基于粒子群算法的泊位分配集成优化研究

泊位分配直接影响着港口船舶的进港靠泊时间和作业效率.为获得合理的集装箱码头泊位分配计划,建立了以最小化船舶在港时间和码头运营成本的集成优化模型,并应用粒子群算法进行求解.通过与Gurobi软件求解结果进行对比,发现在求解大规模的船舶调度问题时,粒子群算法在求解时间上比Gurobi更有效.     

基于多目标烟花算法的泊位-岸桥整合调度研究

泊位和岸桥是集装箱港口的两种相互关联的稀缺资源,也是船舶在港口停泊时间长短的两个决定因素。其合理的分配与调度一直是制约港口发展的重要问题,如何合理地提高泊位与岸桥的使用效率是提高集装箱码头的接纳力,提升集装箱码头生产力和服务水平的前提。本文以集装箱码头泊位-岸桥为研究对象,结合港口的实际运营情况,给出了泊位-岸桥联合调度的一个混合整数非线性规划的多目标优化模型,设计改进的多目标烟花算法对此模型进行求解,通过对爆炸产生的火花进行最优判定、变异操作,并对Pareto前端解应用外部档案机制进行存储。并进一步以国内某港口的某段时间内的实际运营情况为例,检验模型和算法的正确性。     

基于改进灰狼算法的港作拖轮调度研究

在船舶大型化的发展以及港口资源日益紧张的趋势下,拖轮调度作为减少港口拥堵与节约港口资源的重要手段,成为当前亟待解决的问题。通过以拖轮空驶燃油成本与拖轮助航燃油成本为目标函数,构建多停泊基地条件下的多目标拖轮调度模型,提出一种混合小生境灰狼算法(Hybrid Niche Grey Wolf Optimization, HNGWO)进行求解,针对拖轮调度问题的整数规划特点引入交叉修正更新策略,以加强算法的收敛性能,最后分别采用CPLEX、GA、PSO、GWO、HNGWO对多规模算例的求解结果进行对比分析。结果表明,HNGWO相比于GA、PSO的最优值平均优化比例可达5.07%,相比于GWO的收敛速度平均优化比例为13.23%,并输出中等规模下的收敛曲线与最优调度方案甘特图,直观展示了改进算法的求解效果与收敛速度,为提高港口通行效率与经济效益提供了参考方案。     

基于集合划分的航速可变不定期船舶调度模型

基于不定期船多货物、多船舶、多挂靠港口和多航线的运营组织特征,综合考虑船速对航次时间、航次成本的非线性影响,提出了不定期船舶调度的非线性网络规划模型,用于解决航速可变的船舶选线与调度规划问题.针对模型的结构特点,设计了基于集合划分方法的两阶段求解算法.通过案例计算验证了模型和算法的效果.计算结果表明：考虑船速可变,制定的船舶调度方案能使营运收益提高10%~25%.新建立的模型能够对船舶运行计划、货载选择、包运货物运输组织方式和船速等进行统筹规划,制定详细的船舶运行时刻表,为不定期船舶调度实务提供决策支持.     

基于协作能力约束的港口集卡调度优化策略

为提高集装箱船舶装卸过程中集卡和吊装设备同步作业效率,引入基于时间窗的冲突反馈机制。首先根据港口物流常规工作参数,结合港口物流成本计算方法,预先分配集装箱装卸任务,规划转移路线,然后在工作过程中实时监控集卡队列行驶位置,设计基于能力约束判断的资源协作模型,解决吊装作业溢出问题。为避免局部收敛,模型应用了改进的量子遗传进化算法进行求解。案例分析表明:资源协作能力约束下的集卡调度实施后,泊船停靠时间大大缩短,堆场通道堵塞现象大大减少。因此,通过协作能力约束分配港口物流资源可以在控制港口内部物流系统整体成本的基础上改善物流效率。     

基于吸引子布局算法求解码头泊位岸桥分配问题

泊位和岸桥资源是港口码头的重要稀缺资源,如何合理的安排调度船舶靠泊和岸桥工作对港口码头的作业效率有极其重要的影响.同时研究了泊位分配与岸桥调度分配问题,通过将靠泊时间、岸桥使用以及泊位占用进行抽象化,成为一种矩形评价块,并将整体靠泊作业过程转化为一种新的三维矩形布局问题进行研究.计算表明,将传统建模方法转化为空间布局模型可全面考虑靠泊过程中各类型资源的占用,并可有效提高各类资源在靠泊作业中的总体宏观效率,与传统建模和算法相比有明显的优越性和更全面的统筹性.     

泊位调度问题的GATS混合优化策略

在集装箱港口的运作中，泊位调度系统是制约集装箱港口降低船舶在港时间和运营成本的主要瓶颈之一．泊位调度问题是NP难问题，本文分别应用遗传算法GA和混合优化策略GATS对泊位调度问题的非线性规划模型进行了求解，与遗传算法相比，混合优化策略GATS增加了种群多样性，加速了进化过程，避免陷入局部极小解。     

LTE系统下行链路中无线资源分组调度算法研究

介绍了LTE系统的发展概况,探讨了适用于LTE系统下行链路的无线资源分组调度算法,并对这些算法进行了仿真和分析.指出了分组调度算法的发展方向.     

基于Memetic算法的集装箱码头泊位应急调度策略

针对集装箱码头因船舶压港产生的应急调度问题,提出一种基于Memetic算法的泊位应急调度策略.首先,通过人机交互方式确定一系列不同长度的恢复时间;其次,在每段恢复时间内采用Memetic算法对相应船舶集合进行重调度,以实现甩港船舶数最少的优化目标;最后,通过综合分析恢复时间和优化结果确定最终方案.试验结果表明,该优化策略可使集装箱码头在尽量完成船舶作业的同时,以最快速度恢复到正常生产秩序,可供集装箱码头应急决策时参考.     

调度算法性能的研究

调度算法是操作系统中处理机调度所采取的调度策略。在设计调度算法时要考虑的因素很多,对于不同要求系统应采取不同的调度算法,而各种调度算法的性能是不一样的。用解析的方法对三种主要调度算法的性能进行了分析,提出了这些调度算法的适用场合。