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集装箱运输在全球贸易体系中发挥着重要作用，同时也面临着全球化带来的各种挑战和机遇. 将经典的单港泊位调度问题(BAP)拓展到航运网络中的多个港口进行优化研究. 考虑航速直接影响船舶到港时间和能耗，将船舶航速作为决策变量，以所有船舶总的在港成本最小为目标，建立泊位协同调度模型. 依据模型特点，设计改进的遗传算法对模型求解. 通过数值实验验证模型的性能，结果表明：对不同规模的调度问题进行航速优化，有利于降低船舶总的在港成本；依据燃油价格的变化，适时采用不同的航速策略，能够获得更好的经济和环境效益. 相似文献
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集装箱运输在全球贸易体系中发挥着重要作用，同时也面临着全球化带来的各种挑战和机遇. 将经典的单港泊位调度问题(BAP)拓展到航运网络中的多个港口进行优化研究. 考虑航速直接影响船舶到港时间和能耗，将船舶航速作为决策变量，以所有船舶总的在港成本最小为目标，建立泊位协同调度模型. 依据模型特点，设计改进的遗传算法对模型求解. 通过数值实验验证模型的性能，结果表明：对不同规模的调度问题进行航速优化，有利于降低船舶总的在港成本；依据燃油价格的变化，适时采用不同的航速策略，能够获得更好的经济和环境效益. 相似文献
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