基于多Agent的港口集卡调度研究
发布时间：2022-10-15 13:43
集装箱卡车（简称集卡）是港口调度装卸作业过程中的重要设施,是港口作业调度的重要组成部分,对港口的装卸效率具有重要的影响。传统的集卡装卸作业按静态的装卸计划,以固定作业线的方式进行,这种方式导致作业效率不高,集卡利用效率低下。在港口装卸作业调度中,实现全港实时的集卡调度是提升作业效率的重要手段。本文以提升集卡作业效率为出发点,面向全港动态实时的集卡调度开展相关的研究,对提高港口的综合竞争力具有非常重要的现实意义及应用价值。首先,通过对现有港口集卡调度特点的分析与总结,明确了动态实时集卡调度要实现的功能和解决的问题,以“重来重去”（即穿梭于岸边--泊位之间实施装卸作业的集卡都装载集装箱）为目标,引入多Agent系统设计思想,结合蚁群算法,提出了一种分布式并行集卡调度算法模型。其次,根据其作业的特点设计了多Agent系统之间的框架模型和问题模型,其中在Agent的功能设计时,为了达到并行计算的目的将智能算法拆分并放到多Agent体的智能模块中,通过Agent之间的信息协同实现智能算法的优化求解,这种利用多Agent并行计算方式来实现调度作业,极大地提高了运行处理效率,从而可以提高集卡调度的实...
【文章页数】：71 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 选题背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 论文技术路线和内容
2 相关技术及算法
2.1 集卡相关理论概述
2.1.1 集卡作业流程概述
2.1.2 VRP概述
2.1.3 动态实时调度
2.2 多Agent的相关技术
2.2.1 Agent与多Agent系统
2.2.2 多Agent之间的通信方式
2.3 常见智能优化算法
2.3.1 模拟退火算法
2.3.2 禁忌搜索算法
2.3.3 蚁群算法
2.3.4 粒子群优化算法
2.3.5 遗传算法
2.4 智能优化算法的选择
2.5 本章小结
3 基于多Agent的集卡调度框架功能设计
3.1 智能模型设计
3.1.1 问题描述
3.1.2 模型假设与参数定义
3.1.3 模型的构造
3.1.4 模型的求解
3.1.5 智能模型的分析与评价
3.2 总体框架模型设计
3.3 Agent体设计
3.3.1 集卡调度Agent设计
3.3.2 管理Agent设计
3.3.3 集卡Agent设计
3.4 交互设计
3.5 本章小结
4 集卡实时调度的实现与应用
4.1 Agent部署
4.2 调度系统的实现
4.2.1 多Agent的交互实现
4.2.2 调度系统的执行机制
4.3 实例应用分析
4.3.1 案例背景
4.3.2 数据来源
4.3.3 参数分析与结果展示
4.4 本章小结
5 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
参考文献
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]混合变异和时变惯量的混沌多目标粒子群优化[J]. 朱沙,陈臣,田月娜. 统计与决策. 2019(08)
[2]基于信息素的多Agent车间调度策略[J]. 陈鸣,朱海华,张泽群,金永乔,王盈聪,唐敦兵. 中国机械工程. 2018(22)
[3]基于改进模拟退火算法的虚拟机调度优化方法[J]. 马小晋,许华虎,卞敏捷,高洪皓,段玉聪. 通信学报. 2018(S1)
[4]多Agent动态任务分配问题[J]. 张家良,王迎磊,李复名,周涛. 电子技术与软件工程. 2018(18)
[5]基于Agent的智能制造系统实时动态调度机制研究[J]. 黄腾霄,唐敦兵,张海涛,许超. 机械制造与自动化. 2017(06)
[6]改进遗传模拟退火算法在TSP优化中的应用[J]. 何庆,吴意乐,徐同伟. 控制与决策. 2018(02)
[7]基于Agent的混合流水车间动态调度系统[J]. 王芊博,张文新,王柏琳,吴子轩. 计算机应用. 2017(10)
[8]一种基于多目标优化的混合在线集卡调度方法[J]. 李凡,杜玉越. 山东科技大学学报(自然科学版). 2017(02)
[9]一种动态划分的混合连续域蚁群优化算法[J]. 姜道银,葛洪伟,袁罗. 计算机工程与应用. 2018(07)
[10]基于Dijkstra算法的集装箱港口集卡调度场规划研究[J]. 卢飞. 中国水运. 2017(01)
博士论文
[1]改进免疫遗传算法及其在优化调度问题中的应用研究[D]. 马佳.东北大学 2008
硕士论文
[1]港口集装箱码头岸桥与场桥联合调度优化研究[D]. 吴勇智.集美大学 2018
[2]基于多Agent的柔性生产动态调度系统研究[D]. 梁慰乐.华南理工大学 2018
