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AGV作为自动化码头水平运输的设备,主要负责运输集装箱。受岸桥和场桥装卸能力、水平运输距离和集装箱作业量增加等因素影响,水平运输环节是制约自动化码头发展的瓶颈。结合港口码头作业实际,采用"模型+实例+仿真"的方法对自动化码头AGV路径优化问题进行研究。结合道路交通流理论,提出交通虚拟环岛策略以避免多AGV在码头行驶时产生冲突和拥堵。在卸船作业流程下,采用e M-Plant仿真软件,对提出的交通控制策略从不同角度进行仿真模拟。结果表明,AGV不同路径的选择影响着码头的作业效率。试验结果进一步提高码头作业效率,为自动化码头AGV路径优化提供参考依据。 相似文献
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遗传算法的改进及其在超大型油船结构优化中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
遗传算法是一种基于适者生存理念的随机搜索算法,它具有极强的全局搜索能力,且不需要知道问题的导数信息.然而,简单遗传算法局部搜索能力差以及易于早熟.文章编制了一种基于实数编码的适用于连续型变量的遗传算法,比较适合于多峰函数的全局寻优,且对之略作改进,也可用于离散型变量优化.采用大量经典数学测试函数对该遗传算法的优化能力进行测试,取得了很好的优化结果.在此基础上,选用经典10杆桁架结构对该算法的寻优能力进行了验证.最后,以一艘超大型油船的典型中横剖面作为研究对象,选取396个设计变量,所有变量在优化过程中都进行了离散化处理,应用JTP规范[1]作为校核依据,采用该遗传算法进行优化设计.经过优化后,船中剖面面积下降了2.6%. 相似文献
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