基于大数据技术的港口拖轮调度系统优化与效率提升探索

随着国家煤炭运输需求的稳步增长,黄骅港作为煤炭港口重要的物流枢纽,其港口拖轮调度系统的效率对港口船舶进出港的稳定性至关重要。传统的拖轮调度方式多依赖人工经验和基本的信息管理,无法满足日益复杂的港口船舶进出港需求。基于大数据技术的拖轮调度系统,通过实时数据监控、智能预测分析、调度优化和资源管理等手段,显著提高了作业效率,缩短了船舶进出港作业及等待时间。大数据不仅提高了调度的准确性,还为管理者提供了更为科学的决策支持。通过故障预警机制,能够及时识别潜在风险,确保港口运营的安全性和可靠性。

基于粒子群算法的并行多机调度问题研究

将港口拖轮作业调度问题描述为一类带特殊工艺约束的并行多机调度问题,采用粒子群算法求解该类调度问题,提出了一种2维粒子表示方法,通过对粒子位置向量进行排序生成有效调度,并采用粒子位置向量多次交换的局部搜索方法来提高算法的搜索效率。最后,通过计算验证了混合粒子群算法的有效性。

带特殊工艺约束的双目标并行多机调度问题研究

港口的拖轮调度过程是一类带特殊工艺约束的并行多机调度问题。采用基于进化策略的混合算法,设计了基于工件的编码方式,对次序杂交算子进行了扩展,设计了一种扩展“倒位”变异算子,并采用相邻不同基因多次交换的局部搜索方法。算法的设计自动满足了工艺约束,保证了种群的多样性。设计了最大完工时间和生产加工成本双目标评价函数,最后通过计算对混合算法进行了验证。