船舶组合分段堆场调度方法
发布时间：2021-10-14 08:47
针对船舶分段堆场调度中的堆场空间利用率低和作业调度效率低的现状,建立以最小阻挡分段移动数量为优化目标的组合分段堆场调度模型;提出一种基于位置权重的进场及阻挡分段堆位的分配策略;采用深度优先搜索与分段移动方向相结合的方式获取路径,并用遗传算法与禁忌搜索相结合的混合启发式算法优化任务分段的执行顺序;分析验证调度周期、场地规格及通行能力对调度结果的影响.实验结果表明:考虑组合分段的堆场可以处理的分段数量更多;优化堆位分配策略与混合启发式算法可以明显地提高堆场空间的利用率和调度效率,并能够有效地减少堆场调度中的阻挡分段数量.
【文章来源】：上海交通大学学报. 2019,53(07)北大核心EICSCD
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
图１组合分段堆场实例Ｆｉｇ．１Ｓｋｅｔｃｈｏｆｃｏｍｂｉｎｅｄｂｌｏｃｋｓｔｏｒａｇｅｙａｒｄ
第７期孟令通，等：船舶组合分段堆场调度方法７８５此得到目标函数Ｆ，遗传算法的适应度ｆ＊＝Ｍ－Ｆ，Ｍ为足够大的整数．为了提高算法的收敛速度，采用比例复制和轮盘赌的方法选取染色体．其中：比例复制为将适应度靠前的个体直接复制到下一代；轮盘赌为根据个体适应度计算出的概率决定是否复制到下一代．下一代的其余个体由单点交叉（见图３（ａ））和交换变异（见图３（ｂ））产生．由于交换后的序列往往存在任务重复、任务遗漏、时间交错等问题，所以在染色体交叉后需要进行基因修复，以保证任务分段的执行时间不会发生变化．新一代种群由比例复制、轮盘赌、单点交叉及交换变异产生，其占比分别为ＰＥ，ＰＲ，ＰＣ，ＰＭ．２．３．２禁忌搜索设计对每一代种群中适应度值最大的个体进行禁忌搜索．禁忌搜索是组合堆场调度过程的局部最优搜索．其邻域搜索过程如图４所示，解的邻域空间通过以下步骤获取：①选择当前种群中适应度值最大的个体；②选择周期内的某一天将任务分段插入当天其他的堆位执行；③检测搜索结果的可行性，保证堆场不会被分段堆满．将邻域操作的检测结果记录于禁忌表中，以避免循环操作．图３染色体交叉变异Ｆｉｇ．３Ｃｒｏｓｓｏｖｅｒａｎｄｍｕｔａｔｉｏｎｆｏｒｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅｓ图４邻域搜索Ｆｉｇ．４Ｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄｓｅａｒｃｈ每个任务用（ｔ，ｘ１，ｘ２）表示，其中：ｘ１表示随机选择调整位置的任务；ｘ２表示任务ｘ１将要插入的位置．禁
见图３（ａ））和交换变异（见图３（ｂ））产生．由于交换后的序列往往存在任务重复、任务遗漏、时间交错等问题，所以在染色体交叉后需要进行基因修复，以保证任务分段的执行时间不会发生变化．新一代种群由比例复制、轮盘赌、单点交叉及交换变异产生，其占比分别为ＰＥ，ＰＲ，ＰＣ，ＰＭ．２．３．２禁忌搜索设计对每一代种群中适应度值最大的个体进行禁忌搜索．禁忌搜索是组合堆场调度过程的局部最优搜索．其邻域搜索过程如图４所示，解的邻域空间通过以下步骤获取：①选择当前种群中适应度值最大的个体；②选择周期内的某一天将任务分段插入当天其他的堆位执行；③检测搜索结果的可行性，保证堆场不会被分段堆满．将邻域操作的检测结果记录于禁忌表中，以避免循环操作．图３染色体交叉变异Ｆｉｇ．３Ｃｒｏｓｓｏｖｅｒａｎｄｍｕｔａｔｉｏｎｆｏｒｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅｓ图４邻域搜索Ｆｉｇ．４Ｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄｓｅａｒｃｈ每个任务用（ｔ，ｘ１，ｘ２）表示，其中：ｘ１表示随机选择调整位置的任务；ｘ２表示任务ｘ１将要插入的位置．禁忌表的长度表示在迭代过程中不能选择禁忌对象的步数．迭代系数有２个：Ｉｔｅｒ代表总迭代次数；ＮＩｔｅｒ代表计算结果没有提升的迭代次数．２．３．３混合算法的流程步骤１设定初始参数，包括最大迭代次数Ｎ，种群规模Ｚ，子代生成比例ＰＥ、ＰＲ、ＰＣ、ＰＭ，禁忌搜索最大迭代次数ＭａｘＩｔｅｒ，和最大无效迭代次数Ｎｏｎ
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于遗传算法的船舶分段运输调度方法[J]. 王冲,茅云生,辛锺桂. 上海交通大学学报. 2017(03)
[2]带有进场时间窗的船舶分段堆场调度[J]. 陈凯,蒋祖华,刘建峰,宋博,黄咏文. 上海交通大学学报. 2016(09)
[3]基于改进GA的分段堆场计划调度方法研究[J]. 张志英,计峰,曾建智. 哈尔滨工程大学学报. 2015(08)
[4]分段堆场预测调度研究[J]. 周健,曹瑞霞,汪雄. 计算机工程与应用. 2013(23)
[5]基于遗传算法的船舶分段堆场调度研究[J]. 张志英,徐建祥,计峰. 上海交通大学学报. 2013(07)
