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一种遗传粒子群算法及其在集装箱装船顺序优化问题中的应用
| 论文题名： | 一种遗传粒子群算法及其在集装箱装船顺序优化问题中的应用 |
| 关键词： | 航运效率;集装箱装船顺序;遗传粒子群算法;组合优化 |
| 摘要： | 全球经济贸易的迅速发展使得物流规模不断扩大，相比于铁路运输及空运，航运具有更良好的综合性，因此在贸易运输中承担着更重要的责任。集装箱运输在航运领域占有极为重要的地位。港口组织生产和运输过程中，不可避免会产生倒箱操作，这种操作提高了堆场作业成本，降低了其作业效率。因此，解决好倒箱问题，对于提高航运的生产效率，增强港口的竞争力，有着相当的意义和价值。 集装箱装船顺序会直接影响倒箱量的数目。该问题可以归结为一个带约束的组合优化问题，过去用分支定界等求解具有局部收敛等缺陷。随着各种群智能算法的相继提出，为更加合理的设计集装箱装船顺序，提供了新的有效途径。 本文采用群智能算法求解装船顺序优化问题。在已知集装箱堆场堆放状况的情况下，根据给定的集装箱装船配载图，首先建立了目标函数为最小倒箱量的数学优化模型。然后基于粒子群算法并加以改进，提出一种并行遗传粒子群算法(Parallel genetic particle swarm optimization algorithm，PGPSO)，其基本思想是采用两个并行的子群体，每个子群体分别按全局版和局部版的PSO进化，将两种PSO的优势互补，兼顾快速性和防早熟。此外，遗传算法的交叉和变异算子的引入，使得算法适用于求解离散的组合优化问题。为验证提出算法的性能，文中将其应用于求解已知最优解的经典函数优化问题，优化结果验证了其可行性和有效性。 在此基础上，针对集装箱装船顺序优化问题，分别将最低栈和优化栈倒箱原则应用于所提算法的两个子群体，并给出了求解此具体问题的交叉和变异策略，特别是借鉴启发式算法的思想，给出的变异策略，可有效的提高所提出算法求解此问题的性能。文中将算法应用于前述数学模型，求解了不同规模的实际装船顺序优化问题，并对结果进行了分析和对比。研究表明，提出算法对于提箱装船顺序问题是有效的，获得了较好的优化结果，所得的装船顺序方案令人满意。 本文的工作能够为集装箱船舶装船操作提供科学的依据，达到码头船厂节约成本、提高效率的目的。论文的研究具有一定的理论意义和实际应用价值。 |
| 作者： | 张超 |
| 专业： | 控制工程 |
| 导师： | 李广强;刘雨 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 大连海事大学 |
| 学位年度： | 2014 |
| 正文语种： | 中文 |
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