| 基于改进樽海鞘群算法的卸车调度优化 |
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| 引用本文： | 李长安,赵德隆,王国勇,吴忠强,张立杰.基于改进樽海鞘群算法的卸车调度优化[J].重庆交通大学学报(自然科学版),2021,40(11):32-39. |
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| 作者姓名： | 李长安 赵德隆 王国勇 吴忠强 张立杰 |
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| 作者单位： | 燕山大学先进锻压成形技术与科学教育部重点实验室,河北秦皇岛066004;燕山大学河北省重型机械流体动力传输与控制重点实验室,河北秦皇岛066004;神华天津煤炭码头有限责任公司,天津300457;燕山大学电气工程学院,河北秦皇岛066004;燕山大学先进锻压成形技术与科学教育部重点实验室,河北秦皇岛066004;燕山大学河北省重型机械流体动力传输与控制重点实验室,河北秦皇岛066004 |
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| 摘 要： | 针对港口载煤列车的卸车调度流程主要依靠工人经验进行调度作业,存在决策时间长、作业冲突和列车在港时间过长等问题.以列车在港时间最少为总优化目标,在已知列车到港时间及堆垛与煤种对应关系的前提下,考虑工作机械可用性、作业流程可达性及其相互约束关系等因素,构建了卸车调度数学模型.提出了一种基于改进樽海鞘优化算法的优化调度方法.引入自适应惯性权重,可有效地提高算法收敛速度;引入随机柯西变异策略,可有效地提高算法寻优能力.5个测试函数的测试结果表明:相比于樽海鞘优化算法、自适应樽海鞘优化算法、粒子群算法与鲸鱼优化算法,改进樽海鞘优化算法收敛速度更快,精度更高.港口堆场作业实际数据的仿真实验表明:改进樽海鞘优化算法可优化出满意的卸车调度任务,减少了火车总在港时间,提高了港口总体的工作效率.
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| 关 键 词： | 交通运输工程 铁路运输 卸车调度 改进樽海鞘算法 自适应惯性权重 柯西变异策略 |
Optimization of Discharging Scheduling Based on Improved Salp Swarm Algorithm |
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| LI Chang'an,ZHAO Delong,WANG Guoyong,WU Zhongqiang,ZHANG Lijie.Optimization of Discharging Scheduling Based on Improved Salp Swarm Algorithm[J].Journal of Chongqing Jiaotong University,2021,40(11):32-39. |
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| Authors: | LI Chang'an ZHAO Delong WANG Guoyong WU Zhongqiang ZHANG Lijie |
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