【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及船运软件开发，具体涉及一种基于蚁群算法的船舶配载优化方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、近年来，船舶运输行业发展迅速，由于船舶具有运输量大且成本低的优点，越来越多的运输方式选择船舶。对于半潜船，其运输的货物模块大小不一致，货物与货物之间的装卸港口可能不同，装卸时间也可能不同，在选择一个航次的承运船和装配方案，确定运输成本时，就涉及到诸多方面的因素。如果有多个承运船可选择，则通过不同的航次和待装配货物组合，能够产生不同的运输成本。通过对不同方案的比较，选择最佳方案，可以降低成本。
2、目前单个海运项目中会涉及到多个承运船和大量货物运输的船舶模块配载问题，大多依靠人工经验进行配载以完成货物的运输。这种依靠人工经验的配载方法需要花费大量人力，且当问题过于复杂时，难以得到最优解。如何通过船、港、货的最优匹配，达到降低航运成本的目的，是目前需要解决的问题。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提出一种基于蚁群算法的船舶配载优化方法，包括航次成本函数，所述方法
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【技术保护点】
1.一种基于蚁群算法的船舶配载优化方法，其特征在于，包括航次成本函数，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述蚁群算法的节点转移策略的概率决定因素包括启发式因子以及信息素浓度，将每条路径上的所述信息素浓度的初始值设为50，所述启发式因子为待装配货物的计划装货时间距离所述航次的最早计划装货时间的天数之差的倒数。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述备选货物集合从所述待配载货物中删除，更换承运船舶并再次进行配载直到所述待配载货物为空，计算所述解决项的航次成本函数，还包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特...
【技术特征摘要】
1.一种基于蚁群算法的船舶配载优化方法，其特征在于，包括航次成本函数，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述蚁群算法的节点转移策略的概率决定因素包括启发式因子以及信息素浓度，将每条路径上的所述信息素浓度的初始值设为50，所述启发式因子为待装配货物的计划装货时间距离所述航次的最早计划装货时间的天数之差的倒数。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述备选货物集合从所述待配载货物中删除，更换承运船舶并再次进行配载直到所述待配载货物为空，计算所述解决项的航次成本函数，还包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据浮箱方案计算所述承运船舶的甲板可用面积时，将所述承运船舶实际可用面积的3.5倍作为所述甲板可用面积。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在基于节点转移策略从所述待配载货物中选取并建立备选货物集合，将所述备选货物集合配载至甲板上时，还包括：将甲板可用面积和货物模块都设为矩形，并通过剩...
【专利技术属性】
技术研发人员：姚壮乐，袁梦，郭蕴华，吴禄彬，黄达望，林炜南，霍浩杰，姚汉文，
申请(专利权)人：中远海运特种运输股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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