基于IPSO-BP的船舶航迹预测研究

目的 面对复杂的海上交通及密集的物流交通流,及时有效地对船舶航迹进行跟踪预测显得尤为重要,针对传统船舶航迹预测方法精确度低且效率低下的问题,提出一种改进方法。方法 在船舶自动识别系统（AutomaticIdentificationSystem,AIS）数据的基础上,建立改进粒子群算法（IPSO）与BP神经网络相结合的船舶轨迹预测模型,利用船舶历史航行轨迹数据,实现对未来船舶运动的预测。选取宁波舟山港的船舶历史轨迹数据进行实验,并将IPSO-BP模型的实验结果与其他模型进行比较。结果 不同模型航迹预测对比结果表明,IPSO-BP模型的性能较好,其预测精度较高,适用于船舶轨迹预测。结论 使用IPSO-BP模型能够更加精准地预测船舶航迹,在船舶危险预警、船舶异常监测等方面具有重要的指导作用。     

基于改进LSTM的航运物流路径轨迹修复研究

目的 提高航运物流路径轨迹信息的挖掘精度和安全效率。方法 对宁波舟山港条帚门水域窄口航道船舶的类型、数量、长度进行统计分析,对货运船AIS物流路径轨迹异常进行识别与修复。考虑船舶实际航行的环境因素,提出一种新的数据纠偏方法。考虑船舶属性与环境因素,以通航宽度和三自由度运动学的转向能力识别异常数据,然后运用Bi-LSTM法对筛选后航运物流路径进行轨迹修复。结果 所提筛选方法不需要轨迹聚类或建立额外的模型进行判别,筛选数据量占总数量的34.26%,修复后的AIS货船物轨迹数据量在原有基础上提升了115.34%。结论 使用文中方法可以有效纠偏和修复异常航运物流路径轨迹数据,为航运物流轨迹数据挖掘提供一定的基础方法。     

考虑客户等待时间感知的快递车辆优化调度

通过制定科学合理的快递车辆调度方案,以达到提升客户满意度,降低企业运输成本的目的。从客户为行为主体的角度出发,首先结合现实情境及认知心理学分析客户对等待时间的感知,并在前景理论中融入模糊理论以构建客户等待时间感知满意度函数;然后运用三元组α/β/γ方法对问题进行描述,建立以最大化平均客户等待时间感知满意度和最小化运输里程为目标的快递车辆调度模型;其次设计与调度模型相适应的模拟植物生长算法;最后通过MATLAB软件结合实际数据进行仿真求解。仿真结果表明,模拟植物生长算法求得目标函数值较节约里程算法增加0.287 6,验证了算法的有效性,实现了客户及物流企业利益的均衡优化。     

基于Camshift的多特征自适应融合船舶跟踪算法

基于航道内船舶监控图像序列的多目标跟踪技术是开展船撞主动预警,提升桥区船舶通航安全的前提.基于颜色直方图的Camshift跟踪算法在复杂气象条件下无法得到准确的跟踪结果,本文提出了一种多特征自适应融合的多目标跟踪算法.该算法的目标模型由颜色、形状及纹理多特征自适应融合实现,增加了描述目标模型的可靠性和鲁棒性;在跟踪目标...     

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。     

时间依赖网络城市物流车辆调度的模型及算法

在城市配送中,车辆在不同时间段通过相同路径的行驶时间可能不同,时间依赖网络能更好地刻画城市物流车辆调度的实际特征,解决时间依赖条件下的城市物流车辆调度优化问题具有更强的实际应用意义。文在分析时间依赖网络车辆行驶时间的基础上,综合考虑顾客及物流公司两方面要求,以总配送时间、使用车辆数最小及客户满意度最大为目标,建立多目标时间依赖网络城市物流车辆调度模型;设计了遗传算法对该模型进行求解,并进行了算例研究,算例分析表明本模型在城市物流车辆调度方面是合理可行的,设计的算法是有效的。     

考虑多基地拖轮使用平衡性的重调度优化

目的 解决多停泊基地背景下拖轮与船舶之间供需不匹配、需求响应时效要求越来越高以及各基地拖轮使用不平衡等问题。方法 本文考虑多拖轮基地的影响，在对拖轮线路调度的基础上进行区域调度，采用对拖轮进行跨基地重调度的方法，以总调度成本最小为目标建立拖轮重调度模型。结果 将天津港数据搜集分析作为本文案例对模型进行验证分析，结果显示，采用区域调度后成本低于单纯的线路调度，且拖轮工作时间基尼系数值为0.2～0.3，处于比较公平的状态。结论 此模型有效地降低了拖轮调度成本和在港船舶等待时间，平衡了拖轮使用时间。     

基于启发式算法的乘用车物流运输问题分析

伴随着汽车工业的高速崛起,乘用车物流运输问题也快速走进人们的视野。由于现在很多物流公司在制定运输计划时主要依赖调度人员的经验,在面对复杂的运输任务时,往往效率较低且运输成本不尽理想。考虑到影响乘用车物流运输成本的主要因素分别为轿运车的使用数量、轿运车的单价以及行驶里程数等等,本文采用建立逐级目标的模式,应用启发式算法,结合计算机软件,给出了求解乘用车物流运输问题的数学模型。应用此模型求解了2种不同类型的乘用车物流运输问题,提出了合理的运输方案。此项工作对今后物流公司处理此类运输问题提供了重要的参考价值。     

