基于动态规划算法的散货港口船舶调度优化

发布时间：2021-08-03 07:11

　　当前散货港口船舶航线路径复杂,导致散货港口船舶调度时间较长,运行油耗较高。现提出了基于动态规划算法的散货港口船舶调度优化方法。利用动态规划算法决策规划过程,获取船舶最优目标函数,考虑船舶调度假设条件,构建船舶调度模型;采用启发式规则和邻域变换算法相结合的混合算法,更新处理初始种群,迭代优化动态内循环次数和冷却系数,输出最优解,由此完成船舶调度优化。仿真结果表明,所提方法的总体航行油耗较低,能够有效降低船舶调度时间。 

【文章来源】：计算机仿真. 2020,37(11)北大核心

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

多个阶段决策规划过程图

根据上述船舶调度模型构建的结果,本文将在此基础上提出一种调度模型优化的算法。其算法流程如图2所示。在生产计划中,可以把港口和泊位比作“机器”,把进出港的船只比作“工件”,负荷调度是NP-hard[7]组合优化问题的一部分,为此,本文设计了一种启发式规则和邻域变换算法混合的算法来求解该问题,该算法的设计思想是根据初始公式[8]得到初始种群,然后根据相邻的变换算法对种群进行更新处理,最后利用其结果与模拟设计算法[9]进行结合,引入动态内循环次数和冷却系数进行迭代优化,输出最优解。

本文此处将采用实数编码的方式来对船舶调度方法进行描述,其中每个单独的维度表示为1×(n+m),并且船舶个体表示如图3所示。在图3中船舶编号是与部分模型相互对应的,而在进出港口的船舶模型中将0和1分别描述为进港以及出港。

【参考文献】：
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本文编号：3319194