船舶舱群配载优化算法研究

为了解决现有船舶舱群配载优化算法翻箱次数多、装卸效率低的难题,提出船舶舱群配载优化算法研究。根据船舶运输相关规定对舱群配载参数进行选择,以此为基础构建船舶舱群配载优化模型,以构建的船舶舱群配载优化模型为工具,通过遗传算法得到舱群配载方案并对其进行编码,依据编码结果采用贪婪算法对舱群配载最优方案进行选择,从而实现了船舶舱群配载的优化。通过仿真对比实验得到,与现有的船舶舱群配载优化算法相比较,提出的船舶舱群配载优化算法极大地降低了翻箱次数,提高了装卸效率,充分说明提出的船舶舱群配载优化算法具备更好的性能。     

基于总纵弯矩的驳船配载优化设计

本文针对驳船在装运大型海洋结构物过程中的配载问题,详细介绍了基于总纵弯矩的配载优化模型的建立,并给出了解决配载优化问题的程序框架,解决了工程实际中反复配载的困难,最后给出了配载优化问题的算例.     

船舶纵向下水配载优化研究

随着船舶建造吨位越来越大，建造成本竞争越来越激烈，船舶下水过程中的安全性和完整性越来越受到业界的关注。提出了船舶纵向下水配载优化数学模型，开发了基于MATLAB的船舶纵向下水配载优化程序，在保证船舶安全下水的基础上，运用本优化方法对船上各可调位置的配载进行优化配置，使其下水重量最大，从而提高船舶下水完整性，对缩短造船周期具有重要的意义。     

纵倾优化技术在配载仪软件中的实现

纵倾优化技术是提高船舶运营效益,降低航行能耗的新兴技术。配载仪是作为评估船舶安全性的关键设备,如何在现有的配载系统中融入纵倾优化技术是文章研究的主要内容。文中结合某液化石油气船配载仪的研制任务,在拥有自主知识产权的配载仪软件中新增纵倾优化功能模块,以此达到节能的效果。该模块通过结合计算流体力学的仿真分析或者来自于船模试验的数据,采用双线性插值算法找寻指定航速与吃水条件下的最优纵倾。     

集装箱船自适应舱群配载优化算法

传统船舶舱群配载算法在集装箱分布排列最优计算过程中,忽略了空间分布的约束条件,导致计算结构的适应值非最优值,降低了船舶空间使用率,增加了船舶运输成本的投入。因此,提出集装箱船舶自适应舱群配载优化算法研究。通过建立船舶舱群配载约束条件模型、配载分布数据模型与自适应优化模型,完成对集装箱船舶舱群配载过程中集装箱分布适应量的约束优化,通过对分布适应函数量的条件约束,获得分布最优量,完成优化计算。通过仿真对比实验表明,提出的集装箱船舶自适应舱群配载优化算法,在集装箱舱群配载仿真测试中的配载量大于传统算法的配载量,提出优化算法效果明显,符合实际要求。     

基于改进NSGA-Ⅲ的内河集装箱船舶配载多目标优化

内河集装箱运输差异化特征导致船方配载决策时考虑多目标优化，为满足船舶运输经济性和适航性需求，以优化船舶堆栈占用数量、阻塞箱数量、稳性高度、横倾角值及纵倾值为目标，构建内河集装箱船舶配载多目标优化模型。为实现多目标优化问题有效求解，采用灰熵并行分析法改进第三代非支配遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅲ,NSGA-Ⅲ),将灰熵并行关联度作为适应度值引导算法进行精英选择。结果表明：改进后算法在求解性能表现上优于采用一般选择策略的算法，对算例参数设置具有较好鲁棒性，可为船方实际制定内河集装箱船舶配载计划提供一定决策支持。     

集装箱船配载问题的粒子群算法研究

针对集装箱船配载优化中的Bay位优选问题,提出以倒箱量、重心横向偏移和初稳性高为目标,以箱位与Bay位的一致和Bay位重量为约束条件的数学模型,提出一种多目标离散粒子群算法(MODPSO)求解之,得到该算法优化后的Pareto解集和Pareto解迭代过程中的变化趋势图,为集装箱船配载问题提供多种方案以供备选,从而达到在提高集装箱船装载效率、节约装载成本和时间、使集装箱船获得稳定航行状态等目标间取得更好平衡的目的。     

滚装船配载优化算法及其软件化实现

在分析滚装船配载特点的基础上,考虑了船舶稳性、配载效率以及航次收益等约束与配载目标,对其配载优化问题进行建模,开发了以贪婪算法为基础的两阶段启发式算法,并分别通过实证研究以及大规模仿真算例,借助于与小规模问题精确解以及基于现实调度规则所得到的配载方案的对比,验证了模型以及优化算法的有效性。     

改进遗传算法在驳船配载中的应用

驳船是大型海洋结构物下水作业的一种常用运输工具。驳船的配载主要是依据静力学平衡原理和船舶基本知识对船舶浮态的调节。为了在较短时间内完成配载作业,对遗传算法进行了改进,提出种群全部交叉和分布式动态惩罚函数法等改进机制,对驳船配载中的调载水量分布进行优化。计算结果表明,改进遗传算法的配载方案比基本配载方案时间更短、效率更高。运用本改进遗传算法对驳船配载进行方案优化,能够满足工程要求,缩短上驳作业时间。     

基于遗传算法的散货船配载软件的开发

针对当前市场上的配载软件功能不够完善以及准确性不够精确,基于遗传算法研究散货船的配载优化问题。首先只对具体研究的船舶确定其编码方案,然后基于遗传算法的配载系统对其约束条件进行处理,最后完成软件开发。经过遗传算法优化后的实船配载方案表现更好,可以确保船舶的稳性和强度满足要求,并且能够提高运营效率从而降低运输成本和增强市场竞争力。