港口业船舶优化调度模型设计

以港口船舶计划调度为研究背景,分析了港口计划调度的特征,提出了生产计划调度的系统框架,并在此基础上建立了以船舶拖期惩罚费用为最小,多种因素约束下的调度模型,将人工智能技术应用到实际生产调度中,实现分层次,为分研究多种资源约束条件下的计划调度和优化。     

遗传算法的改进及其在水库优化调度中的应用研究

遗传算法是通过对样本中个体的不断改进来寻找各类问题的最优解。由于标准遗传算法（SGA）存在收敛性及个体适应度求解方面的困难，在研究中，通过对SGA中遗传算子改进，特别是对选择算子的改进，提出了一种改进遗传算法（AGA），并将它应用于水库优化调度中。改变通常以水位变化序列为基础的遗传算法编码方案，通过数组存储水库库容状态，并以各库容状态对应的数组下标为基础进行遗传算法编码，通过实例，表明AGA对水库优化调度问题具有良好的适应性，同时结合数组存储理论的遗传算法编码方法简化了水库优化调度遗传算法的实现过程。     

生产船舶调度管理系统研究

基于网络的生产船舶调度管理系统,实现了业务调度作业的电子化、网络化、数据管理的信息化。本系统的建设,使黑龙江数据管理更加规范化,将为黑龙江省航道局提供快速、安全、快捷的服务。     

基于AIS数据的航运物流港口调度优化研究

目的 针对宁波舟山港区的复杂航道水域与密集物流交通流,研究更加有效的调度方案,达成调度时间和等待时间最小化,即效率最大化。方法 分析宁波舟山港区航道的航行情况,提出交会处复杂航道水域存在的问题,以调度时间和等待时间最小为目标的多目标函数,建立复杂航道水域船舶调度模型。针对大量的船舶AIS数据,构建基于神经网络的航道水域调度模型,对不同类型、不同大小的船舶建立速度变化和船舶预测模型,实现对船舶调度状态的预测。设计以传统粒子群算法为基础的改良版船舶调度算法。结果 算法对模型求解表明,根据不同船长与间距可判别交通流拥挤程度进而对船舶进行调度。通过模型预测到可能产生拥挤,则应当选择小型船只走条帚门航道,大型船只走虾峙门航道,并且尽量避免产生拥堵。结论 使用该模型与算法可以有效地提升船舶调度效率,为复杂航运物流港口调度优化研究提供了一定理论基础。     

水电站优化调度的FP遗传算法

水电站的优化调度是个含有线性与非线性约束，而且目标函数呈非线性的动态控制问题，已有的优化方法大多基于数学规划技术。本文提出一种新方法，即人工智能浮点表示（ＦＰ）的遗传算法。它的主要优点在于状态和控制变量不必离散化，所需内存少，编程简单，它为克服水库（群）优化运行“维数灾”问题提供了一条新途径。     

公交车调度问题的研究

本题为带软时间窗的单线路单车型的公交调度问题,针对其多目标、多变量的动态特点,我们为满足不同的实际需求建立两个多目标规划模型:双车场模型和单车场模型.双车场模型的主要目标是使运客能力与运输需求(实际客运量)达到最优匹配,单车场模型的主要目标是使乘客的平均不方便程度和公交公司的成本达最小,其目的都是为了兼顾乘客与公司双方的利益.两个模型的主体都是采用时间步长法,模拟实际的运营过程,从而得出符合实际要求的调度方案:静态调度和动态调度方案.     

基于改进遗传算法的导向辊生产调度方法研究

目的 研究导向辊生产车间中的调度优化问题,有利于缩短工件的完工时间,提高产线生产效率。方法 以某导向辊生产车间为研究对象,以最小化最大完工时间为目标建立数学模型。针对该导向辊生产车间的实际工况,提出一种改进的遗传算法进行求解。通过对10种不同尺寸的导向辊进行生产调度,分别采用改进的遗传算法和传统遗传算法进行试验分析。结果 改进的遗传算法相比传统遗传算法寻优能力更高,工件的完工时间从139 min缩短为113 min,缩短了18.7%左右,生成了完工时间为113 min的生产调度甘特图。结论 与传统遗传算法相比,改进的遗传算法在导向辊生产调度优化中具有更高的全局优化能力和寻优精度。     

集装箱港口泊位与堆场分配的联合优化研究

泊位与堆场是集装箱港口的核心资源。为了降低集装箱港口的拥堵率,提升其运营效率,综合考虑了泊位与堆场分配之间的联系,提出了两者的联合优化方法。首先,建立了一个混合整数规划模型;其次,设计了一种基于遗传算法的启发式算法,有效求解了该问题;最后,设计了算例实验,对比了此联合优化方法与传统优化方法的相关数据。实验结果表明,联合优化方法较传统优化方法有相当程度的成本优势,证实了此优化方法的有效性。     

网络型甩挂运输车辆调度优化研究

目的 为了更灵活地满足不同企业间的配送需求,以提高运输效率。方法 在智能交通背景下,基于RFID、Compass/GPS、通信技术等,以运输成本最小为目标建立模型,利用改进的遗传算法对网络型甩挂运输车辆调度进行优化。结果 以山东省某网络型运输企业联盟为例进行优化调度,通过与普通货车运输比较,优化后的甩挂运输车辆调度方案空载率降低了4.6%,耗油量降低了10.6%,运输总成本降低了25.4%。结论 基于改进遗传算法的网络型甩挂运输车辆调度方案有效提高了运输效率,降低了运输成本,对于促进企业降本增效及环境保护都具有重要意义。     

考虑租箱返还限制的集装箱船舶调度优化

针对航运企业所租赁的集装箱还箱问题,为减小还箱成本,基于租箱返还的船舶调度优化问题进行了研究.考虑了航运企业各港口的货量及航线网络分布等约束,重点兼顾了租箱还箱期限的限制,设计了返还租箱的运输优化方案及各集装箱船舶调度的优化方案,构建了以成本最低为目标的混合整数模型,设计了启发式算法与混合整数规划方法集成(MIP)进行...     

