一种基于遗传算法的码头泊位及岸桥分配优化方法技术

本发明专利技术涉及船舶管理技术领域，具体的说是一种基于遗传算法的码头泊位及岸桥分配优化方法，所述优化方法包括以下步骤：S1、模型的建立：在模型假设和模型符合定义的前提下，建立了如下的码头泊位及岸桥分配模型：目标函数min∑

【技术实现步骤摘要】
一种基于遗传算法的码头泊位及岸桥分配优化方法


[0001]本专利技术涉及一种分配优化方法，具体为一种基于遗传算法的码头泊位及岸桥分配优化方法，属于船舶管理


技术介绍

[0002]码头泊位及岸桥分配优化问题是指在已知未来一段时间内船只的到港情况下，根据各船只的载货量、船长、到达时间、目标泊位以及岸桥的工作范围等信息为船只安排合理的工作时间、泊位与岸桥资源以使得各船只的等待停泊时间及目标泊位偏移距离之和最短。
[0003]目前针对该问题存在以下的方案：
[0004]1.求解器精确求解，由于该问题属于NP
‑
Hard问题，当问题的规模增大时，使用求解器求解需要过长的时间。
[0005]2.离散化：将连续的靠泊位置均匀划分成数段，并将其视为单独的码头，船舶仅可停留在码头中。该方法可以有效地降低问题的复杂度，然而当问题复杂时(如同时具有大船只、小船只)，离散的分配方式会使得空间的利用率低下，进而导致船舶等待时间长。
[0006]3.启发式算法：使用领域搜索+动态规划的方式，由于缺乏统一的数学建模，难以整体求的较优解。
[0007]离散泊位分配问题指的是将连续的靠泊位置划分成数段，并将其视为单独的码头(泊位)，此时船舶仅课停靠在码头的内部。不同于离散泊位分配问题。
[0008]有鉴于此特提出本专利技术来帮助解决上述问题。

