基于混合流水作业组织的港口拖轮调度优化

在对拖轮调度问题进行分析的基础之上,将拖轮调度问题归结为一类具有多阶段共用机器特征的混合流水车间调度问题. 建立了针对多停泊基地不同作业模式下、且考虑靠泊与停泊两阶段的拖轮调度优化模型,推导了基于混合流水作业组织的港口拖轮调度优化问题的理论下界值,并设计了启发式规则与模拟退火相结合的混合算法（HSA）求解该模型. 通过运用该算法求解仿真算例,并将其结果与模型理论下界值、三种基于现行调度规则及基于Johnson 规则的调度方案进行比较. 结果表明,运用HSA求解的结果与理论下界值的平均偏差值为5.39%,且该结果远小于基于现行调度规则及Johnson规则的求解值,验证了模型与算法的高效性,可以为拖轮作业模式的选择以及调度方案的制订提供决策支持.     

货滚码头甩挂运输系统内牵引车调度优化

作业舱容限制与多船同步作业是导致货滚甩挂码头牵引车调度困难的关键原因.为提高牵引车的运作效率,降低系统运营成本,建立了货滚甩挂码头牵引车调度的混合整数规划模型,推导了目标函数的下界值.同时,开发模拟退火算法,求解滚装船在港时间无交叉和有交叉两大类算例.结果显示,模拟退火算法所得方案可大幅度降低现有调度规则下的运营成本,同时与下界值的差距较小,证明了模型和算法的有效性.而且,当滚装船在港时间无交叉时算法的优化效果更好.     

集装箱码头同贝同步装卸作业的序列优化模型

同贝同步装卸是集装箱码头提高装卸作业效率和资源利用率的有效途径和方法.其调度的复杂性体现在需要同时决策装、卸船两类集装箱在受堆场翻箱约束和舱口盖限制情况下的作业序列.针对该问题的柔性准备时间、成组调度和优先顺序约束等特点,本文建立了同贝同步装卸作业的整数规划模型.为求解模型,设计了基于遗传算法和贪婪规则的混合求解算法.最后,通过将算例实验结果与不考虑翻箱和舱口盖限制的简单下界进行比较,验证了模型与算法的有效性,说明所建立的模型有利于提高集装箱码头的装卸作业效率.     

集装箱码头集成调度模型与混合优化算法

为提高集装箱码头作业中各种设备的协调性,提高整体作业效率,建立了集成调度模型,模型集成了装卸桥、集卡与龙门吊的调度问题.同时,设计了求解模型的混合优化算法,此算法集成了神经网络良好的近似估计功能与模拟退火算法有效的搜索能力.算法流程是:初始化集装箱装卸序列;基于一定的分配规则为集装箱分配作业设备;采用模拟退火算法搜索解空间,更新装卸序列.在算法过程中,用神经网络预测目标函数,并且过滤明显的劣质解.最后,通过算例分析验证了模型与算法的有效性.结果表明,混合优化算法可以提高模型求解效率,对于规模为400个集装箱的调度问题,平均偏差为7.52%,计算时间为8.9s,模型与算法可行.     

集装箱码头装卸作业顺序多目标优化调度模型

集装箱码头装卸是码头作业的基础环节,其作业进度和稳定性直接影响集装箱船舶的在港时间.针对码头装卸作业顺序优化问题中作业时间不确定并且可拆分的特点,本文建立了同时最小化作业总完工时间及"岸边无集卡与堆场无集卡的时间和"的多目标混合整数规划模型.所建立模型的作业时间变量受到决策变量影响且可行域不规则,使得其求解复杂性和难度增加且帕累托前沿解难以搜寻.为求解模型,设计了基于仿真模拟与调度经验规则的PNSGA-Ⅱ算法.最后,通过与传统NSGA-Ⅱ算法比较,以及对在静态情景与动态情景下的算例实验进行统计对比,验证了所建立模型与PNSGA-Ⅱ算法可有效求解集装箱码头装卸作业顺序优化问题,并对码头生成高效稳定的装卸作业调度方案提供决策支持.     

考虑潮汐的多港池港口船舶调度优化

针对多港池港口船舶调度优化问题,重点考虑大型船舶乘潮进出港口的影响,兼顾单向航道下进出港船舶间需保持安全航行距离、进出港时段交替条件及连续泊位靠泊限制等现实约束,以所有船舶总等待时间最小为目标,构建了混合整数线性规划模型.基于船舶调度问题的特点,提出了启发式规则,将原问题分解为五个子问题进而获得初始解,并设计了改进和声搜索算法求解.在数值实验中,将该算法的求解结果同下界对比,平均相对偏差为2.19%,且求解耗时均少于1分钟,验证了算法的有效性;将方案的求解结果同两种现行调度规则对比,不同算例规模下平均目标值优化率分别为13.30%和27.35%,可显著提高港口船舶服务效率,验证了方案的有效性.     

