This invention discloses a ship lock scheduling method based on the improved multiobjective genetic algorithm, which includes: using the biological evolution process to define the ship lock gear results as the individual of the evolutionary object, carry out the chromosome coding and population initialization, construct the target function according to the different scheduling indexes, and carry on the individual fitness meter for the initial population. The selection operation, cross operation and mutation operation are repeated according to the sequence, and the evaluation decision is carried out from the global point of view, and the optimal scheduling scheme is output to meet the requirements of the scheduling. This invention makes the evaluation decision from the global point of view, which is beneficial to obtaining the global optimal solution more reasonably and efficiently, considering various scheduling indexes, establishing multiple target functions, improving the decision assistant value, and improving the fitness calculation method, improving the time efficiency of the algorithm calculation, and meeting the intelligent scheduling of the ship lock. The demand for the file.
【技术实现步骤摘要】
基于改进多目标遗传算法的船闸调度方法
本专利技术涉及一种基于改进多目标遗传算法的船闸调度方法,属于水运交通智能管理
技术介绍
当前我国水路运输不断发展,长江水运通道也超过密西西比河和莱茵河,成为世界上最繁忙、运量最大的内河运输通道。水路运输作为我国综合运输体系的重要组成部分,虽然承担了49.77%的货物周转量,但是与发达国家的75%相比,相差悬殊。船闸通航能力成为制约水路运输效率的突出问题,解决船闸调度过程中船舶待闸时间长、闸室利用率低等问题是提高船闸通航能力的关键。目前内河航运主要采用人工编排调度计划的调度方式,调度过程慢、调度水平低、缺乏科学性。因此,采用科学有效的智能排船调度方法成为提高船闸通航能力的关键。在闸室编排过程中,既要实现闸室利用率最大,又要保证航道畅通。但是在实际情况中,闸室利用率过高会导致船舶进出闸过程时间变长,增加航道拥堵程度。人工排船时通常选择减少单次过闸船数、降低闸室利用率的情况来缓解过闸等待时间长的问题。因此,综合考虑提升船闸通航能力的众多影响因素,给出科学高效的船闸调度方案具有实际的指导意义。但人工排档方法太过依赖人为决策,对决策者个人的经验、知识、能力等要求很高,而且决策的个人主观性较强,对经验不足的个人很难做出正确的选择,决策的科学性较低。船舶调度问题是在特定时间段内,有若干船舶提出通过船闸的申请,在船闸空间有限的前提下,合理为每一条船舶安排过闸的时间和空间,达到减少船舶等候时间和提高船闸利用效率等目标。闸室编排根据船舶报到时间和优先级别,将船舶排入闸室内,可以用二维空间上的装箱模型来描述,是一个典型的NP完全问 ...
【技术保护点】
基于改进多目标遗传算法的船闸调度方法,其特征在于,包括如下步骤:借鉴生物进化过程,将排船方式定义为进化对象的个体,进行染色体编码和种群初始化;根据不同调度指标构建目标函数,对初始种群进行个体适应度计算;对初始种群反复按序进行选择操作、交叉操作和变异操作,从全局的角度进行评估决策,输出满足调度需求的最优排船方式。
【技术特征摘要】
1.基于改进多目标遗传算法的船闸调度方法,其特征在于,包括如下步骤:借鉴生物进化过程,将排船方式定义为进化对象的个体,进行染色体编码和种群初始化;根据不同调度指标构建目标函数,对初始种群进行个体适应度计算;对初始种群反复按序进行选择操作、交叉操作和变异操作,从全局的角度进行评估决策,输出满足调度需求的最优排船方式。2.根据权利要求1所述的基于改进多目标遗传算法的船闸调度方法,其特征在于,染色体编码的具体方法如下:假设船闸中有M艘待闸船舶,用M艘待闸船舶表示染色体内所包含的M组基因,基因内ji表示第i艘船舶被调度的闸次,xi,fi和yi,fi分别表示第i艘船舶安排于船闸中的X、Y坐标,其中i∈R,i=[1,M],则染色体编码的编码公式如下:s=[(j1,x1,f1,y1,f1),(j2,x2,f2,y2,f2),…,(jM,xM,fM,yM,fM)]其中:s表示船闸中M艘船舶的一种排船方式。3.根据权利要求1所述的基于改进多目标遗传算法的船闸调度方法,其特征在于,种群初始化的具体方法如下:S1:从待闸船舶中随机选择一条船放入闸室;S2:在闸次集合中随机选择一个闸次对该船舶进行排闸;S3:判断该船舶能否排进该闸次,如果能排进该闸次,则更新染色体及待闸船舶,返回步骤S1,直至待闸船舶列表为空;否则,更新闸次集合,重新进入步骤S3,直至闸次集合为空,并将基因更新为(-1,-1,-1);上述过程反复执行N次,即可得到N组满足目标解的染色体集合,即初始种群,也就是船闸中M艘船舶的N种排船方式。4.根据权利要求1所述的基于改进多目标遗传算法的船闸调度方法,其特征在于,所述目标函数包括:根据船舶等待调度时间最短为调度指标构建的目标函数F1和根据每一闸室内所有船舶占用总面积最大为调度指标构建的目标函数F2;目标函数目标函数其中:M表示船闸中的待闸船舶数;i表示船...
【专利技术属性】
技术研发人员:毛星,徐希涛,郑健兵,罗招贵,向南,夏智娟,徐骏,
申请(专利权)人:南瑞集团有限公司,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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