原文服务方: 上海海事大学学报       
摘要:
为解决堆场空间资源配置问题(Storage Space Allocation Problem,SSAP),以箱区到泊位运输距离最小为目标,综合考虑岸桥、场桥等因素,提出一种基于矩阵式遗传算法(Matrix Genetic Algorithm,M-GA)的集装箱码头堆场空间资源分配优化策略.该方法首先建立基于装卸作业面的堆场空间资源分配模型;然后运用M-GA求解扩展后的SSAP;最后分析不同遗传策略对遗传算法( Genetic Algorithm,GA)性能的影响,并以上海张华浜码头的案例验证该方法的优越性.
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文献信息
篇名 基于矩阵式遗传算法的集装箱码头堆场空间资源分配优化策略
来源期刊 上海海事大学学报 学科
关键词 集装箱码头 岸桥 堆场空间资源配置 遗传算法 矩阵式编码
年,卷(期) 2012,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 40-46
页数 分类号 U653.7|U656.135|TP183
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-9498.2012.02.009
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 梁承姬 上海海事大学科学研究院 89 433 10.0 14.0
2 顾天意 上海海事大学科学研究院 1 17 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
集装箱码头
岸桥
堆场空间资源配置
遗传算法
矩阵式编码
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
上海海事大学学报
季刊
1672-9498
31-1968/U
大16开
1979-01-01
chi
出版文献量(篇)
1795
总下载数(次)
0
总被引数(次)
13718
相关基金
上海市自然科学基金
英文译名:
官方网址:http://www.lawyee.net/Act/Act_Display.asp?RID=46696
项目类型:面上项目
学科类型:
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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