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基于人工蜂群算法的拖輪調(diào)度優(yōu)化

發(fā)布時(shí)間:2021-03-08 12:07
  貨物吞吐量世界第四、集裝箱吞吐量世界第十,天津港是世界等級(jí)最高的人工深水港,快速發(fā)展的天津港,對(duì)拖輪調(diào)度提出了新的挑戰(zhàn)。由于拖輪建造、管理、維護(hù)成本較高,高昂的開支使港口不可能依靠不斷配備大量拖輪來滿足日常生產(chǎn)需求,如何保證現(xiàn)有拖輪在高速增長的吞吐量下能夠保障港口高效運(yùn)營,是作為拖輪從業(yè)人員繞不了開的難題。要解開這個(gè)難題,就涉及到如何對(duì)拖輪資源進(jìn)行合理調(diào)度,合理規(guī)劃,壓縮無效作業(yè)時(shí)間,提高拖輪工作效率,減少資源消耗,統(tǒng)籌規(guī)劃,著眼全局,對(duì)整個(gè)港口拖輪實(shí)行科學(xué)調(diào)度,加速港口船舶流動(dòng)率,保證港口吞吐機(jī)制高效運(yùn)轉(zhuǎn)。另一方面,近年來船舶發(fā)展趨于大型化、專業(yè)化,這對(duì)拖輪作業(yè)也提出的新的挑戰(zhàn)。大型船舶船型大、吃水深、重量大、單位噸數(shù)馬力小、港內(nèi)操縱困難,拖輪協(xié)助作業(yè)已成為必要手段,科學(xué)配備拖輪數(shù)量,協(xié)調(diào)時(shí)間最短與成本最低之間的問題也是在研究調(diào)度問題時(shí)需要重點(diǎn)考慮的。本文首先針對(duì)港口拖輪調(diào)度問題的特點(diǎn),通過研究現(xiàn)有科研成果,對(duì)此類問題進(jìn)行總結(jié)并對(duì)研究中存在的問題進(jìn)行探索。其次,建立符合港口要求的拖輪調(diào)度模型。拖輪調(diào)度問題模型的建立比較復(fù)雜,根據(jù)不同的港口環(huán)境,限制條件不同,秉持的優(yōu)化條件不同,所建立模型有所差異,為了保證作業(yè)效率,以及仿真結(jié)果的精度,建立合理的數(shù)學(xué)模型是很重要的,另一方面,出于安全考慮,只有建立的模型足夠準(zhǔn)確模擬實(shí)際情況,得出的調(diào)度建議才具有可行性。再次,用人工蜂群算法求解船舶調(diào)度問題。人工蜂群算法是較新穎的啟發(fā)式算法,近年來廣泛應(yīng)用于調(diào)度領(lǐng)域,由于其具有很好的收斂性,非常符合求解拖輪調(diào)度這一問題,目前對(duì)港口拖輪調(diào)度問題的研究中,啟發(fā)式算法應(yīng)用廣泛,但得出的結(jié)論在應(yīng)用上都存在諸多限制,人工蜂群算法也僅僅是在突破限制時(shí)所作的一絲努力。最后,根據(jù)天津港拖輪相關(guān)參數(shù)仿真,得出調(diào)度方案,分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果精度與方案的可行性。
【學(xué)位授予單位】:大連海事大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號(hào)】:U691.3
文章目錄
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究的主要內(nèi)容和基本方法
        1.3.1 主要研究內(nèi)容
        1.3.2 主要研究方法
第2章 拖輪調(diào)度模型
    2.1 天津港拖輪調(diào)度概述
        2.1.1 拖輪調(diào)度問題概述
        2.1.2 天津港拖輪調(diào)配現(xiàn)狀
        2.1.3 拖輪作業(yè)過程
    2.2 拖輪調(diào)度模型的建立
        2.2.1 問題描述
        2.2.2 模型假設(shè)
        2.2.3 符號(hào)說明
        2.2.4 目標(biāo)函數(shù)
第3章 拖輪調(diào)度系統(tǒng)的人工蜂群算法設(shè)計(jì)
    3.1 人工蜂群算法簡介
    3.2 ABC算法
        3.2.1 ABC算法的原理
        3.2.2 ABC算法的流程
        3.2.3 ABC算法的特點(diǎn)
    3.3 ABC算法對(duì)模型的求解
        3.3.1 選取測試函數(shù)
        3.3.2 ABC算法參數(shù)與解的關(guān)系
        3.3.3 ABC算法參數(shù)的選取
第4章 基于人工蜂群算法的模型計(jì)算
    4.1 實(shí)例計(jì)算
    4.2 結(jié)果分析
第5章 結(jié)論與展望
    5.1 結(jié)論
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡介

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本文編號(hào):2469257

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