基于改进遗传算法的分批调度研究

针对分批调度的批量划分和排序优化问题,提出两段染色体编码方式,分别描述工序信息和批量信息.提出舍弃比率概念来优化种群初始化过程.采用自适应交叉算子和变异算子,以双种群协同进化方式对遗传算法进行改进.以文献数据为例仿真测试了改进遗传算法的有效性,对于复杂的分批调度问题,改进遗传算法一般能够得到较为满意的解.成功应用分批调度改进遗传算法解决了某公司分批调度问题.     

基于SPEA2算法的泊位调度多目标优化

为获得使集装箱码头综合利益最大的泊位调度方案,建立了以船舶平均在港时间、码头生产成本和安全质量为目标的多目标优化模型;采用改进的强度Pareto进化算法(SPEA2)进行求解,基本操作中,可行解用三层染色体结构表示,改进的两点交叉算子和基于领域搜索的变异算子可避免出现不可行解,同时给出了靠泊顺序推迟最小的Pareto最优解选择策略。某集装箱码头的试验算例表明,文中提出的优化方法不仅能获得较优的满意解,同时收敛速度较快,可作为集装箱码头泊位调度的有效手段。     

基于优先规则的船舶分段空间调度算法

为有效解决船舶分段的空间调度问题,提出了一种基于优先规则的求解算法。首先利用优先规则和禁忌搜索算法产生可行的分段调度序列,再采用一种启发式定位策略——最下最左填满策略对产生的调度序列进行解码,以评估调度序列的优劣。算法不断迭代,最终可得到近似最优解。对船厂的实际生产数据进行了实证分析,并与现有的算法进行了对比,验证了所提出的算法在空间调度问题上的有效性和优越性。     

自动化立体仓库出入库调度优化

针对自动化立体仓库的出入库调度优化问题,提出一种基于遗传算法/层次分析法(GA/AHP)的调度规则优化方法.遗传算法中的每个染色体都代表一组可用于描述具体调度方案的规则组合,并对染色体采用分段整数编码;为获得适应度函数值,利用一种集成层次分析法的决策优化方法求取相应的适应度值.优化调度仿真结果表明,该方法能有效地应用在自动化立体仓库的出入库调度规则的优化问题上.     

面向船体曲面分段建造的虚拟流水线生产调度

基于船舶船体曲面分段建造的特点,利用成组技术和流水线生产的原理,提出了面向曲面分段建造的虚拟流水线生产模式,研究了包括生产组织改造和生产调度的关键技术。根据虚拟流水线生产模式的原理,建立作业班组分解模型,并应用遗传算法实现基于虚拟流水线的曲面分段制造生产调度方法。利用上海某造船厂实际数据进行验证,结果表明虚拟流水线生产模式及方法可有效提高船舶生产效率。     

基于改进蚁群算法的船舶尾气监测无人机调度

目前通过无人机搭载监测设备飞抵船舶上空进行近距离监测已经成为一种十分有效的船舶尾气监测手段。在相关实际场景中,船舶处于移动状态,无人机有着续航能力的限制,且由于缺乏对应的调度算法,无人机存在着监测目标选择随机性高、飞行路径不精确、电量规划不合理等问题。现有的求解方法面向大量数据时存在求解效率低的问题。基于上述问题,针对面向船舶尾气监测的无人机调度问题展开了研究。将上述调度问题转化为一个可通过蚁群算法求解的模型,提出了基于信息素分级的蚁群算法对上述调度问题进行求解。通过实验验证与对比,证明了提出的基于信息素分级策略的蚁群算法能够取得良好的规划效果。     

考虑油耗的车辆调度问题模型与算法

针对目前运输行业中能源消耗已经成为影响社会环境和运行成本的重要因素这一实际,在分析汽车行驶油耗规律和定量描述的基础上,引入考虑能源消耗的车辆调度问题,考虑了车辆运行能耗目标以及客户的需求时间窗等约束,建立问题的精确数学模型。由于问题具有NP hard性质,为了求解实际大规模此类问题而设计了一种新型禁忌搜索算法。该算法引入大规模邻域搜索思想,并提出基于虚拟车辆的新型搜索邻域。通过算例试验验证了算法的有效性。     

一类多资源调度问题的优化算法

若调度系统中的作业或任务需要一个或多个资源共同完成， 则这一类调度问题被称为多资源（或多处理机）调度问题。本文针对Jobshop中的这一调度问题，提出了基于遗传的优化调度算法，并用实例证实了该算法的有效性。     

简析船舶航运的安全管理

文中分析了近年来航运事故发生的主要原因为船舶自身故障、人为因素和外部环境,进一步提出船舶航运安全管理的几点措施。     

考虑电量消耗的车辆调度优化研究

基于电动汽车电量消耗特性,考虑电动车里程、载重、顾客服务时间窗等约束,建立以配送总成本最小为目标的电动车调度优化问题模型;利用自然数编码的遗传算法,求解出电动车的配送路线以及车辆的充电计划,再结合枚举法,在配送中心运营时间内以10 min为时间间隔,计算出配送车辆惩罚成本最小时的最优发车时刻。最后结合算例,验证该模型和方法的有效性、正确性。