用遗传法确定水电站自动发电计划

本文简介了基因遗传算法（ＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍ），并针对水电站厂内经济运行的特点，建立了求解数学模型，阐明了ＧＡ法的实际操作步骤，并利用ＧＡ法对那板水电站和柘溪水电站进行了实际计算。

有时间窗约束非满载车辆调度问题的遗传算法

利用遗传算法解决单车场单车型有时间窗约束的非满载车辆调度问题。针对非满载的VRP问题具有组间无序、组内有序的特性,采用一种有效的改进交叉算子,最大程度的保留了父代的优良特性并增强了算法的寻优能力,避免了早熟现象的发生,应用此方法分别对8个和13个客户有时间窗约束非满载车辆调度问题进行计算机仿真,得出了最优解,证明了本算法的优越性。

基于遗传算法的片上多处理器任务调度策略研究

针对在片上多处理器上任务调度的特征,提出了一种基于立体编码的遗传算法。采用适合片上多处理器结构的三维立体编码,使计算节点之间的距离得到了描述,结合提出的个体适应度函数计算公式,使通信代价较小的调度策略优先得到选择,从而通过减少因结点间距离产生的通信开销降低了总的任务完成时间。此外,对算法结构、遗传算子进行了改进提出了内部二维交叉算子,加速了算法的收敛。仿真实验结果表明立体编码的遗传算法能够有效地对任务进行分配和调度,较之传统遗传算法具有较好的性能。

具有岸桥碰撞和甲板约束的岸桥混合装卸作业调度优化

针对具有岸桥间不可相互穿越及安全距离约束、甲板开闭约束的集装箱码头岸桥混合装卸作业的调度优化问题,分析了岸桥装卸与移动过程中的相关性质,并提出一种基于减小岸桥移动距离和均匀化岸桥负荷的启发式算法.在该算法基础上设计了一种遗传算法,进一步搜索最优解,并推导了问题的一个低界.数据实验表明,所提出算法的解具有良好的质量和较高的时间效率.

梯级水电站日负荷图优化研究

根据梯级水电站日负荷优化分配数学模型的非线性特征,采用遗传算法,对梯级水电站日负荷图形状的变化,即发电量大小和峰谷差值大小对梯级水电站运行的影响进行了优化计算分析,得出的相关结论具有一定的普遍意义和实际应用价值。

同贝同步模式下的集装箱装卸作业调度优化

同贝同步装卸是集装箱码头一种新的作业组织模式,可以大幅度提高码头装卸效率,本文建立了同贝同步装卸调度整数规划模型,通过优化同贝同步作业每贝中舱和栈的装卸作业顺序,减少岸桥的作业时间;同时,通过优化堆场的集装箱装船顺序,降低堆场场桥的翻箱时间,进而减少船舶在港时间.针对该模型的特点推导出了该问题的一个理论下界值,并设计了遗传算法进行求解,通过与理论下界值以及与现行调度方法的对比实验,显示了模型与算法的有效性与实用性.

基于机组运行安全的水布垭水电站机组负荷分配研究

针对水布垭水电站机组运行安全问题,建立了基于机组运行安全的水布垭水电站机组负荷分配模型,并采用改进遗传算法进行求解。水布垭水电站三种水头下不同量级的负荷分配结果表明:传统算法虽有时求得的电站耗流量较小,但无法保证水电站所有机组均处于稳定运行区中运行;改进算法能确保机组始终在稳定运行区中运行,从长远来看基于机组运行安全的改进算法较传统算法更经济且更有实用价值。

考虑装船机联机作业的煤炭出口码头装船作业调度优化

为提高煤炭出口码头作业效率和服务水平,对装船作业调度进行优化。在考虑装船机联机作业的前提下,以最小化煤炭出口码头作业线运行能耗成本和船舶在港时间成本为目标,综合考虑作业流程约束和泊位、垛位和作业线的作业唯一性约束,建立混合整数规划模型,并设计基于仿真解码方案的遗传算法求解。用实例验证模型的可行性和算法的有效性。结果表明,研究成果可为具有工艺流程复杂、装船机联机作业等特点的煤炭出口码头装船作业调度问题提供较好的解决方案。

考虑减载移泊的散货港口泊位与船舶集成调度

随着船舶的大型化和散货海运的日益繁忙,提高散货码头大型泊位的利用率并优化船舶的进出港次序,已成为影响散货港口服务水平的关键。针对一单向航道多港池的散货港口,考虑潮汐影响、进出港规则以及船舶到港时间等因素,兼顾卸载量不同的船舶减载移泊操作,构建了固定周期内以船舶在港时间最短为目标的泊位分配和船舶调度的集成优化模型,设计了融入禁忌搜索思想的改进遗传算法进行求解。在算例分析中,通过与不考虑减载和固定减载量的2种现有码头作业方案进行对比,验证了方案的有效性。通过与lingo软件求解过程进行比较,验证了算法的有效性和适用范围。

岸桥作业对船舶稳性的影响机理及岸桥调度优化

合理调度岸桥以保障装卸过程中船舶稳性是集装箱码头安全生产的客观要求。针对岸桥调度问题,提出集装箱装卸作业对船舶稳性的影响机理,考虑船舶稳性要求、岸桥不可跨越、岸桥间安全距离和集装箱组优先级等约束,以最小化装卸完工时间为目标构建混合整数规划模型,并设计遗传算法求解该模型。对比不同规模算例,结果表明相较于不考虑船舶稳性的调度方案,所得结果可提高至少82.5%的稳定度。

出口箱随机入港下的码头泊位-集卡-箱区协调调度模型

针对出口箱随机入港分散堆放对码头装卸作业系统泊位分配、集卡路径与箱区选择的影响,分析了甲板箱与舱内箱的不同装卸特点。以船舶停靠泊位和进口箱堆放箱区为决策变量,以集卡行驶距离最短为目标函数,构建了离散泊位状况下泊位-集卡-箱区协调调度混合整数规划模型。通过三层依次交叉,开发了基于遗传算法的三层启发式算法,上层搜索泊位数据,中间层搜索船舶数据,下层搜索进口箱箱区数据,并进行实例验证。计算结果表明:与传统方法相比,应用离散泊位下泊位-集卡-箱区协调调度混合整数规划模型可以同步确定最优的船舶停靠泊位、进口箱堆放箱区、集卡行驶路径,集卡行驶总距离缩短11.42%,码头装卸作业系统效率明显提高。可见,提出的模型有效。