博士论文
[1]船舶分段建造过程中的资源调度优化研究[D]. 陶宁蓉.上海交通大学 2013
硕士论文
[1]船体不规则分段的动态空间调度及场地堆放问题研究[D]. 陆春霞.江苏科技大学 2013
本文编号：3435834
【文章来源】：上海交通大学学报. 2019,53(07)北大核心EICSCD
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
图１组合分段堆场实例Ｆｉｇ．１Ｓｋｅｔｃｈｏｆｃｏｍｂｉｎｅｄｂｌｏｃｋｓｔｏｒａｇｅｙａｒｄ
第７期孟令通，等：船舶组合分段堆场调度方法７８５此得到目标函数Ｆ，遗传算法的适应度ｆ＊＝Ｍ－Ｆ，Ｍ为足够大的整数．为了提高算法的收敛速度，采用比例复制和轮盘赌的方法选取染色体．其中：比例复制为将适应度靠前的个体直接复制到下一代；轮盘赌为根据个体适应度计算出的概率决定是否复制到下一代．下一代的其余个体由单点交叉（见图３（ａ））和交换变异（见图３（ｂ））产生．由于交换后的序列往往存在任务重复、任务遗漏、时间交错等问题，所以在染色体交叉后需要进行基因修复，以保证任务分段的执行时间不会发生变化．新一代种群由比例复制、轮盘赌、单点交叉及交换变异产生，其占比分别为ＰＥ，ＰＲ，ＰＣ，ＰＭ．２．３．２禁忌搜索设计对每一代种群中适应度值最大的个体进行禁忌搜索．禁忌搜索是组合堆场调度过程的局部最优搜索．其邻域搜索过程如图４所示，解的邻域空间通过以下步骤获取：①选择当前种群中适应度值最大的个体；②选择周期内的某一天将任务分段插入当天其他的堆位执行；③检测搜索结果的可行性，保证堆场不会被分段堆满．将邻域操作的检测结果记录于禁忌表中，以避免循环操作．图３染色体交叉变异Ｆｉｇ．３Ｃｒｏｓｓｏｖｅｒａｎｄｍｕｔａｔｉｏｎｆｏｒｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅｓ图４邻域搜索Ｆｉｇ．４Ｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄｓｅａｒｃｈ每个任务用（ｔ，ｘ１，ｘ２）表示，其中：ｘ１表示随机选择调整位置的任务；ｘ２表示任务ｘ１将要插入的位置．禁
见图３（ａ））和交换变异（见图３（ｂ））产生．由于交换后的序列往往存在任务重复、任务遗漏、时间交错等问题，所以在染色体交叉后需要进行基因修复，以保证任务分段的执行时间不会发生变化．新一代种群由比例复制、轮盘赌、单点交叉及交换变异产生，其占比分别为ＰＥ，ＰＲ，ＰＣ，ＰＭ．２．３．２禁忌搜索设计对每一代种群中适应度值最大的个体进行禁忌搜索．禁忌搜索是组合堆场调度过程的局部最优搜索．其邻域搜索过程如图４所示，解的邻域空间通过以下步骤获取：①选择当前种群中适应度值最大的个体；②选择周期内的某一天将任务分段插入当天其他的堆位执行；③检测搜索结果的可行性，保证堆场不会被分段堆满．将邻域操作的检测结果记录于禁忌表中，以避免循环操作．图３染色体交叉变异Ｆｉｇ．３Ｃｒｏｓｓｏｖｅｒａｎｄｍｕｔａｔｉｏｎｆｏｒｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅｓ图４邻域搜索Ｆｉｇ．４Ｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄｓｅａｒｃｈ每个任务用（ｔ，ｘ１，ｘ２）表示，其中：ｘ１表示随机选择调整位置的任务；ｘ２表示任务ｘ１将要插入的位置．禁忌表的长度表示在迭代过程中不能选择禁忌对象的步数．迭代系数有２个：Ｉｔｅｒ代表总迭代次数；ＮＩｔｅｒ代表计算结果没有提升的迭代次数．２．３．３混合算法的流程步骤１设定初始参数，包括最大迭代次数Ｎ，种群规模Ｚ，子代生成比例ＰＥ、ＰＲ、ＰＣ、ＰＭ，禁忌搜索最大迭代次数ＭａｘＩｔｅｒ，和最大无效迭代次数Ｎｏｎ
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于遗传算法的船舶分段运输调度方法[J]. 王冲,茅云生,辛锺桂. 上海交通大学学报. 2017(03)
[2]带有进场时间窗的船舶分段堆场调度[J]. 陈凯,蒋祖华,刘建峰,宋博,黄咏文. 上海交通大学学报. 2016(09)
[3]基于改进GA的分段堆场计划调度方法研究[J]. 张志英,计峰,曾建智. 哈尔滨工程大学学报. 2015(08)
[4]分段堆场预测调度研究[J]. 周健,曹瑞霞,汪雄. 计算机工程与应用. 2013(23)
[5]基于遗传算法的船舶分段堆场调度研究[J]. 张志英,徐建祥,计峰. 上海交通大学学报. 2013(07)
博士论文
[1]船舶分段建造过程中的资源调度优化研究[D]. 陶宁蓉.上海交通大学 2013
硕士论文
[1]船体不规则分段的动态空间调度及场地堆放问题研究[D]. 陆春霞.江苏科技大学 2013
本文编号：3435834
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