泊位调度问题的GATS混合优化策略

在集装箱港口的运作中，泊位调度系统是制约集装箱港口降低船舶在港时间和运营成本的主要瓶颈之一．泊位调度问题是NP难问题，本文分别应用遗传算法GA和混合优化策略GATS对泊位调度问题的非线性规划模型进行了求解，与遗传算法相比，混合优化策略GATS增加了种群多样性，加速了进化过程，避免陷入局部极小解。     

基于Memetic算法的集装箱码头泊位应急调度策略

针对集装箱码头因船舶压港产生的应急调度问题,提出一种基于Memetic算法的泊位应急调度策略.首先,通过人机交互方式确定一系列不同长度的恢复时间;其次,在每段恢复时间内采用Memetic算法对相应船舶集合进行重调度,以实现甩港船舶数最少的优化目标;最后,通过综合分析恢复时间和优化结果确定最终方案.试验结果表明,该优化策略可使集装箱码头在尽量完成船舶作业的同时,以最快速度恢复到正常生产秩序,可供集装箱码头应急决策时参考.     

不规则型泊位与岸桥集成分配问题的优化建模和算法研究

泊位和岸桥作为港口的有限资源，对其进行优化分配有利于提高港口的作业效率，加快船舶的离港时间.由于地理条件的限制，一些港口的泊位线不呈一条直线型，而是呈“L”或“F”等形状，岸桥无法在这些不连续的泊位线上自由移动，该类泊位无法按照连续型泊位分配问题进行优化，而按照离散泊位进行优化会极大浪费泊位线的空间.本文针对不规则型泊位和岸桥集成分配问题，根据船舶停靠的相对位置和时间建立了线性规划数学模型，结合问题特性和变量关系，提炼出三个有效不等式，并采用CPLEX软件对加入不等式前后的模型分别进行求解.针对问题规模增加后，CPLEX求解时间较长的问题，本文采用了粒子群算法进行求解，并提出具有随机搜索策略的速度更新方式，避免算法陷入局部最优.实验结果表明，加入有效不等式后，模型的求解时间降低了83.39%;改进的粒子群算法比标准粒子群算法获得的优化解降低了25.21%.     

集装箱码头连续型泊位与岸桥集成调度

摘要：
针对集装箱码头泊位与岸桥两类资源分配的问题,提出了以最小化船舶总在港时间为目标、同时决策泊位与岸桥分配计划的方法,建立了连续型泊位和岸桥集成调度的数学模型.采用拆分决策对象的双层循环迭代算法对模型进行求解.算法的上层使用遗传算法优化船舶优先级和岸桥数目;下层基于船舶优先级决策泊位和岸桥集成调度计划,并通过数据实验证明了该算法的有效性和优越性.
关键词：
集装箱码头; 泊位分配; 岸桥分配; 集成调度
中图分类号： TP 29; U 691
文献标志码： A     

散货码头排船计划优化研究

在散货码头中,小型船增多,排船调度系统有着重要的作用。优化过的调度系统可以最大限度的利用码头装载能力。因此,调度系统的优化方案是个重要的研究方向。本文给出了一种可行的优化方案。     

基于共享泊位分配模型的新建停车场规模

为缓解城市停车泊位供需不均衡的问题,对城市新建停车场泊位规模问题进行研究.采用共享泊位分配模型对停车需求进行预测,在此基础上引入了灰理想关联熵理论提出停车场规模修正系数概念,实现了对新建停车场泊位数量规模的测算.选取拉萨神力时代商圈范围内的三个新建停车场为研究对象,对其商业区和居住区的停车泊位供给现状、停车需求实际、平均步行距离进行了调研和分析,在此基础上引入粒子群优化算法对共享泊位分配模型进行求解获取新建停车场的停车需求,进而结合修正系数对新建停车场的泊位规模进行确定.研究结果可以有效弥补共享泊位分配模型在实际应用中的不足,为解决城市商圈停车难问题提供一个有效的途径.     

