为应对由船舶到离港延误导致的泊位分配冲突、航道拥堵以及调度计划失效等问题,基于滚动窗口策略提出一种优化港口调度周期和调度计划的方法。将船舶延误影响的受限航道与泊位协同调度问题分解为多个子问题,并构建协同调度模型。在遗传...为应对由船舶到离港延误导致的泊位分配冲突、航道拥堵以及调度计划失效等问题,基于滚动窗口策略提出一种优化港口调度周期和调度计划的方法。将船舶延误影响的受限航道与泊位协同调度问题分解为多个子问题,并构建协同调度模型。在遗传算法(genetic algorithm,GA)的基础上结合问题特点,提出一种基于个体基因信息的小生境遗传算法(a niche genetic algorithm based on individual genetic information,NGA-IGI)。黄骅港实际数据实证研究显示:NGA-IGI在求解效率和质量方面均优于传统GA和CPLEX;相比NGA-IGI,GA和CPLEX的求解质量分别下降2.55%~5.20%和21.66%~28.64%。所提出的干扰应对方法的优越性得到了验证,说明该方法能够优化港口调度周期和协同调度计划。本文为港口管理者提供了灵活的决策方法,以应对船舶延误,减少决策过程中的主观性和随意性,增强风险应对能力,提高港口服务水平。展开更多
文摘为应对由船舶到离港延误导致的泊位分配冲突、航道拥堵以及调度计划失效等问题,基于滚动窗口策略提出一种优化港口调度周期和调度计划的方法。将船舶延误影响的受限航道与泊位协同调度问题分解为多个子问题,并构建协同调度模型。在遗传算法(genetic algorithm,GA)的基础上结合问题特点,提出一种基于个体基因信息的小生境遗传算法(a niche genetic algorithm based on individual genetic information,NGA-IGI)。黄骅港实际数据实证研究显示:NGA-IGI在求解效率和质量方面均优于传统GA和CPLEX;相比NGA-IGI,GA和CPLEX的求解质量分别下降2.55%~5.20%和21.66%~28.64%。所提出的干扰应对方法的优越性得到了验证,说明该方法能够优化港口调度周期和协同调度计划。本文为港口管理者提供了灵活的决策方法,以应对船舶延误,减少决策过程中的主观性和随意性,增强风险应对能力,提高港口服务水平。
