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摘要:
为了提高集装箱港口服务效率,减少船舶服务的拖期费用,针对港口硬件(泊位、拖轮、岸桥)既定条件下的拖轮-泊位联合调度问题,新建了以最小化总体船舶在港时间和总拖期时间为目标的数学模型,设计了一种混合算法进行求解.首先,分析确定了将量子遗传算法(QGA)和禁忌搜索(TS)算法进行串行混合的策略;然后,依据该联合调度问题特点,在解决算法实施中的关键技术问题(染色体结构设计和测量、遗传操作、种群更新等)的同时,采用了动态量子旋转门更新机制;最后,用生产实例验证了算法的可行性及有效性.算法实验结果表明,与人工调度结果相比,混合算法的总体船舶在港时间和总拖期时间分别减少了24%和42.7%;与遗传算法结果相比,分别减少了10.9%和22.5%.所提模型及算法不仅能为港口船舶的入泊、离泊和装卸作业环节提供优化作业方案,而且能增强港口竞争力.
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文献信息
篇名 基于量子遗传混合算法的泊位联合调度
来源期刊 计算机应用 学科 工学
关键词 联合调度 拖期 量子遗传算法 禁忌搜索 动态量子旋转门
年,卷(期) 2020,(3) 所属期刊栏目 应用前沿、交叉与综合
研究方向 页码范围 897-901
页数 5页 分类号 TP301.6
字数 6116字 语种 中文
DOI 10.11772/j.issn.1001-9081.2019071242
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动态量子旋转门
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1981
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