基于多目标混沌云粒子群算法的泊位-岸桥分配研究*
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国家自然科学基金(50679008);教育部博士点专项基金(200901411105); 河南省交通厅科技计划项目(2010D107-4)


Berth and quay-crane allocation based on multi-objective chaos cloud particle swarm optimization algorithm
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    摘要:

    为了提高集装箱港口泊位-岸桥分配效果和优化效率,以集卡运距和船舶在港时间最小为优化目标,建立了 多目标离散泊位-岸桥分配模型,利用混沌云粒子群算法对泊位-岸桥分配模型进行求解,开发了粒子可行-整数化处理模 块,内嵌于混沌云粒子群算法进化中,制定了粒子编码规则,设计了多目标函数的粒子历史极值和全局极值的计算方法, 提出了基于混沌云粒子群优化算法求解多目标离散泊位-岸桥分配模型的新方法,数值算例结果证明了该模型和算法的可行 性和实用性。

    Abstract:

    To improve allocation effectiveness and optimize efficiency of the berth and quay-crane in container terminal, a multi-objective berth and quay-crane allocation mode is established, so as to minimize the transportation distance of container truck and stay time of ships in terminal, and the Chaos Cloud Particle Swarm Optimization (CCPSO) algorithm is used to solve the new model. The feasible-integer processing module for particles is designed, and embedded in the CCPSO algorithm. Devising the rules of particles encoding and calculation method of the historical extremum and the global extremum of particles, a new multi-objective berth and quay-crane allocation mode optimized by the CCPSO algorithm is proposed. Numerical example result shows that the proposed model and algorithm has certain the practicability and effectiveness.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

李明伟,康海贵,耿 静,等.基于多目标混沌云粒子群算法的泊位-岸桥分配研究*[J].水运工程,2014(1):90-96.

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  • 在线发布日期: 2014-01-15
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