光伏电池片生产车间智能物流调度研究

为实现光伏电池片生产车间物流的智能化改造,提出以最大化瓶颈工序机台产能的方式来最大化生产车间产能,并设计相关数学模型和智能物流调度算法。首先,通过对光伏电池片生产车间的问题描述与分析,建立以瓶颈工序机台产能最大化（瓶颈工序机台总停机时间最短）为目标的数学模型。然后,设计了嵌入模型约束规则的车间智能物流调度算法,包括物料调度算法、AGV选择与路径规划、AGV碰撞避免策略设计等,并提出了另一种物料调度算法作为对照方案。最后,通过仿真实验与分析,证明了所设计模型及智能物流调度算法的高效性及适用性,给予车间管理人员相应的管理启示。     

越库物流调度问题及其近似与精确算法

在提出问题基础上,建立了基于在制品优化目标的调度模型;根据模型的不同调度特征,给出问题求解的启发式近似算法,并对算法的计算复杂性进行分析,提出问题精确求解的分枝定界算法;通过数值实验验证所给出算法的有效性.表明:分枝定界算法可以有效求解多达40个货物品种的准时制配送问题;启发式算法也具有较高的计算精度,为实际越库物流管理奠定算法基础.     

Dispatching vehicles in a mega container terminal

We consider a container terminal discharging and uploading containers to and from ships. The discharged containers are stored at prespecified storage locations in the terminal yard. Containers are moved between the ship area and the yard using a fleet of vehicles, each of which can carry one container at a time. The problem is to dispatch vehicles to the containers so as to minimize the total time it takes to serve a ship, which is the total time it takes to discharge all containers from the ship and upload new containers onto the ship. We develop easily implementable heuristic algorithms and identify both the absolute and asymptotic worst-case performance ratios of these heuristics. In simple settings, most of these algorithms are optimal, while in more general settings, we show, through numerical experiments, that these algorithms obtain near-optimal results for the dispatching problem.Research was supported in part by the Port of Singapore Authority (PSA).     

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。     

A novel timetabling algorithm for a furnace process for semiconductor fabrication with constrained waiting and frequency-based setups

This study aims to solve the scheduling problem arising from oxide–nitride–oxide (ONO) stacked film fabrication in semiconductor manufacturing. This problem is characterized by waiting time constraints, frequency-based setups, and capacity preoccupation. To the best of our knowledge, none of the existing studies has addressed constrained waiting time and frequency-based setups at the same time. To fill this gap, this study develops a genetic algorithm for batch sequencing combined with a novel timetabling algorithm. For validation, we conducted several experiments based on empirical data. As a benchmark for small-sized problem instances, a mixed-integer linear programming model was used. The results show that the proposed algorithm optimally solves most cases of the ONO scheduling problem in real settings and significantly outperforms dispatching rule-based heuristics.     

基于遗传算法的共享助力车调度问题研究

为了减少调度运营成本,减少调度时间,研究共享助力车的调度问题。将助力车调度和电池配送统一进行,考虑载重对燃油调度车的油耗影响,以燃油调度车固定使用成本和耗油成本最小为目标函数,构建助力车重分配的调度模型。通过AP算法对大范围内的电子围栏进行区域划分,确定助力车的服务范围和调度中心选址的基础上,用遗传算法对各个区域分别求解最小成本的路径规划方案。用算例验证了本模型与算法的有效性和可行性。     

基于供应链协同的物流配送路径调度优化

在分析供应链协同运作机制的基础上,针对3级供应链协同网络的物流配送路径问题进行研究.在考虑回程空载及任务时间限制等影响因素的基础上,以整体成本最小化为目标,建立基于供应链协同的物流配送路径调度模型.通过案例分析,运用CEGA算法进行编程计算,快速有效地得到调度模型最优解,所建模型的实用性和有效性得到验证.     

基于仿真的半导体自动物料搬运系统调度优化

利用Arena仿真软件对半导体制造中的Intrabay系统进行了仿真建模,根据关键因子和等待比例两个变量将系统状态分为三种情况,利用遗传算法与仿真模型结合来确定两个变量的阈值和三种系统状态下各自采用的调度规则,实现系统的动态调度。仿真实验表明,所确定的调度规则比使用静态调度最长等待时间规则获得了更好的性能指标。     

An application of discrete-event simulation to on-line control and scheduling in flexible manufacturing

The on-line control and scheduling of flexible manufacturing systems has been a major interest in the production research area since these systems first appeared. In this paper, a scheduling algorithm is described which employs discrete simulation in combination with straightforward part dispatching rules in a dynamic fashion. The result is that, instead of scheduling being planned ahead of time and then being applied to a rapidly changing system, a dispatching rule is determined for each short period just before the implementation time occurs. In the long run, the algorithm combines various dispatching rules in response to the dynamic status of the system. The algorithm is described in detail. The efficacy of the algorithm is discussed and demonstrated on a prototype system.