[3]集装箱码头堆场作业重调度研究[D]. 张桂榕.大连海事大学 2018
[4]港口集装箱运输车辆调度模型及算法研究[D]. 殷晶晶.深圳大学 2017
[5]集装箱码头集卡调度优化研究[D]. 张芳芳.深圳大学 2017
[6]集装箱码头外集卡预约到港优化研究[D]. 黄晓笛.大连海事大学 2017
[7]基于多Agent的锻造生产调度系统研究[D]. 徐青.南京理工大学 2014
[8]基于装卸协调作业的集装箱码头集卡路径优化研究[D]. 刘丰硕.大连海事大学 2010
本文编号：3691415
【文章页数】：71 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 选题背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 论文技术路线和内容
2 相关技术及算法
2.1 集卡相关理论概述
2.1.1 集卡作业流程概述
2.1.2 VRP概述
2.1.3 动态实时调度
2.2 多Agent的相关技术
2.2.1 Agent与多Agent系统
2.2.2 多Agent之间的通信方式
2.3 常见智能优化算法
2.3.1 模拟退火算法
2.3.2 禁忌搜索算法
2.3.3 蚁群算法
2.3.4 粒子群优化算法
2.3.5 遗传算法
2.4 智能优化算法的选择
2.5 本章小结
3 基于多Agent的集卡调度框架功能设计
3.1 智能模型设计
3.1.1 问题描述
3.1.2 模型假设与参数定义
3.1.3 模型的构造
3.1.4 模型的求解
3.1.5 智能模型的分析与评价
3.2 总体框架模型设计
3.3 Agent体设计
3.3.1 集卡调度Agent设计
3.3.2 管理Agent设计
3.3.3 集卡Agent设计
3.4 交互设计
3.5 本章小结
4 集卡实时调度的实现与应用
4.1 Agent部署
4.2 调度系统的实现
4.2.1 多Agent的交互实现
4.2.2 调度系统的执行机制
4.3 实例应用分析
4.3.1 案例背景
4.3.2 数据来源
4.3.3 参数分析与结果展示
4.4 本章小结
5 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
参考文献
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]混合变异和时变惯量的混沌多目标粒子群优化[J]. 朱沙,陈臣,田月娜. 统计与决策. 2019(08)
[2]基于信息素的多Agent车间调度策略[J]. 陈鸣,朱海华,张泽群,金永乔,王盈聪,唐敦兵. 中国机械工程. 2018(22)
[3]基于改进模拟退火算法的虚拟机调度优化方法[J]. 马小晋,许华虎,卞敏捷,高洪皓,段玉聪. 通信学报. 2018(S1)
[4]多Agent动态任务分配问题[J]. 张家良,王迎磊,李复名,周涛. 电子技术与软件工程. 2018(18)
[5]基于Agent的智能制造系统实时动态调度机制研究[J]. 黄腾霄,唐敦兵,张海涛,许超. 机械制造与自动化. 2017(06)
[6]改进遗传模拟退火算法在TSP优化中的应用[J]. 何庆,吴意乐,徐同伟. 控制与决策. 2018(02)
[7]基于Agent的混合流水车间动态调度系统[J]. 王芊博,张文新,王柏琳,吴子轩. 计算机应用. 2017(10)
[8]一种基于多目标优化的混合在线集卡调度方法[J]. 李凡,杜玉越. 山东科技大学学报(自然科学版). 2017(02)
[9]一种动态划分的混合连续域蚁群优化算法[J]. 姜道银,葛洪伟,袁罗. 计算机工程与应用. 2018(07)
[10]基于Dijkstra算法的集装箱港口集卡调度场规划研究[J]. 卢飞. 中国水运. 2017(01)
博士论文
[1]改进免疫遗传算法及其在优化调度问题中的应用研究[D]. 马佳.东北大学 2008
硕士论文
[1]港口集装箱码头岸桥与场桥联合调度优化研究[D]. 吴勇智.集美大学 2018
[2]基于多Agent的柔性生产动态调度系统研究[D]. 梁慰乐.华南理工大学 2018
[3]集装箱码头堆场作业重调度研究[D]. 张桂榕.大连海事大学 2018
[4]港口集装箱运输车辆调度模型及算法研究[D]. 殷晶晶.深圳大学 2017
[5]集装箱码头集卡调度优化研究[D]. 张芳芳.深圳大学 2017
[6]集装箱码头外集卡预约到港优化研究[D]. 黄晓笛.大连海事大学 2017
[7]基于多Agent的锻造生产调度系统研究[D]. 徐青.南京理工大学 2014
[8]基于装卸协调作业的集装箱码头集卡路径优化研究[D]. 刘丰硕.大连海事大学 2010
本文编号：3691415
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