申请/专利权人：大连海事大学

申请日：2021-11-05

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN114037252B

主分类号：G06Q10/0631

分类号：G06Q10/0631;G06Q50/40;G06N3/126

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.25#授权;2022.03.01#实质审查的生效;2022.02.11#公开

摘要：本发明提出了一种求解船舶交通组织与调度问题的自适应启发式算法，包括建立以最小化船舶进出港总时间为目标的单向航道船舶交通组织与调度数学模型；获取黄骅港综合港区船舶基础信息、泊位信息、锚地信息；采用一种自适应启发式算法AHA来求解此模型。在AHA中，遗传算法被当作基本的优化模型，迭代过程中利用Q‑learning自适应调整船舶编号与进出港方向相匹配的交叉和变异算子。考虑算法会陷入局部最优解，本发明引入模拟退火算法对遗传操作后的部分优秀个体进行退火操作。本发明方法在保证安全前提下，显著缩短船舶进出港总时间，提高单向通航港口船舶调度效率，同时该方法为港口船舶交通组织与调度优化提供一种新工具，弥补现有船舶交通组织优化方法的不足。

主权项：1.一种求解船舶交通组织与调度问题的自适应启发式算法，其特征在于，包括：以最小化船舶进出港总时间为目标，构建单向航道船舶交通组织与调度模型，包括：计算最小化船舶进出港总时间，计算公式如下： 上式中，TT为船舶进出港总时间，为船舶调度时间，filat-siear为船舶等待时间；V为船舶数量，si为船舶开始调度的时间，ai为开始申请的时间，filat为最晚结束调度的时间，siear为最早开始调度的时间；构建所述单向航道船舶交通组织与调度模型满足的约束条件，如下：约束条件一：约束条件二：约束条件三：约束条件四：约束条件五：约束条件六：约束条件七：约束条件八：约束条件九：t1i≥t2j+g2；约束条件十：约束条件十一：上式中，V表示所有调度船舶集合，B表示泊位集合，A表示锚地的集合，d1表示从锚地到口门的距离，d2表示从口门到航道出口的距离，d3i表示从航道出口到各泊位之间的距离，vi表示船舶速度，tsi表示船舶需要乘潮进入港口的开始时间，tei表示船舶需要乘潮进入港口的结束时间，ai表示船舶申请进出港口的时间，si表示船舶开始调度的时间，t1i表示船舶靠近航道的时间，t2i表示船舶离开航道的时间，fi表示船舶完成调度的时间，进港船到达泊位的时间，M表示充分大的正整数，g1表示同向船舶安全时间间隔，g2表示异向船舶安全时间间隔，IOi表示如果船舶进港就等于1，出港则为0，Ti表示船舶需要乘潮进港为1，否则为0，filat表示船舶完成调度的最晚时间，siear表示船舶开始调度的最早时间；其中，约束条件一、约束条件二以及约束条件三用于确保进港船舶航行的连续性；约束条件四和约束条件五用于确保出港船舶的连续性；约束条件六和约束条件七用于保证乘潮进港的船舶需要在乘潮时间窗内进入航道；约束条件八用于保证同向船舶之间保持一定的安全间隔且后船速度小于前船速度；约束条件九用于保证异向船舶保持一定的安全间隔；约束条件十和约束条件十一用于指定二进制变量；获取黄骅港综合港区船舶基础信息、泊位信息、锚地信息；采用自适应启发式算法，对构建的所述单向航道船舶交通组织与调度模型进行求解，得到优化的调度方案，包括：根据船舶数量V和进出港方向IO，生成有两层编码的染色体；计算每条染色体的目标函数值，得到每个调度方案的适应度值，并获取当前种群的状态；根据ε-greedy策略选取动作；计算奖励函数；更新Q表，从Q表获取交叉和变异概率；执行选择、交叉和变异、修复操作以及模拟退火操作；重新计算下一代的种群状态，重复以上步骤，直到符合设定的最大迭代次数后，输出最优的调度方案。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 大连海事大学 一种求解船舶交通组织与调度问题的自适应启发式算法

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