基于改进遗传算法的下水驳船配载算法

发布时间：2017-10-17 05:23

  本文关键词：基于改进遗传算法的下水驳船配载算法

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【摘要】：随着能源问题的日益突出,世界各国对海洋油气资源的开采力度持续加大,海洋平台等大型海洋结构物的建造量迅速增长。驳船下水是陆上建造的大型结构物的主要下水方式,配载计算是其关键技术。现有的驳船配载系统通常只投入两列压载舱进行调载,列操作水量较大、耗时较长,在压载舱调水空间较小或潮位条件苛刻时难以找到合理的方案。因此,对下水驳船配载算法的进一步研究改进显得很有必要。本文根据下水驳船压载舱布置对称的特点,将配载过程分为纵向配载和横向分配两个步骤,使配载计算更加快速准确。纵向配载时,将同一列各压载舱看成一个整体,所有列舱均参与配载调水。在分析驳船受力情况的基础上,以列调水量值为自变量,以各列调水量值的最大值最小化为优化目标,基于双零原则建立配载模型,并用改进的浮点数编码遗传算法进行求解。得到纵向配载方案后,依据各列横向各舱的排注水能力将本列的调水量进行横向分配,得到最终的调水方案。改进遗传算法时,采用浮点数编码方式进行编码；生成初始种群时,将各自变量的取值范围等分成3个小区间,在各区间随机生成一个值,依次从各自变量的3个值中取出一个值,组成一系列个体,并选择适应度最大的50个个体作为初始种群：选择操作时,采用确定式采样结合精英保留策略的方法,并考虑个体之间的海明距离；交叉时,配对的所有父代个体均进行多次交叉,并从交叉结果中选择适应值最大的两个个体替换父代个体；变异时,以变量当前值为节点将取值区间分为上下两部分,分别将上下两部分细分成多个小区间,然后使变量值在各区间里扰动,取适应值最大的个体为变异后的个体。计算适应度值时,采用分布式的惩罚函数处理约束条件,并引入约束调节因子调节目标函数和约束条件在适应度计算时的相对大小,使算法的搜索结果兼顾优化目标和约束条件的要求。基于本文提出的优化模型和求解方法,采用Visual Basic程序设计语言开发出驳船下水配载软件,分析了计算参数对优化结果和程序运行时间的影响。计算实例证明,该配载软件方案搜索能力强,受潮位条件限制较小；求得的方案不但满足约束条件的要求,而且列排注水量较小,排注水操作耗时较小,有利于提高下水速度。
【关键词】：下水驳船 配载 遗传算法 平地造船
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：U671.5;TP18
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 绪论9-15
• 1.1 选题背景9-10
• 1.2 配载问题研究现状10-14
• 1.2.1 集装箱船配载问题10-11
• 1.2.2 油船配载问题11
• 1.2.3 散货船配载问题11-12
• 1.2.4 驳船配载问题12-14
• 1.3 本文研究目标14
• 1.4 论文主要内容14-15
• 2 遗传算法及其改进15-29
• 2.1 遗传算法概述15
• 2.2 基本遗传算法15-22
• 2.2.1 遗传算法模型表述15-16
• 2.2.2 编码方式16-18
• 2.2.3 适应度计算及其变换18-19
• 2.2.4 选择算子19-21
• 2.2.5 交叉算子21
• 2.2.6 变异算子21-22
• 2.3 约束条件的处理22-23
• 2.3.1 惩罚函数法23
• 2.3.2 搜索空间限定法23
• 2.4 遗传算法的改进23-28
• 2.4.1 编码方式的选择23
• 2.4.2 初始种群的生成23-25
• 2.4.3 适应度计算和约束条件的处理25
• 2.4.4 选择算子的改进25-26
• 2.4.5 交叉算子的改进26
• 2.4.6 变异算子的改进26-28
• 2.5 本章小结28-29
• 3 下水配载模型和算法29-46
• 3.1 信息数据处理及基础数据计算29-33
• 3.1.1 坐标系的建立29-30
• 3.1.2 下水驳船吃水计算30-32
• 3.1.3 潮位信息处理32-33
• 3.2 驳船下水力学模型33-36
• 3.2.1 下水产品信息33
• 3.2.2 驳船信息及其简化33-34
• 3.2.3 驳船受力分析34-36
• 3.3 配载方案优化模型及其求解36-42
• 3.3.1 纵向配载36-39
• 3.3.2 横向配载39-42
• 3.4 驳船稳性及强度的计算和校核42-45
• 3.4.1 稳性计算及其校核42-43
• 3.4.2 强度计算及其校核43-45
• 3.5 本章小结45-46
• 4 配载程序及计算实例46-68
• 4.1 配载程序介绍46-50
• 4.1.1 计算数据输入46-47
• 4.1.2 配载计算47-49
• 4.1.3 配载结果显示49-50
• 4.1.4 约束条件核对50
• 4.2 计算参数设置的实例分析50-59
• 4.2.1 驳船信息及数据处理50-53
• 4.2.2 不同参数下的计算结果53-58
• 4.2.3 参数设置分析58-59
• 4.3 与以往程序计算效果对比59-62
• 4.3.1 计算数据59-60
• 4.3.2 程序计算结果60
• 4.3.3 结果对比分析60-62
• 4.4 苛刻条件下的配载方案计算62-66
• 4.4.1 配载方案计算条件62-63
• 4.4.2 配载软件计算63-65
• 4.4.3 方案分析65-66
• 4.5 本章小结66-68
• 5 总结与展望68-70
• 5.1 本文总结68-69
• 5.2 研究展望69-70
• 参考文献70-73
• 致谢73-74

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前5条

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中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 夏华波;基于改进遗传算法的驳船配载方案优化研究[D];大连理工大学;2009年

本文编号：1047052