基于深度学习的RCPSP调度优先规则实时动态选择算法

针对资源受限项目调度问题,以最小化项目完成时间为目标,设计基于深度学习的调度优先规则实时动态选择算法,在每个调度阶段实时选择优先规则进行活动安排.通过构建深度神经网络模型,确定已调度项目在各阶段的项目状态与最佳优先规则之间的映射关系,再据此为待调度项目实时动态选择优先规则,结合串行调度机制生成最终调度计划.实验研究表明:实时动态选择优先规则算法表现优于文中所涉及的单一优先规则算法及混合优先规则算法,且具有更好的泛化性;此外,与元启发式算法相比该算法具有更高的求解效率.     

具有不同到达时间的差异工件批调度问题的蚁群聚类算法

研究具有不同到达时间的差异工件在单机环境下的批调度问题.通过引入工件单元的概念并对分批约束进行松弛,提出了该问题的一个新的下界,证明了该下界的有效性.将蚁群算法和聚类算法相结合,提出了一种基于多阶段聚类的蚁群聚类算法ACC(Ant colony clustering).算法首先利用K-均值聚类将工件分簇,在簇内部通过蚁群算法搜索分批,最后提出一个全局优化算法对局部分批结果进行合成和优化.克服了蚁群算法随着工件规模增大求解时间过长的问题,适合于求解大规模算例.实验结果表明:与现有的启发式规则LPTBFF(Longest processing time batchfirst fit)和HGA(Hybrid Genetic algorithm)算法相比,该算法求解效果更好.     

考虑最小化最大完工时间间隔的三台平行机调度

针对平行机调度,研究了当无预知情况下应对紧急任务快速响应的一类加工方案.考虑三台平行机的加工环境,分析任意两个相邻的工件完工时间的间隔,以最小化最大间隔值为优化目标.首先给出机器完工时间的两个上界作为可行方案的充分条件,进而给出最优方案的基本性质;其次,基于最优解的性质证明了目标值的一个下界并设计了 O(n~2)时间的算法来求解该下界值;最后运用预留尽可能多的空闲时间(RMST)在一台机器上的思想,设计了改进的RMST算法(IRMST)来求解该问题.通过利用数值仿真实验与RMST算法,遗传算法等其它算法及下界进行对比,验证了该算法的有效性.     

一类多资源作业车间混合优化调度方法

针对多资源作业车间调度问题,结合启发式算法和遗传算法的特点,提出了混合优化调度方法,建立了多资源约束的车间优化调度模型.根据启发式算法中调度优先规则对调度目标的影响程度,设计了新的编码规则.采用正弦函数作为改进遗传算法中的自适应因子,使交叉概率和变异概率随群体的适应度自动改变,提高了运算的效率.通过实例仿真并与其他算法比较结果表明,该混合调度算法可以进行作业车间在机床、刀具等多种生产资源约束下的优化调度,并在评价指标上较其他算法更优.     

支持多码头协调运作的泊位调度模型和算法

面向港口内多个集装箱码头的资源整合与低碳化运营需求,提出了一类处于港内不同位置的多个集装箱码头的泊位协调调度问题。通过引入一个虚拟码头,将问题转化为特殊的单码头泊位调度,建立了相应的混合整数规划模型,对多码头任务分配与泊位调度进行统筹优化。在深入分析问题最优解性质的基础上,设计了一种结合启发式策略和模拟退火机制的混合模拟退火算法HAS。通过仿真实验对HSA算法的有效性和多码头协调调度效果进行验证,结果表明,HSA算法具有很高的求解质量,且对该问题的求解效率显著优于商业优化软件CPLEX;与传统泊位调度相比,本文多码头协调调度方法可大幅提高码头服务水平,并有效降低码头运行成本。     

基于GA-SA的低轨星座传感器资源调度算法

针对基于低轨预警系统的多目标跟踪,提出了兼顾跟踪精度与系统效率的传感器资源调度算法。首先,建立了目标跟踪模型。然后,以调度周期内后验克拉美罗下界(posterior Cramer-Rao lower bound,PCRLB)变化率、卫星切换率为指标,建立了传感器调度的混合整数规划模型,在此基础上,采用遗传(genetic algorithm,GA) 模拟退火(simulated annealing,SA)混合算法对调度模型进行优化求解,提高了对解空间的搜索能力与求解速度。最后,仿真试验表明本文调度模型的正确性与GA-SA混合优化算法的有效性。     

求解模糊需求车辆路径问题的两阶段变邻域禁忌搜索算法

模糊需求车辆路径问题(CVRPFD)是对带容量约束车辆路径问题(CVRP)的扩展,属于经典的NP难题,其求解与需求确定CVRP区别较大,较为复杂,具有很强的理论和现实意义.基于先预优化后重调度的思想,提出一种新的两阶段变邻域禁忌搜索算法(VNTS)对其求解:在预优化阶段,基于可信性理论构建模糊机会约束优化模型处理客户点模糊需求,设计VNTS求解预优化方案;在重调度阶段,设计随机模拟算法模拟客户点实际需求,提出一种新的点重调度策略对预优化方案进行调整.算例实验表明两阶段变邻域禁忌搜索算法是一种求解CVRPFD的有力工具,点重调度策略调整效果较佳.     

