基于遗传算法的港口设备事后维修的单机调度

• 作者: 林丹萍 苌道方 陈晨
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 港口设备 事后维修 BP神经网络 遗传算法
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 2590-2595
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.03.0160

摘要

针对港口设备在损坏后的维修调度问题,即事后维修的调度问题,通过对港口设备的事后维修调度安排进行分析,建立维修设备的调度模型.模型中使用BP神经网络算法来量化港口待维修设备的权值,并利用遗传算法来最小化维修作业任务的总加权完成时间,获得优化后的维修调度顺序和相对应的维修时间安排.通过港口吊具设备的维修算例,展示了优化的调度模型在港机设备中的运用,模型明确了港机的维修顺序,并在保证维修任务完成的情况下节约了维修时间,为港口设备维修计划提供参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈晨	上海海事大学物流科学与工程研究院	14	47	3.0	6.0
2	苌道方	上海海事大学物流科学与工程研究院	30	202	9.0	14.0
3	林丹萍	上海海事大学物流工程学院	5	16	1.0	4.0