在集裝箱碼頭的日常運(yùn)營(yíng)中,船舶在港作業(yè)時(shí)間是衡量集裝箱碼頭作業(yè)效率的重要指標(biāo),航道、泊位、岸橋作為直接服務(wù)于船舶的集裝箱碼頭海側(cè)作業(yè)資源,如何合理的調(diào)度現(xiàn)有資源,探究各資源配置對(duì)船舶作業(yè)的影響變得至關(guān)重要。本文從集裝箱碼頭日常運(yùn)營(yíng)角度出發(fā),研究了海側(cè)作業(yè)資源的調(diào)度和配置對(duì)船舶在港時(shí)間影響的問(wèn)題。通過(guò)建立聯(lián)合調(diào)度模型、設(shè)計(jì)啟發(fā)式算法求解船舶調(diào)度方案,以船舶調(diào)度方案為仿真邏輯設(shè)計(jì)仿真實(shí)驗(yàn),探究海側(cè)作業(yè)資源配置與船舶在港時(shí)間的關(guān)系。論文的主要研究?jī)?nèi)容如下:第一部分為集裝箱碼頭的發(fā)展概述,國(guó)內(nèi)外海側(cè)作業(yè)資源問(wèn)題的研究現(xiàn)狀和海側(cè)作業(yè)資源的構(gòu)成及作業(yè)流程介紹,為本文的研究提供了學(xué)術(shù)基礎(chǔ)。第二部分為分析海側(cè)作業(yè)資源聯(lián)合調(diào)度問(wèn)題。以船舶在港時(shí)間最小為目標(biāo)函數(shù),構(gòu)建考慮單向航道約束下的泊位、岸橋聯(lián)合調(diào)度模型。通過(guò)設(shè)計(jì)改進(jìn)遺傳算法求解船舶調(diào)度方案,設(shè)計(jì)算例驗(yàn)證算法的有效性。第三部分為設(shè)計(jì)仿真實(shí)驗(yàn),研究海側(cè)作業(yè)資源配置問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)以算法求解船舶調(diào)度方案為仿真核心邏輯,以船舶在港作業(yè)流程為仿真流程,探究在當(dāng)前碼頭到港船舶規(guī)律下,各資源配置對(duì)船舶在港時(shí)間的影響及海側(cè)作業(yè)資源最佳配置方案。本文的創(chuàng)新之處在于以下方面... 

【文章來(lái)源】：大連海事大學(xué)遼寧省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：71 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．２船舶在港時(shí)間示意圖??Ｆｉｇ．?２．２?Ｔｉｍｅ?ｃｈａｒｔ?ｏｆ?ｓｈｉｐ?ａｔ?ａ?ｐｏｒｔ??

３３．１問(wèn)題描述??結(jié)合目前港口航道類型多為單向航道，本文基于單向航道條件研究海側(cè)作業(yè)??資源聯(lián)合調(diào)度問(wèn)題；現(xiàn)實(shí)情況中，連續(xù)性泊位相比于離散型泊位更具有適用性，??其分配研究更具有適用性，本文泊位資源選取連續(xù)型泊位類型進(jìn)行研究，分配位??置考慮從單向航道時(shí)段變化對(duì)具體方案的影響，給出泊位分配的時(shí)空坐標(biāo)示意圖，??如圖３．１；岸橋的配備數(shù)量根據(jù)泊位長(zhǎng)度，以１００米為間隔進(jìn)行配備，同時(shí)考慮??船舶自身承載岸橋數(shù)量的范圍區(qū)間，對(duì)泊位位置分配和岸橋數(shù)量分配將那些分析。??■??

集裝箱碼頭海側(cè)作業(yè)資源配置仿真優(yōu)化??兩個(gè)新的子代染色體。交叉規(guī)則的常見設(shè)計(jì)方法有單點(diǎn)交叉、多點(diǎn)交叉、算術(shù)交??叉等。交叉的原則是保留染色體基因片段中較為優(yōu)秀的組合，在不破化染色體個(gè)??體編碼規(guī)則的情況下，生成新的染色體個(gè)體。??（６）變異??變異是生物進(jìn)化過(guò)程中，周圍環(huán)境突變等因素對(duì)個(gè)體染色體基因發(fā)生變化的??過(guò)程，通常改變的是染色體個(gè)體中局部組合基因的表達(dá)方式，以產(chǎn)生新的性能。??通常算法中涉及到的變異方式有均勻變異、非均勻變異、高斯變異、傅里葉變異??等。計(jì)入變異操作的目的是保證種群個(gè)體的多樣性，適應(yīng)度函數(shù)和選擇過(guò)程保留??了種群中的精英個(gè)體，但易發(fā)生個(gè)體的適應(yīng)度相似，產(chǎn)生局部最優(yōu)的情況。變異??過(guò)程的加入可以有效的使部分染色體的解跳出局部最優(yōu)的空間，探尋更優(yōu)的解的??形式，加快種群的收斂速度。??（７）算法終止??算法終止是指當(dāng)種群進(jìn)化代數(shù)滿足迭代次數(shù)或種群個(gè)體滿足收斂條件下，停??止算法的上述操作，得到最終代中適應(yīng)度最高的染色體個(gè)體，其所攜帶的基因即??為問(wèn)題的最優(yōu)解的形式，在對(duì)染色體進(jìn)行解碼后，得到最優(yōu)解的數(shù)學(xué)表達(dá)形式。??綜上所述，遺傳算法的流程圖如圖４．１所示：??ｒ?Ｎ??開始??Ｖ?■／???Ｉ???初始種群?ｉ??＼?［?????計(jì)算適應(yīng)度函數(shù)?《??生成新種群??否滿＾＾?Ｎｏ?」選擇，‘叉．變??止條＾１?異??Ｙｅｓ???＾???輸出最優(yōu)解??結(jié)束??Ｖ?－／??圖４．１遺傳算法流程圖??Ｆｉｇ．?４．１?Ｇｅｎｅｔｉｃ?ａｌｇｏｒｉｔｈｍ?ｆｌｏｗ?ｃｈａｒｔ??２４??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]泊位-岸橋聯(lián)合分配模型的模擬植物生長(zhǎng)交替進(jìn)化算法[J]. 吳迪,王諾,林婉妮,吳暖.  交通運(yùn)輸工程學(xué)報(bào). 2018(03)
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[3]長(zhǎng)江上游集裝箱碼頭泊位——錨地系統(tǒng)配置策略[J]. 劉名武,樊文平,吳開蘭.  數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí). 2017(01)
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[10]基于擠壓算法的集裝箱碼頭泊位與岸橋聯(lián)合調(diào)度優(yōu)化[J]. 楊華龍,滕川川.  大連海事大學(xué)學(xué)報(bào). 2014(03)

碩士論文
[1]集裝箱碼頭泊位和岸橋聯(lián)合魯棒調(diào)度的建模與優(yōu)化[D]. 張秀福.天津理工大學(xué) 2014
[2]內(nèi)河集裝箱港泊位及錨地優(yōu)化配置研究[D]. 習(xí)鳳.重慶交通大學(xué) 2013
[3]基于排隊(duì)論的集裝箱碼頭泊位與岸橋聯(lián)合配置仿真[D]. 倪曉暢.天津大學(xué) 2012
[4]集裝箱岸吊的調(diào)度模型和算法研究[D]. 王輝球.清華大學(xué) 2006



本文編號(hào)：2923769