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港口船舶调度优化问题是当前一个公开的难题,传统方法无法获得理想的港口船舶调度优化方案,为了加快港口船舶调度速度,降低港口船舶调度成本,建立了基于蚁群算法的港口船舶调度优化模型。首先分析当前港口船舶调度优化研究现状,指出各种方法出现不足的原因,然后构建港口船舶调度优化问题的多约束优化目标函数,并引入蚁群算法对多约束优化目标函数进行寻优,求得港口船舶调度优化问题的最优解,最后进行港口船舶调度优化仿真模拟实验。相对于其他港口船舶调度优化模型,蚁群算法改善了港口船舶调度优化问题求解的效率,港口船舶调度优化问题的解质量更高,可以满足港口船舶调度管理的实际应用要求。 相似文献
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为提高双向通航港口船舶调度的安全性和调度效率,研究双向通航港口船舶调度优化模型和算法。考虑船舶属性和船舶交通状况等因素,基于船舶调度安全性、连续性和高效性要求,建立以单向/双向通航模式转换、航道与泊位协调和安全性为约束的双向通航港口船舶调度多目标优化模型;设计双向通航港口船舶调度多目标遗传算法获取最佳调度方案。对试验所求的调度方案进行一般性安全检验、双向通航安全检验和双向通航与单向通航转换安全性检验,结果表明:提出的双向通航港口船舶调度优化模型与算法能在保证安全的前提下有效获取船舶调度方案,提高双向通航港口船舶调度效率。 相似文献
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《舰船科学技术》2021,(8)
传统基于纯蚁群算法的船舶交通多航道调度优化无法根据实际情况调整船舶优先级,船舶占港时间较长,经济效益差,因此设计一种基于人机交互-蚁群算法的船舶交通多航道调度优化方法。建立多航道调度优化模型,明确各船舶调度策略,确定调度时间、等待时间最小的目标函数,建立避免调度过程中产生混乱和协调船舶交叉的约束条件;在调度优化中引入人机交互-蚁群算法,采用人工设置临时改变船舶工作的优先级,以此来提高港口工作效率,并设置算法的搜索顺序,完成船舶交通多航道调度优化的研究。在算例仿真中,为验证传统方法与设计方法的调度结果,设置港口参数并分析两方法的调度方案,结果表明设计的方法得到的方案能有效缩短船舶平均在港口的停留时间和恢复正常生产所需要的时间。 相似文献
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为了提高双向通航港口船舶的通行能力,进行双向通航港口船舶自适应调度,提出基于大数据信息融合的船舶调度算法。采用网格区域分割模型进行双向通航港口航道分割,构建船舶调度的大数据信息传递模型,对船舶的调度数据进行信息融合滤波处理,抑制冗余数据的干扰,采用模糊波束集成方法进行双向通航港口船舶运行大数据的聚类分析,根据数据的分布属性特征进行船舶航行调度,提高船舶调度的自适应性。仿真结果表明,采用该方法进行双向通航港口船舶自适应调度能提高港口的吞吐能力和船舶航行的畅通能力,且对双向通航港口船舶大数据的集成信息处理能力较强。 相似文献
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针对传统船舶物流调度方法物流运营收益较低的问题,提出一种港口码头大型接卸船舶物流调度方法,对大型接卸船舶泊位资源进行配置,通过设置物流调度条件,建立港口码头大型接卸船舶物流调度模型,利用模拟迭代算法对模型进行求解,实现港口码头大型接卸船舶的物流调度,为了证明该方法的物流运营收益较高,将该方法与基于局部最优解的船舶物流调度方法、基于可能域的船舶物流调度方法、基于改善算法的船舶物流调度方法进行对比实验,结果证明该方法的物流运营收益最高,说明该方法最适用于大型接卸船舶的物流调度。 相似文献
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为了提高多港口多船舶同时行进下船舶航行的畅通性,进行航行调度数学模型的优化设计,提出一种基于并行网格控制的多港口多船舶同时行进下航行调度的数学模型,采用均匀阵列分布模型构建船舶航行的网格结构模型,在齐次Sobolev空间构建船舶均衡调度的非线性微分控制方程,采用对合Cauchy-Hadamard积分控制方法进行调度模型渐进寻优,在Lyapunove有限域中得到全局调度的平衡性边界条件,实现船舶航行的并行优化调度。仿真结果表明,采用该模型进行船舶航行调度能提高港口的吞吐量,航线的运载能力增强,调度模型的稳定性较好。 相似文献
