基于遗传算法的船舶分段堆场调度研究

针对船舶分段移动计划主要依靠经验以及缺乏有效调度的现状,研究建立以分段移动度最小为目标的优化模型,综合考虑了分段在堆场中的停放位置及进、出场路径.通过遗传算法选择分段在堆场中停放位置的最优方案,并构建启发式规则确定分段在堆场中的最优进、出场路径,从而实现对模型的求解.最后以某船厂实际数据为例,对模型在堆场调度问题中的应用进行了实例验证,结果表明,所研究方法可求解得出较优的堆场作业计划,并实现堆场资源的高效利用.

船舶分段堆场的改进图模型与三阶段调度策略

船舶分段堆场调度对控制分段建造中的物流成本具有重要意义。针对现有研究中存在堆场模型难以准确表达平板运输车在堆场内的转弯而限制优化效果,调度策略适用的调度规模小,优化效果有待提高的问题,该文通过引入融合了堆位和平板运输车信息的节点,构造分段堆场的改进图模型,准确表达了转弯,使堆场模型更接近实际。提出了求解各个阶段调度方案的船舶分段堆场三阶段调度策略,提出快速求解算法加快求解速度,通过解耦堆位分配顺序和分段入场顺序,提出阻挡分段预测算法优化入场分段堆位分配。在模拟船厂环境的多堆场调度仿真中,将堆场的非生产性转运率降低到10%,验证了该文堆场模型和调度策略的有效性。