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文檔簡介
1、差分進化算法研究及在港口物流調(diào)度中的應(yīng)用制造及物流系統(tǒng)中廣泛存在著設(shè)備及資源優(yōu)化問題 , 優(yōu)化的質(zhì)量和效果直接 關(guān)系到系統(tǒng)的運行本錢及生產(chǎn)效率 , 因此如何設(shè)計高效的優(yōu)化算法已成為學(xué)術(shù)界 和工業(yè)界共同關(guān)注的熱點問題。 優(yōu)化問題根據(jù)變量的取值可分為連續(xù)最優(yōu)化問題 和離散最優(yōu)化問題 ,本文針對這兩類不同的典型優(yōu)化問題 , 對差分進化算法進行 了系統(tǒng)性的根底研究和應(yīng)用研究。本文針對以非線性規(guī)劃為代表的連續(xù)最優(yōu)化問題和以資源約束工程調(diào)度為 代表的離散最優(yōu)化問題 , 研究了分別求解連續(xù)和離散最優(yōu)化問題的兩種差分進化 算法。針對非線性規(guī)劃問題 ,提出了新的基于個體依賴機制的差分進化算法 , 并以 集裝箱船
2、舶配載方案問題為背景 , 進行了應(yīng)用研究;針對資源約束工程調(diào)度問題 , 提出了新的離散差分進化算法 , 并以集裝箱港口泊位和岸橋集成調(diào)度問題為背景 進行了應(yīng)用研究;以實際集裝箱港口為背景開發(fā)了一套物流優(yōu)化決策支持系統(tǒng)。本文主要工作概括如下: 1) 針對以非線性規(guī)劃為代表的連續(xù)最優(yōu)化問題 , 提出了一種新的基于個體依賴機制的差分進化算法 (IDE) 。與常規(guī)差分進化算法 不同, 提出了依據(jù)適應(yīng)值的差異調(diào)和個體參數(shù)的方法 ,設(shè)計了多樣化的變異策略 , 并在變異策略中引入了隨機干擾元素防止陷入局部最優(yōu) , 從而提高算法的全局搜 索能力。經(jīng)過國際標(biāo)準函數(shù)集測試說明 ,IDE 是目前國際上求解此類問題最
3、好的差分 進化算法。 2) 以集裝箱船舶配載方案問題為背景 ,進行了 IDE 算法的應(yīng)用研究。該問題的任務(wù)是在對集裝箱船舶裝載區(qū)域分段的根底上 , 決策出港集裝箱在 每個區(qū)域內(nèi)的堆放順序 ,目標(biāo)是最大化船舶穩(wěn)定性。 針對此問題 ,設(shè)計了用于確定每個集裝箱堆放優(yōu)先級的分段連續(xù)編碼 ,并提出了基于 IDE 的兩階段混合算法基于實際數(shù)據(jù)的實驗結(jié)果說明 , 算法可以在短時間內(nèi)求得問題的近優(yōu)解。 3針對以資源約束工程調(diào)度為代表的離散最優(yōu)化問題 , 提出了一種新的離散差分進 化算法 PDDE。針對離散最優(yōu)化問題 , 設(shè)計了排序編碼 ,定義了新的離散變異操作和交叉操 作算子, 以保證算法在可行域內(nèi)迭代。通過
4、觀測迭代過程產(chǎn)生的資源約束工程調(diào) 度問題的解 , 發(fā)現(xiàn)了不同的優(yōu)秀解中首任務(wù) 或尾任務(wù) 間具有相似性的規(guī)律 偽 定理 , 并依此設(shè)計了一種保持相似性的任務(wù)不變、 進化非相似性任務(wù)的降維搜索 機制?;诘笃讷@得的解 , 通過學(xué)習(xí)發(fā)現(xiàn)多數(shù)解的任務(wù)之間具有關(guān)聯(lián)特征的共 性規(guī)律, 提出了保持任務(wù)關(guān)聯(lián)性的局部搜索策略?;谫Y源約束工程調(diào)度問題的 標(biāo)準測試數(shù)據(jù)的實驗結(jié)果說明 , 所提算法優(yōu)于目前求解此類問題的主流算法。4以集裝箱港口的泊位和岸橋集成調(diào)度問題為背景,進行了 PDDE算法的應(yīng) 用研究。該問題的任務(wù)是在滿足泊位及岸橋資源量約束以及船舶間優(yōu)先級關(guān)系約 束的條件下,決策每艘船舶的靠港作業(yè)開始時間 ,目標(biāo)是最小化方案期內(nèi)所有船 舶的總效勞完成時間。將問題歸結(jié)為資源約束工程調(diào)度問題 , 設(shè)計了用于確定船舶作業(yè)開始時間的 排序離散編碼,并使用PDDE進行求解?;趯嶋H數(shù)據(jù)和模擬數(shù)據(jù)的實驗結(jié)果表 明,PDDE是快速有效的。5以國內(nèi)某大型集裝箱碼頭為背景 , 基于上述提出的連續(xù)和離散差分進化 算法,開發(fā)了用于優(yōu)化集裝箱港口物流調(diào)度問題的決策支持系統(tǒng)。系統(tǒng)包括泊位 岸橋分配、集
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