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港口对大量船舶进行同时调度时,需要计算非常庞大的数据,传统船舶调度算法很难在短时间内完成计算工作,为此提出基于云计算的船舶大数据并行调度算法研究。建立云计算体系与大数据信息的并行调度框架,完成船舶大数据并行调度计算;采用SQL语言对并行调度核心步骤进行编写,将云计算结果导入并行调度算法体系中,实现船舶大数据并行调度计算。实验数据表明,设计的并行调度算法能较传统计算效率提高37.1%,并短时间内完成所需的计算任务,提高船舶的调度效率。 相似文献
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针对传统的船舶信息管理任务调度模型的调度平均等待时间长的问题,研究群智能优化算法的船舶信息管理任务批量流水调度模型。根据群智能优化算法理论,将调度过程中的船舶看作粒子,根据实际调度需求设定调度模型的参数。为缩短船舶调度平均等待时间,规划船舶调度的目标函数以及约束条件。计算粒子适应度,将粒子与任务分配一一映射,根据船舶可信度计算得到局部粒子最优解,更新粒子位置直至出现最优调度解,完成船舶信息管理任务批量流水调度模型的构建。通过与传统调度模型的对比仿真实验,验证构建的基于群智能优化算法的船舶调度模型能够缩短传统调度模型2/3的平均调度等待时间,提高了调度效率。 相似文献
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《舰船科学技术》2021,(6)
针对船舶大数据通信存在的通信障碍问题,提出一种基于网络优化调度算法的船舶大数据通信方案。结合网络优化调度算法对船舶大数据通信特征信息进行采集,并划分通信数据的特征类别,以保证在复杂还有环境下船舶通信的有效性。利用网络优化调度技术,对船舶通信数据进行有效调度,进行数据类别划分和去噪清洗处理。为了保证数据处理效果,对数据处理步骤进行优化,并按照网络数据结构及链路进行数据分组传输,保证船舶数据通信的有效性。最后通过实验证实,相对于传统船舶通信方法而言,网络优化调度算法在船舶大数据通信中的应用效果明显更优,能显著提高船舶通信数据调度任务的执行和传输效率,有效解决现有通信障碍问题。 相似文献
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以集装箱码头船舶装卸作业调度问题为研究对象,综合考虑港口多种装卸资源和流程,在船舶泊位占有时间确定的条件下,以装卸运输作业总成本最低为目标,提出单船装卸作业调度模型;用蚁群算法对所建立的模型进行求解和仿真,并结合实际问题给出具体调度结果。此模型和方法考虑了生产效率和作业成本之间的平衡,保证以较低的成本完成规定作业。 相似文献
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在多通道运输环境下,集装箱运输船舶调度是一个复杂的多元目标优化模型,提出一种基于自适应回归分析的集装箱运输船舶调度的多目标优化模型,采用多源信息特征重组方法进行集装箱运输船舶资源信息重构,结合自适应学习方法进行集装箱运输船舶资源的信息融合处理,采用非线性二元自回归分析方法实现集装箱运输船舶调度的控制目标函数构建,采用多目标均衡优化策略求解控制目标函数的全局最优解,实现集装箱运输船舶的最优化调度。仿真结果表明,采用该方法进行集装箱运输船舶调度的均衡性较好,提高了运输时效性。 相似文献
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针对连续型泊位分配的多港池港口船舶调度问题,重点考虑单向航道下船舶进出港的影响,同时兼顾潮汐因素对大型船舶进出港的影响、船舶靠离泊条件、港内装卸成本等因素,以港口有效泊位利用率最大化和成本最小化为综合目标,构建二维装箱模型。根据船舶进出港的约束条件,利用启发式规则产生初始解,通过单独或整体移动策略以及同步移动策略实现种群更新,并设计混合算法求解出规定时间内船舶进出港计划。经过唐山港的实际测试和使用,自动指泊系统有效地提升了港口的运行效率并节约了港口运营成本。 相似文献
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