基于滚动优化策略的成像侦察卫星应急调度方法

针对成像侦察卫星应急调度问题进行研究, 在分析主要约束条件的基础上, 构建了多星调度问题的约束满足模型. 根据应急任务具有独立到达时刻与执行截止期需求的特点, 提出了基于滚动优化策略的调度算法. 该策略采用周期驱动与事件驱动相结合的混合驱动模式, 可将调度过程划分为一系列静态的调度区间. 通过优化各区间内任务的规划方案, 实现应急任务的动态调度. 在问题求解过程中, 将滚动优化策略与启发式算法结合, 形成了三种应急调度算法. 最后通过仿真实验, 对不同算法的调度效果进行对比, 验证了滚动优化策略的有效性.     

混合鲸鱼算法在柔性作业车间系统中的应用

针对柔性作业车间调度计算复杂度高,求解困难的难题,在分析基本鲸鱼算法的基础上,提出一种改进的混合鲸鱼算法,用于求解柔性作业车间调度的最大完工时间最小问题。首先,利用随机二段式编码方式将连续型鲸鱼算法离散化,构造适应生产调度的函数;其次,利用随机规则和混合规则相结合的方式求得初始解,提高种群的多样性;最后,加入变邻域搜索算法,防止求解结果陷入局部最优。通过相关文献中的标准实例,将改进后的鲸鱼算法与标准鲸鱼算法和其他智能优化算法分别进行对比,求解的结果表明改进后的鲸鱼算法在求解柔性作业车间调度方面的可行性和有效性。     

网上超市订单分配与物流配送联合优化方法

针对网上超市一地多仓环境下的订单分配与物流配送两个环节,从联合优化的视角出发,以最小化物流配送成本为目标建立了非线性混合整数规划模型,并设计了一种启发式算法进行求解.在该启发式算法中,基于缩减问题求解空间的思想,引入人工智能状态空间搜索,利用物流配送阶段影响配送成本的关键因素作为订单分配的规则,采用改进的广度优先搜索算法生成较好的订单分配方案集合.利用C-W节约算法和邻域搜索技术,在优化配送路径时调整订单分配方案.最后构造算例验证了该算法的有效性.     

考虑了交箱时间不确定性的场桥堆存作业优化

客户送箱时间的不确定性直接影响出口箱的场桥堆存作业效率和其在集装箱码头堆场的堆存状态,进而增加场桥作业移动距离以及后续装船过程中的翻箱作业量,降低码头作业效率.针对该问题通过马尔可夫链预测方法将随机交箱序列转化为广义交箱序列,在此基础上,结合集装箱港口作业实际,建立了以最小化预翻箱数量和场桥堆存作业移动距离为目标的场桥调度优化两阶段数学模型,并分别针对初始决策阶段和实时调度阶段设计了静态与动态求解算法.通过仿真算例,借助于与不同堆存策略的对比,显示了优化模型及算法的实用性与有效性,为场桥调度方案的实时生成提供决策支持.     

卫星数传资源负荷均衡调度模型及蚁群优化算法

建立了卫星数传资源负荷均衡调度模型,提出了调度方案效能评价函数和模型求解的蚁群优化算法.调度模型中主要考虑任务调度收益和资源负荷均衡两个优化目标,蚁群算法通过遍历矩阵解构造图来逐步构造可行解,利用基于调度方案效能评价函数的全局信息素更新规则同时优化数传任务调度收益和数传资源负荷均衡两个目标.算例仿真表明,本文提出的调度模型和蚁群优化算法所求得的调度方案取得了较好的任务调度收益和资源负荷均衡指标评价值,说明模型与算法正确可行.     

炼钢连铸混合智能优化调度方法及应用

针对多阶段、多设备以及精炼工序重数不同的炼钢连铸生产调度问题,建立了综合考虑工序设备指派和作业时间安排的非线性规划模型,提出了基于专家系统的设备指派、基于人机交互的邻域搜索与基于模型转换的时间优化相结合的三阶段炼钢连铸混合智能优化调度方法.该调度方法应用于国内某大型钢厂的生产调度,在减少钢水冗余等待时间、提高设备负荷率方面获得显著成效.     

集装箱码头泊位分配-装卸桥调度干扰管理模型

针对集装箱码头作业过程中,由于干扰事件导致泊位与装卸桥调度计划难以顺利实施这一难题,运用干扰管理方法,从码头作业成本、船舶等待成本以及计划偏离度三个方面度量系统扰动,建立泊位分配-装卸桥调度干扰管理模型,提出求解干扰管理模型的仿真优化法,设计基于局部重调度与禁忌搜索算法的仿真优化算法,利用算例对模型与算法的有效性进行了验证.计算结果表明:与全局重调度算法相比,基于局部重调度的算法可以提高计算效率,同时,干扰管理模型能够考虑各方的利益,因此得到的干扰应对方案更科学.