基于人机交互—蚁群算法的港口疏船调度优化

发布时间：2018-08-28 14:07

【摘要】：为解决因港口无法正常作业导致大量船舶压港后的疏船调度问题,从同时兼顾船公司和港口方利益出发,建立了船舶平均在港时间最短、额外作业成本最低、生产秩序恢复最快的调度生产多目标优化模型。利用多属性效用理论将多目标转换为单目标,并构建了相应的评价函数,采用改进的蚁群算法并结合人机交互以及邻域搜索方法求解,最后以大连港集装箱码头实际案例进行验证。结果表明,与通常调度方法相比,文中建立的优化模型能够更好地解决疏船问题;对比常规的蚁群算法,改进后的算法搜索效率更高。上述模型和算法为集装箱码头的生产组织调度提供了新的优化思路和方法。
[Abstract]:In order to solve the problem of ship dispersal scheduling after a large number of ships are pressed due to the failure of normal operation in ports, the average time spent in port is the shortest and the extra operating cost is the lowest in consideration of the interests of both the shipping company and the port side. Multi-objective optimization model for scheduling production with the fastest recovery of production order. Using the multi-attribute utility theory, the multi-objective is transformed into a single objective, and the corresponding evaluation function is constructed, and the improved ant colony algorithm is used to solve the problem in combination with human-computer interaction and neighborhood search method. Finally, the actual case of Dalian Port Container Terminal is verified. The results show that the proposed optimization model can solve the problem of ship thinning better than the usual scheduling methods, and the improved algorithm is more efficient than the conventional ant colony algorithm. The above models and algorithms provide a new optimization method for the production organization and scheduling of container terminals.
【作者单位】： 大连海事大学交通运输工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71372087) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(3132016052)
【分类号】：U691.3

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本文编号：2209615