在多種實際場景中存在著各種多任務(wù)與多設(shè)備之間的匹配問題,目前大多情況下仍是相關(guān)人員按照個人經(jīng)驗進行人工手動匹配指派。因此,設(shè)計相應(yīng)的智能匹配算法對于提高效率和降低人力成本很有必要。機器學(xué)習(xí)作為近些年最為熱門的學(xué)科之一,因其強大的歸納和學(xué)習(xí)能力,在解決許多領(lǐng)域的問題中,都獲得了較好的結(jié)果。本文以國內(nèi)某大型港口的集疏運調(diào)度系統(tǒng)為背景,將其調(diào)度問題定義為多任務(wù)多設(shè)備匹配問題,根據(jù)調(diào)度過程中不同階段的匹配問題設(shè)計不同的機器學(xué)習(xí)算法,充分利用歷史人工匹配數(shù)據(jù)訓(xùn)練算法模型,并將算法應(yīng)用于仿真系統(tǒng)中進行驗證。首先,本文介紹了集疏運調(diào)度相關(guān)的布局和流程,將整個調(diào)度流程分為了任務(wù)批次與集卡車隊匹配和具體任務(wù)與車輛匹配兩個部分,設(shè)計了總體流程的算法模型。其次,根據(jù)當前人工調(diào)度流程中任務(wù)批次與集卡車隊的匹配問題,設(shè)計了基于決策樹的匹配算法,運用歷史派車數(shù)據(jù)訓(xùn)練出了接近人工決策規(guī)則的決策樹模型。然后針對具體集裝箱運輸任務(wù)和車輛的匹配指派問題,設(shè)計了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化算法,定義了任務(wù)與設(shè)備之間的代價系數(shù),用Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解最優(yōu)解。最后將兩種算法整合設(shè)計了完整的智能調(diào)度匹配算法,并對集疏運調(diào)度過程中的... 

【文章來源】：浙江大學(xué)浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．１集疏運體系布局??其中１為集裝箱貨輪，是以運送集裝箱為主的運輸船舶

新以及日后查證。??２．１．２集疏運流程管理??整個集疏運體系運作流程一般都如圖２．２所示，分成計劃和調(diào)度兩部分。??Ｉ計劃中心???計劃％ｆ???調(diào)度??＜場站?分配車隊?調(diào)度中心??卡車司機??圖２．２集疏運業(yè)務(wù)流程??７??

人員將新的集疏運任務(wù)添加到任務(wù)池中，權(quán)衡多種因素考量空閑車隊，生成任務(wù)批次與車隊之間的派車單。由于港口規(guī)圍場站和集卡車隊與碼頭公司間只是合作租賃關(guān)系，并不全門，因此在任務(wù)批次和車隊的匹配上存在著諸多限制。例如地為Ａ場站，目的地為五期碼頭，車隊ａ與場站Ａ之間沒車隊ａ的車輛無法進入場站Ａ去裝載集裝箱，只能由與場隊ｂ去完成該批次的任務(wù)。同時港口業(yè)務(wù)已發(fā)展多年，某些

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3466395