圆形Packing问题是一类著名的NP-hard问题,该问题主要目标是将一系列已知半径的小圆如何无嵌入的放入一个半径未知的容器内,使得容器的半径尽可能的小。容器的形状根据实际的问题可以多种多样,如圆形、矩形、正方形、多边形等。圆形Packing问题有许多非常广泛的应用,如轮船运输、机动车工业、材料切割、无线通信领域、食品工业等等。作为一个经典的NP-hard问题,不存在精确的算法能够在多项式时间内解决这类问题,除非P=NP。国内外研究者提出了一系列启发式的方法,在合理的时间内找到其近似解。本文研究圆形Packing问题中的一个重要的子问题,如何将一系列的不等圆无嵌入的放入正方形容器内。通过借鉴和融合求解矩形Packing和圆形Packing的一些启发式策略,提出了一个基于动作空间的全局优化算法(ASGO)。该算法主要分为三个步骤:1)从一系列随机生成的格局出发,利用LBFGS拟牛顿方法将这些格局调整到局部最优值,如果某个解合法则调用后续的方法;否则执行步骤2),选择压迫程度最大的圆,将它移动到最大的动作空间或者随机选择的动作空间当中,如果经过多次的迭代选择跳坑动作之后,还没找到合法的解,则执行步骤3)执行干扰动作:将格局内的一些大圆随机交换,一些小圆也随机交换,从而跳出当前的局部陷阱,期望通过干扰进入到一个更有前途的区域。另外,我们还采取了一些其他的启发式策略,如随机交换相似的圆和在不同象限内的圆;为了防止陷入局部震荡的情形,在执行步骤2)的时候,对进行跳坑的圆,加入了禁忌策略。测试了Packomania网站上的2组共68个算例。ASGO算法改进了其中的63个算例的最好结果,并且与其余5个算例最好记录持平。