技术实现思路

[0009]本专利技术的目的就在于为了解决上述问题而提供一种基于遗传算法的码头泊位及岸桥分配优化方法，通过使用小生境遗传算法、间接编码、非法解转换函数等多项技术求解码头泊位及岸桥分配优化问题，相较于启发式算法，总体性能提升了80～90％。
[0010]本专利技术通过以下技术方案来实现上述目的，一种基于遗传算法的码头泊位及岸桥分配优化方法，所述优化方法包括以下步骤：
[0011]S1、模型的建立：在模型假设和模型符合定义的前提下，建立了如下的码头泊位及岸桥分配模型：
[0012]目标函数
[0013][0014]目标函数(1)表示最小化各船舶等待停泊时间及目标泊位偏移距离之和，根据模型假设，时间因素更加重要，可以考虑忽略目标泊位偏移距离成本，将目标函数简化为：
[0015][0016]中间变量
[0017][0018]其中式(3)定义了变量τ
i,j
，代表两艘船只i,j是否在时间上有重合，其取值为{0,1}，为1代表两船在时间上有重合，否则代表无重合，式(4)定义了变量margin
i,j
，代表两艘船只i,j之间的最小间距，式(5)定义了变量craneShip
t,i
，代表岸桥i在t时刻服务的船只编号；
[0019]S2、求解方法：包括间接编码、解码过程、简化的小生境遗传算法和非法解转换函数。
[0020]进一步的，所述间接编码建立一个时间
‑
岸桥图，对于每个可行解，船舶对应图中的一个多边形，其在图上的面积即为该船舶使用的总岸桥数量，其横坐标代表使用的岸桥信息，纵坐标代表其工作时间。
[0021]进一步的，所述解码过程包括以下步骤：
[0022]Sa1、确定船只各时刻岸桥数量；
[0023]Sa2、确定泊位分配；
[0024]Sa3、确定船只各时刻岸桥位置；
[0025]Sa4、非法解转换函数。
[0026]进一步的，所述确定泊位分配包括以下步骤：
[0027]Sb1、根据岸桥工作范围限制及船长的限制，得到船只可行的泊位区间；
[0028]Sb2、若船只未分配完成，取出可行泊位区间最小的船只，否则函数执行完毕；
[0029]Sb3、若可行泊位不存在，则该个体为非法解，记录该非法船只编号并回到Sb2，否则尝试分配该可行区间中的左端点为船只的真正的泊位；
[0030]Sb4、若该船只与之前成功分配的船只发生泊位冲突(两艘船在同一时间不能处于同一位置)，则将该可行区间(向右)缩小，否则分配成功，回到Sb2。
[0031]进一步的，所述简化的小生境遗传算法为隔离小生境技术是指依照自然界的地理隔离技术，将遗传算法的初始群体分为几个子群体，子群体之间独立进化。
[0032]本专利技术的技术效果和优点：
[0033]本专利技术通过使用小生境遗传算法、间接编码、非法解转换函数等多项技术求解码头泊位及岸桥分配优化问题，相较于启发式算法，总体性能提升了80～90％。
具体实施方式
[0034]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于
本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0035]本实施例提供了一种基于遗传算法的码头泊位及岸桥分配优化方法，所述优化方法包括以下步骤：
[0036]S1、模型的建立：在模型假设和模型符合定义的前提下，建立了如下的码头泊位及岸桥分配模型：
[0037]目标函数
[0038][0039]目标函数(1)表示最小化各船舶等待停泊时间及目标泊位偏移距离之和，根据模型假设，时间因素更加重要，可以考虑忽略目标泊位偏移距离成本，将目标函数简化为：
[0040][0041]中间变量
[0042][0043]其中式(3)定义了变量τ
i,j
，代表两艘船只i,j是否在时间上有重合，其取值为{0,1}，为1代表两船在时间上有重合，否则代表无重合，式(4)定义了变量margin
i,j
，代表两艘船只i,j之间的最小间距，式(5)定义了变量craneShip
t,i
，代表岸桥i在t时刻服务的船只编号；
[0044]为了更好地建立模型并做出以下假设：
[0045]1.每艘船必须仅被服务一次；
[0046]2.船舶到达后进行靠泊服务；
[0047]3.船舶的泊位加上船长不能超过泊位的长度；
[0048]4.船只之间的停泊距离必须大于等于船长的10％；
[0049]5.岸线空间是连续的，船只可以放置岸线上的任何泊位；
[0050]6.岸桥的移动时间可以忽略；
[0051]7.岸桥的工作效率是相同的；
[0052]8.工作的岸桥之间必须保持安全距离；
[0053]9.码头上的岸桥移动均位于一轨道上，不能跨越交叉；
[0054]10.即使船舶尚未工作完成，也允许将岸桥从一艘船重新分配到另一艘船；
[0055]11.注意到优化目标为“等待停泊时间T(秒)”和“目标泊位偏移距离L(米)”的和，且实验算法与答案都是以1h为最小安排单位的。当随机泊船时F
place
＝∑
i
|target
i
‑
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于遗传算法的码头泊位及岸桥分配优化方法，其特征在于：所述优化方法包括以下步骤：S1、模型的建立：在模型假设和模型符合定义的前提下，建立了如下的码头泊位及岸桥分配模型：目标函数目标函数(1)表示最小化各船舶等待停泊时间及目标泊位偏移距离之和，根据模型假设，时间因素更加重要，可以考虑忽略目标泊位偏移距离成本，将目标函数简化为：中间变量τ
i，j
＝(startTime
i
＜endTime
j
)∩(startTime
j
＜endTime
r
＝i)#(3)margin
i，j
＝max(length
i
，length
j
)
×
10％#(4)craneShiP
t，i
＝ship
j
，if startTime
j
≤t，endTime
j
＞t，workLeft
i
≤pos
j
+length
j
，workRight≥pos
j
#(5)其中式(3)定义了变量τ
i，j
，代表两艘船只i，j是否在时间上有重合，其取值为{0，1}，为1代表两船在时间上有重合，否则代表无重合，式(4)定义了变量margin
i，j
，代表两艘船只i，j之间的最小间距，式(5)定义了变量craneShip
t，i
，代表岸桥i在t时刻服务的船只编号，约束函数τ
i，j
∩((pos
i
≥pos
j
+length
j
+margin
i，j
)∪(pos
j
≥pos
i
+length
i
...

【专利技术属性】
技术研发人员：滕祥意，张政宇，刘静，黄婷，
申请(专利权)人：西安电子科技大学广州研究院，
类型：发明
国别省市：