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基于量子遗传混合算法的泊位联合调度
蔡芸, 刘朋青, 熊禾根
计算机应用
2020, 40 (3):
897-901.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019071242
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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