集装箱船舶装箱排序问题的两阶段算法

集装箱船舶装箱排序问题综合集装箱装船顺序与船舶贝内排箱,是一类典型的组合优化问题.考虑堆场发箱顺序和船舶配载之间的关联,构建集装箱船舶装箱排序问题的数学模型.针对构建的优化模型,鉴于已有方法难以直接对其进行求解,基于两阶段分层求解思想设计SWO-HES两阶段算法.算法第1阶段利用吱呀轮算法(SWO)大邻域导向式搜索的特点优化集装箱装船顺序问题;第2阶段将SWO的结果作为输入,基于启发式规则和演化策略算法(ES)构造混合演化策略算法(HES)优化船舶贝内排箱问题.最后,通过不同规模算例的研究,将SWO-HES与常见智能算法、基于实际装船规则的启发式算法进行对比分析,验证模型与算法的有效性.

集装箱船舶装箱排序问题优化模型及算法

针对现实约束下的船舶装箱排序问题,利用整数规划方法,以最小化横倾力矩为目标,构建该问题的数学模型。开发3阶段的启发式算法,基于规则构建预配载方案,进行集装箱互换,搜索优化解。对小规模案例和不同规模实际案例进行仿真试验,结果表明启发式算法均能在0.1s内获得船舶实配约束下装箱排序问题的解。同时,通过与IBM ILOG CPLEX中分支定界算法的精确解求解情况进行对比,验证模型及优化算法的有效性和实用性。

船舶实配现实约束下的装箱排序问题研究

针对现实约束下的船舶装箱排序问题,利用整数规划方法,以最小化装船时间以及翻倒箱时间成本为目标,构建了该问题的数学模型.利用ILOG CPLEX和分支定界算法,对不同规模案例,按照三种装船发箱规则进行求解,能够获得船舶实配约束下装箱排序问题的精确解,并且发现不同的发箱规则对问题求解的速度和解的质量,有明显的规律特征.算例结果表明,模型构建正确,能够快速求解中小型规模案例.

集装箱船舶装箱排序问题优化模型及其决策方法

横倾力矩和翻倒箱量一直都是集装箱船舶贝内配载的核心,已有研究缺乏堆场堆存状态、发箱顺序等对船舶贝内配载的思考。作者扩展了贝内排箱问题,凝炼出一类集装箱船舶装箱排序问题。结合港口和船方的现实考虑,构建了整数线性规划模型。该模型综合考虑了装船顺序、重量等级、目的港、阻塞箱、船舶强度等约束,最小化横倾力矩。鉴于该问题的NPC特性,提出了基于ERG的仿真优化方法,核心是结合港口实际经验构造问题的初始解,对其进行遗传优化,利用仿真对种群个体进行评估。遗传算法的核心是编码和解码的合理设计,能确保算法快速收敛。仿真实验和算法比对表明,文中所提出的模型和方法能够在不同规模案例下获得最优解或近优解。