基于改进灰狼算法的港作拖轮调度研究

在船舶大型化的发展以及港口资源日益紧张的趋势下，拖轮调度作为减少港口拥堵与节约港口资源的重要手段，成为当前亟待解决的问题。通过以拖轮空驶燃油成本与拖轮助航燃油成本为目标函数，构建多停泊基地条件下的多目标拖轮调度模型，提出一种混合小生境灰狼算法(Hybrid Niche Grey Wolf Optimization, HNGWO)进行求解，针对拖轮调度问题的整数规划特点引入交叉修正更新策略，以加强算法的收敛性能，最后分别采用CPLEX、GA、PSO、GWO、HNGWO对多规模算例的求解结果进行对比分析。结果表明，HNGWO相比于GA、PSO的最优值平均优化比例可达5.07%,相比于GWO的收敛速度平均优化比例为13.23%,并输出中等规模下的收敛曲线与最优调度方案甘特图，直观展示了改进算法的求解效果与收敛速度，为提高港口通行效率与经济效益提供了参考方案。