串行式混合类型航道船舶交通组织优化

随着港口航道类型逐渐向多样化、复杂化的混合类型趋势发展,港口交通问题愈发严峻。调研国内外港口混合类型航道,抽象出一种串行式简单混合类型航道作为研究对象。分析混合航道船舶交通状况,构建以单向/混合通航模式转化、混合航道异类子航道间通航模式切换、港池连接水域船舶交通冲突消解等为约束的串行式简单混合类型航道船舶交通组织优化模型。基于Spark并行计算框架,结合NSGA-II算法遗传操作天然并行性特点,提出一种Spark分布式多目标遗传算法,将全部种群分散在多节点上并行执行算法的遗传操作。实验表明,提出的算法具有较快的收敛速度和较好的稳定性,模型求解出的优化方案合理、有效。

黄骅港限制性双向航道船舶交通组织优化

为提高黄骅港煤炭港区船舶进出港作业效率,研究该港区在限制性双向航道通航模式下船舶交通组织优化问题。考虑船舶属性、船舶交通状况和航道存在的限制性关键航路风险点等因素,基于限制性通航/单向通航模式转换、限制性单/双向通航模式切换、关键航路风险点交通冲突消解、泊位冲突消解、船舶航行安全性和连续性等约束条件,构建以总船舶调度时间和总船舶等待时间最短为目标函数的限制性双向通航模式下船舶交通组织优化模型,并设计船舶航行时间挖掘算法获取模型的关键输入参数;提出一种改进的双链量子遗传算法(Improved Double Chain Quantum Genetic Algorithm,IDCQGA)高效地求解构建的优化模型;基于船舶交通仿真数据库进行验证。试验结果表明:该算法与常规遗传算法相比在全局寻优时,具有较快的收敛速度和较好的稳定性,模型求解出的最优方案总船舶调度时间和总船舶等待时间较先到先服务(First Come First Serve,FCFS)规则分别下降22.6%和30.8%,较先出后进(First out Last in,FoLi)规则分别下降26.3%和31.5%。