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文檔簡介
1、近年我國物流行業(yè)高速的發(fā)展,已經成為國民經濟中一個重要的支柱產業(yè)。物流行業(yè)廣闊的市場潛力,對港口的發(fā)展起著巨大的促進作用。作為全球綜合運輸系統(tǒng)的節(jié)點,港口的效率、服務水平及可靠性是非常關鍵的因素。本文以改善港口資源的有效分配,降低費用成本,提高港口設備資源利用率為目標,結合港口生產中的各種約束條件以及粒子群優(yōu)化算法(PSO)的基本理論,深入分析港口生產調度作業(yè)過程的優(yōu)化方法。論文的主要工作有: 首先,在分析研究港口生產過程的基礎
2、上,以所有船舶總在港時間最短為目標函數,建立了港口泊位作業(yè)數學模型和拖輪作業(yè)數學模型,根據模型的特點和各個參數的物理意義及其相互關系得出了港口調度數學模型必須滿足的約束條件,該模型充分考慮了港口調度的隨機性和其它影響因素,比較客觀地反映港口調度的實際運行情況。 其次,本文利用多目標粒子群算法(MOPSO)對港口調度問題數學模型進行最優(yōu)求解。PSO算法屬于群集計算智能中具有代表性的優(yōu)化算法之一,是一種基于群智能方法的演化計算技術,
3、具有簡單容易實現(xiàn)并且沒有許多參數需要調整的優(yōu)點。在本文的算法實現(xiàn)中,利用線性遞減權值策略,調整粒子的全局搜索和局部搜索能力,并用一種最優(yōu)解評估選取的PSO算法進行多目標優(yōu)化問題的非劣最優(yōu)解集的搜索。通過建立的港口調度問題的兩個目標函數來共同指導粒子的飛行,對PSO算法全局極值和個體極值的選取方式進行改進,使其最終落入非劣最優(yōu)目標域,從而得到最終的港口設備資源的最優(yōu)化分配方案。 最后,采用統(tǒng)一建模語言(UML)建模方法進行港口調度
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