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基于多目标遗传算法的散货码头泊位与机械联合调度研究,物流工程学院工物102班指导老师:,技术路线,泊位与机械联合调度问题分析,联合调度模型,算法设计与实现,实例分析,联合调度问题分析,相关文献分析,模型假设,模型目标,算法的选择,算法的设计,鲁棒性分析,结果,收敛性分析,模型约束,背景研究,总结与展望,课题研究背景及意义,7%,煤炭港口的建设和激烈竞争,煤码头泊位作业系统优化,散货码头背景,调度室,科学合理的计划,提高生产组织能力,职责,基本工作,问题,及时制定,目的,天津港煤码头作业调度,相关文献分析,泊位与机械联合调度问题,连续泊位,模型假设,锚地待排船只n,.,流程图,模型符号定义维度,模型符号定义参数(1),模型符号定义参数(2),模型符号定义决策变量,模型目标,模型约束,锚地待排船只n,.,泊位占用约束,船舶约束,机械约束,进离港时间约束,算法选择,多目标遗传算法,描述,偏好结构,非支配解,求解方法,染色体编码(顺序码),交叉算子(ox交叉),变异算子(交换变异),算法设计遗传算子,1)子目标归一化处理,岸线利用率,机械利用率,总在港时间,2)目标函数最大化处理,算法设计适应性权重法,算法设计适应性权重法,:第n代,第i条染色体所对应的第k个目标函数的自适应权值,:第n代,第i条染色体所对应第k个目标函数值,:第n代第k个目标函数的最小值,:第n代第k个目标函数的最大值,3)适应度计算公式,算法设计适应性权重法,=(0.70-0.65)/(0.74-0.65)+(0.87-0.86)/(0.97-0.86)+(0.69-0.48)/(0.71-0.48)=0.56+0.09+0.91=1.56,例子:,结果船舶+机械,收敛性分析,从深度和广度上展示了算法搜索解的过程,由图可知其收敛性良好。,鲁棒性分析,鲁棒性分析,随着船舶数量的增大,算法仍然能够使用,得到较好的结果,可见算法稳定性较好。,总结与展望,可靠,工物102班王郡娴,重要约束:任意两条船位置和时间不能同时交叉,模型船舶约束,3)船舶停泊唯一性约束,2)船舶停靠在岸线内,4)船舶装卸量约束,10)船舶作业时间约束,模型机械约束,5)机械速率公式,6)所有末煤船舶总机械数量约束,7)所有块煤船舶总机械数量约束,8)单个船舶分配机械数量约束,模型进离港时间约束,11)进港时间,12)离港时间,选择轮盘赌机制

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