买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：天津东方泰瑞科技有限公司;交通运输部天津水运工程科学研究所;天津市天科安全生产科学研究院有限公司

摘要：本发明涉及计算机信息处理技术领域，公开了基于改进NSGA‑II的港口危险货物集装箱堆场选址方法和系统，根据模型建立条件，并考虑堆场堆放货物量、堆场运输成本、堆场处理成本以及堆场运营成本，构建港口危险货物集装箱堆场选址模型；设定所述港口危险货物集装箱堆场选址模型的目标函数及目标函数的约束条件；通过分段引入自适应缩放系数改进NSGA‑II算法，对危险货物集装箱堆场的选址模型进行求解。提高了NSGA‑II算法的局部搜索能力，从而快速对港口危险货物集装箱堆场选址进行决策。

主权项：1.基于改进NSGA-II的港口危险货物集装箱堆场选址方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、根据模型建立条件，并考虑堆场堆放货物量、堆场运输成本、堆场处理成本以及堆场运营成本，构建港口危险货物集装箱堆场选址模型；设定所述港口危险货物集装箱堆场选址模型的目标函数及目标函数的约束条件；所述模型建立条件具体包括：每日危险货物集装箱实际堆放量是动态的，以日平均堆放量为基准数据；每个危险货物集装箱只对应一个堆场；危险货物集装箱选择堆场的依据用堆场的覆盖度函数表示；堆场成本存在规模效应用阶梯函数表示；所述港口危险货物集装箱堆场选址模型的目标函数，具体为：将危险货物集装箱堆放量z1的最大值和选址成本z2的最小值作为目标函数： ； ；式中，码头集合为，，k为码头个数，n为码头的总数量；危险货物集装箱集合为M，M=，i为危险货物集装箱的个数，u为危险货物集装箱的总数量；堆场集合为S，S；j为堆场个数，w为堆场的总数量；Di为危险货物集装箱i平均每天的堆放量；为码头k到堆场j的距离；为堆场的覆盖度函数；xkji为0-1的决策变量，=1为危险货物集装箱i从码头k到堆场j，否则，=0；Ckji为危险货物集装箱从码头到堆场的单位距离运输成本，Qkji为危险货物集装箱每天从码头运输到堆场的运输量；Fj为堆场j的处理成本；fj为堆场的运营费用；yj为0-1的决策变量，yj=1为选中堆场作为危险货物集装箱的堆场，否则，yj=0；所述港口危险货物集装箱堆场选址模型的目标函数的约束条件，具体为：堆场日堆放量的约束条件为： ；式中，Nj为堆场j的堆放量；堆场运营成本约束条件为： ；式中，为预算费用；堆场建设个数大于等于1，用下式表示： ；每件危货集装箱有且只有一个放置堆场，用下式表示： ；相关决策变量约束条件为： ； ； ；堆场合规性约束条件为： ；A的上限为3，为0-1决策变量，表示堆场j具有规划符合性，否则；为0-1决策变量，表示堆场j满足开发边界核查，否则；为0-1决策变量，表示堆场j满足永久生态保护区核查，否则；所述危险货物集装箱选择堆场的依据用堆场的覆盖度函数表示，所述覆盖度函数表达式如下： 式中，为堆场覆盖的最大距离，为堆场覆盖的最小距离；所述堆场成本存在规模效应用阶梯函数表示，所述堆场成本表达式如下： 式中，表示堆场的集装箱处理量；为堆场临界参数；为系数；α为堆场规模效应系数，α；S2、根据改进的NSGA-II算法对危险货物集装箱堆场的选址模型进行求解，具体包括：S21、初始化种群，设置种群大小，随机生成初始种群；S22、对所述初始种群中的个体计算目标函数值，并用快速非支配排序方法将所述初始种群分层；同时计算所述初始种群中的每个个体的拥挤度距离；根据快速非支配排序和拥挤度距离的计算结果，通过预设比例选择下一代候选种群；S23、对所述下一代候选种群进行PBX交叉和变异操作，产生子代种群；在对所述下一代候选种群PBX交叉操作时，引入自适应缩放系数λ，自适应缩放系数λ的公式如下： ；式中，Gmax表示最大迭代次数，Gi表示第i次迭代次数；S24、初始种群和子代种群合并形成新的父代种群；S25、重复步骤S22~S24，直到达到最大迭代次数，则停止迭代,输出运算结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 天津东方泰瑞科技有限公司 交通运输部天津水运工程科学研究所 天津市天科安全生产科学研究院有限公司 基于改进NSGA-II的港口危险货物集装箱堆场选址方法和系统