基于多目标遗传算法的集装箱码头泊位—岸桥分配问题研究

为获得合理的集装箱码头泊位—岸桥分配方案,建立了以最小化船舶在港时间和码头生产成本为目标的优化模型。提出一种多目标遗传算法用于求解该模型,算法中采用染色体组的方式表示可行解,给出了多个约束条件下的交叉算子运算规则,个体的各目标值结合岸桥分配启发式算法求得,并应用Pareto分级方法进行适应度值评价;同时给出了最终实施方案的选择策略。试验算例表明,与单目标优化相比,提出的优化方法能获得使码头综合效益较大的满意解。

低碳经济下港口泊位—岸桥分配问题

针对低碳经济下港口泊位—岸桥分配问题的研究,文章建立基于低碳经济下的泊位—岸桥分配模型。模型由两部分组成:低碳经济下的泊位分配以及港口的岸桥分配。将船舶到港时间引入传统泊位分配中,同时考虑船舶油耗和碳排放量,建立了船舶油耗量最小和船舶离港延迟时间最短的双目标函数。并通过确定每艘船舶的泊位和停靠时间,设立港口岸桥分配函数,使港口分配岸桥总数量最小,避免不必要的资源浪费,提高港口的工作效率。采用多目标遗传算法进行求解,通过试验算例证明所建立的模型的优化性。