一种基于双启发式退出规则的多星实时调度算法

多星实时调度问题是目前卫星调度领域的研究热点.针对实时任务动态到达的情况,建立了多星实时调度数学规划模型.提出了基于任务紧迫度和最大比例自由度的双启发式退出规则的多星实时调度算法.仿真实验结果表明,该算法较好地平衡了调度收益和稳定性,适用于多星实时调度问题.     

基于粒子群算法的共享单车站间调度优化方法

对单车实行精准高效的调度是目前共享单车系统亟须攻克的重要难题之一。共享单车的调度问题可以看作是一个受时间、地域、人流等多因素影响的NP完全问题(Non-deterministic Polynomial Complete Problem)。目前,我国在这一方面的研究工作尚不成熟。根据单车调度实际情况,考虑调度车容量与站点满意度约束,以旅行商问题为基础,建立综合优化最大化的共享单车站间调度数学模型,通过优化多目标问题的混合禁忌-粒子群算法,对上述模型进行求解。最后以合肥市大学城实际单车站点为算例,以该算法进行求解。结果证实该算法可以得到综合最优的调度路线。     

集散区域快递物流车辆调度模型及其算法

在分析集散区域快递物流运输特点的基础上,研究了固定时间窗内多车型车辆往返运输的车辆调度问题,建立以运输总成本最小为目标的数学模型,并给出遗传算法求解办法。实例表明,该模型和算法能有效地满足物流车辆调度需求,降低企业的物流成本。     

基于船舶优先权的泊位和岸桥耦合优化

泊位和岸桥的有效管理一直是港口码头的重要问题.优先权主要影响船舶在靠泊过程中靠泊顺序以及靠泊时间.利用泊位和岸桥的耦合思想建立模型,通过船舶的作业量确定船舶的优先权,并将优先权作为泊位分配的目标函数的影响因子.在优先权的影响下首先确定泊位分配计划,在耦合过程中,泊位分配计划影响岸桥分配计划.这样,优先权就影响了整个船舶的泊位分配以及岸桥分配的作业情况.通过对具体算例的分析,验证了优先权对实际作业港口的影响.结果对港口具有实际应用的价值,拓展了泊位和岸桥耦合优化的研究.     

并行流程式生产线调度问题的概率分析求解算法

并行生产线调度问题兼有并行机器和流程车间调度问题的特点 ,是一类新型的调度问题·针对工件在各工序具有任意加工时间的一般并行生产线调度问题 ,构造了整数规划模型 ,设计了基于概率分析的求解算法·对随机生成的测试问题进行求解的实验结果表明了算法的有效性     

干扰情形下重复性项目快速修复策略模型与算法

重复性项目受到干扰事件影响后,如何使其低成本,快速修复到基准调度计划,是项目管理者面临的重要问题。本文研究了干扰情形下重复性项目的反应性调度问题。首先提出了一种新的快速修复策略模型,旨在使项目以较低的成本快速修复到基准调度计划;针对问题特点,设计了一种Q-learning与遗传算法结合的混合算法进行求解;最后通过一个高速公路项目和蒙特卡洛模拟验证了本文模型和算法的有效性。结果表明：本文所提出的修复策略可以显著降低反应性调度成本;在一定范围内,增加修复的范围可以有效降低反应性调度成本;Q-learning与遗传算法混合算法在该问题上的求解质量和效率优于遗传算法。本文可以为重复性项目管理者进行反应性调度提供决策依据。     

面向作业车间调度问题的遗传算法改进

为了获得遗传算法在作业车间调度问题上的最优化解,提高算法的迭代速度,研究了遗传算法的改进方法,以工件的加工时间最短为目标建立调度模型。在算法上提出了基于概率改进的具有自适应能力的交叉与变异算子,以求作业车间调度问题的最优解。在遗传算法上采用精英保留策略方法,并结合改进的自适应算子对问题进行求解。以基准案例LA01和FT06作为实验仿真对象,获得了相应的甘特图以及搜索过程曲线。仿真结果表明,与未改进的算法相比,该算法能够更加快速地获得最优解。改进后的算法在搜索上更加快速有效,在求解作业车间调度问题上具有一定的可行性,更加适合工业加工生产。     

