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基于遗传算法的进口箱堆场BAY位分配优化模型研究
| 论文题名： | 基于遗传算法的进口箱堆场BAY位分配优化模型研究 |
| 关键词： | 集装箱堆场;BAY位;遗传算法;混合堆存;堆存优化;倒箱 |
| 摘要： | 集装箱码头的堆场部分可分为前方堆场和后方堆场，它的主要作用是为集装箱提供临时的集中堆存。堆场管理是码头生产的一个重要环节，它包括多个方面，主要包括堆存优化和堆场机械调度等。本文的研究仅限于后方堆场的进口箱(本文所提到的进口箱通常情况下指进口重箱)堆存优化方面。堆存优化主要包括以下两个领域，第一个领域主要从有效利用堆场空间的角度考虑；第二个领域主要从减少倒箱次数的角度考虑。这两个领域追求的目标不同。在优化一个目标时，要充分考虑另一个目标的制约作用。 本文建立的进口箱堆存优化模型主要是从充分利用堆场空间的角度考虑，同时尽量减少倒箱次数。本文以一BAY为对象，采用混合堆存策略，考虑不断变化的堆存状态和操作难度，为每一个动态到达后方堆场的进口箱安排BAY位(集装箱在BAY内的箱位)，目的是在提箱作业期间倒箱次数最少。该问题是一个NP难问题，很难用传统的优化方法解决。文中对该问题进行了一定程度的简化，首先针对倒箱次数建立了数学模型，然后采用并行遗传算法对模型进行求解。同时文中给出了算法所需的各种参数的值，包括子种群数目、进化代数、遗传算子的取值和相应的编码策略。论文最后针对不同情况下的优化结果进行了比较，对该问题的研究进行了总结和展望并提出了进一步研究的着眼点。 |
| 作者： | 周留井 |
| 专业： | 计算机软件与理论 |
| 导师： | 姜云飞 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 中山大学 |
| 学位年度： | 2008 |
| 正文语种： | 中文 |
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