空间分解和多目标分组的优化机制,在多舱装填优化中允许载荷舱间迁移,但是这些机制只能在一定程度上降低问题求解的复杂性。受无免费午餐定理和前期工作启发,本文研究多舱卫星载荷负载配置与约束单舱装填的启发式蚁群优化方法,主要内容包括基于知识的载荷优化配置和区域启发式蚁群装填优化以及多舱装填粒子群协同优化。主要创新包括两个方面:1.提出一种基于知识的载荷优化配置与核查方法。首先,基于平衡力学和惯量定义获取载荷多舱配置的相关知识。然后,基于构造的目标函数,将知识融入启发式蚁群迭代,搜索载荷多舱配置的最优方案。另外,基于获取的知识在各舱装填的每次迭代进行载荷核查,并将配置不合理的载荷进行舱间迁移。实验数据表明:提出的载荷优化配置和核查方法能有效减少载荷的多舱不合理配置。2.提出一种基于知识的区域定位和蚁群优化定序的启发式群智能优化方法。该方法通过动态生成载荷装填的矩形区域,基于贪心策略在生成的区域集中搜索载荷的最优位置和方向,将知识与蚁群迭代相结合搜索各舱载荷的装填顺序。由于这种机制构造装填方案紧凑可行,且不存在非常耗时干涉量计算,提出方法的性能有明显的提高。实验数据表明:本文提出的装填方法比报道的最好的方法减少了整体方案的转动惯量、包络半径和计算时间,且有更好的稳定性。本文以商业卫星的载荷多舱装填设计为例研究了卫星舱载荷多舱负载配置与约束装填的启发式蚁群优化方法,通过理论分析和实验观察获取了卫星舱装填设计知识,并将它与群智能有机结合,实现了载荷的智能配置和装填优化,而区域的动态生成与载荷的定位定向策略保证了装填方案紧凑可行,且避免了巨大的干涉量计算,从而算法的性能得到改善。希望此方法能为其它复杂布局设计问题求解提供参考和借鉴。