钢铁企业产成品发货装船调度的模型与算法

以某钢铁企业产成品发货系统中装船调度问题为背景,建立了产成品装船调度问题多目标资源受限工程调度的数学模型,结合遗传算法和模拟退火的特点,设计了求解该问题的多目标智能优化算法,对算法输出的近似非劣解集提出了评价方法,将此模型和算法应用于某钢铁企业的实际装船调度中,结果表明,实际调度计划或者是非劣解集中的一个解,或者在非劣解集中存在某一计划优于实际调度计划·     

成组加工单元零件排序的研究

基于成组加工中作业计划的要求,采用组间排序和组内排序两次排序优化,构造了成组加工单元待加工零件的排序优化模型根据组内与组间排序的不同特点,采用了不同的方法,组内排序是在约翰逊-贝尔曼规则的基础上应用了新启发式算法;组间排序是先将待加工零件组的排序问题转换为平衡指派问题,再采用匈牙利算法进行排序二次排序模型为成组加工零件的排序提供了一个理想的解决方法     

基于约简任务资源分配图的网格依赖任务静态调度

网格资源环境的动态性和异构性对依赖任务的静态调度策略产生了极大的挑战.提出了一个能够更好地适应资源异构性,并完整支持调度、重调度的统一静态调度模型,即基于约简任务资源分配图(RT-RAG)的调度模型和调度算法.基于该模型的调度问题归结为RT-RAG的优化选取问题.实验分析表明,基于该模型的调度方法更好地适应了网格环境的动态性和异构性,使得静态调度策略与动态调度策略相比依然保持着较大的性能优势,并且也优于基于DAG任务图调度模型的AHEFT静态调度算法,特别是在资源差异较大的情况下.     

实际约束条件下多配送中心物流车辆调度优化

传统方法难以解决有时间窗等具有实际约束条件,且调度结果并非最优,提出一种基于变邻域搜索算法的多配送中心物流车辆调度优化方法。对多配送中心物流车辆调度优化问题进行分析,在分析结果的基础之上构建实际约束条件下多配送中心物流车辆调度数学模型;利用变邻域搜索算法求解物流车辆调度模型的最优解,完成实际约束条件下多配送中心物流车辆的调度优化。实验结果表明,采用所提方法进行多配送中心物流车辆调度,其总运输时间短、运输总费用低,调度结果较优,且符合实际约束。     

基于遗传算法的有柔性路径的动态调度问题研究

建立了有柔性路径的FMS动态调度问题的模型．采用离线重调度的方法,提出一种结合离线重调度两种生成调度方式的方法来阐述FMS的有柔性路径动态调度问题．最后给出了该问题的遗传算法解决方法和计算示例．     

多目标柔性作业车间调度的多交叉策略元胞进化算法*

针对经典Job-shop调度问题的局限性,构建了以加工成本、瓶颈机器负荷、机器总负荷及制造工期为目标函数的柔性作业车间调度多目标优化模型,提出了基于多交叉策略的元胞多目标遗传算法。在分析优化模型的基础上,使用双层编码方式,并采用多个交叉算子协同进化,提出一种多交叉策略的进化算子。针对元胞多目标遗传算法的特点,提出一种改进的精英策略,保证更多的精英个体参与进化,从而提升算法收敛速度。通过2个基准实例求解对比分析,表明所提方法的有效性。将新算法应用于实际生产企业的车间调度问题中,得到了一组Pareto解集,并采用层次分析法得到一种满意度最大的方案。数据结果表明,该算法在解决多目标FJSP的工程有效性。     

改进型蚂蚁算法在JobShop调度问题中的应用

本文首先介绍了J0bshop调度问题的模型,然后介绍了蚂蚁算法的原理,提出了求解JobShop调度问题的改进型蚂蚁算法,接着给出了该算法的流程,最后利用两类标准问题进行仿真,实验结果表明该算法应用在JobShop调度问题当中是行之有效的。