CN105117793A - 一种双向通航港口船舶调度优化方法 - Google Patents
一种双向通航港口船舶调度优化方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明实施例提供一种双向通航港口船舶调度优化方法。本发明方法,包括:根据单/双向通航转换特性建立模式转换约束、根据船舶在港作业的连续性建立连续性约束、根据船舶纵向安全间距和横向安全间距建立安全性约束;根据所述模式转换约束、所述连续性约束以及所述安全性约束建立多目标遗传模型;初始化所述多目标遗传模型;所述多目标遗传模型对应的染色体解码后结合连续性约束和安全性约束得到船舶的调度方案,所述调度方案包括船舶调度开始时刻及航行到其他关键位置的时刻、调整后的航速、等待进港或等待出港的时间。本发明实现了双向通航港口船舶调度,提高了双向通航港口船舶调度的效率。
Description
技术领域
本发明实施例涉及港口船舶调度技术领域,尤其涉及一种双向通航港口船舶调度优化方法。
背景技术
近年来,随着运输业的发展,船舶交通密度增大,海上交通日趋拥挤,国内各港口为适应变化,或加大建设规模,或不断拓宽航道,从单向航道逐步发展到双向航道,甚至复式航道。相对于航道尺度的扩张,船舶交通组织优化也是提高船舶进出港效率的有效手段。
传统的船舶调度管理技术方案都是由人工操作完成的,调度作业涉及到包括卸船队、门机队、机械队、装车队等部门,各部门需由调度员通过电话或对讲机进行沟通询问。涉及到的各类作业指导书及操作规程、交班日志表、船舶作业记录表等文件均由人员进行保存,且各类信息的发放均以纸件作为载体,此外像门机、卸船机称重数据等信息的实时获取,则需通过调度员电话或对讲机询问卸船机司机。于是,在诸如港口、码头等庞大的港口作业船舶调度管理系统中,往往会存在着各部门联系不畅、任务计划下达无法及时得到反馈、历史记录无法统一整合保存、资料数据传递容易丢失等诸多缺陷。
并且我国船型尺寸杂乱,大多数船闸调度一直存在堵塞问题,没有一种成熟的理论进行指导,调度效率不高,不能充分发挥船闸的通过能力,人为地加剧了船闸资源紧张。
发明内容
本发明实施例提供一种双向通航港口船舶调度优化方法,以克服现有技术中双向通航港口船舶调度效率低的问题。
本发明双向通航港口船舶调度优化方法,包括:
根据单/双向通航转换特性建立模式转换约束、根据船舶在港作业的连续性建立连续性约束、根据船舶纵向安全间距和横向安全间距建立安全性约束;
根据所述模式转换约束、所述连续性约束以及所述安全性约束建立多目标遗传模型;
初始化所述多目标遗传模型;
所述多目标遗传模型对应的染色体解码后结合连续性约束和安全性约束得到船舶的调度方案,所述调度方案包括船舶调度开始时刻及航行到其他关键位置的时刻、调整后的航速、等待进港或等待出港的时间。
进一步地,所述模式转换约束为:
其中,所述SDi表示船舶i通航模式,SDi=0表示船舶i双向通航,SDi=1表示船舶i单向通航,所述VR为调度期间的能见度,所述VR1为区分单向/双向通航的参考能见度,所述WS为调度期间的风力,所述WS1为区分单向/双向通航参考风力,BVi为船舶i的船宽,所述B1为区分单向/双向通航的参考单船船宽,所述BVj为船舶j的船宽,所述B2为区分单向/双向通航的参考两船船宽之和,所述B′0为载运危险货物时区分单向/双向通航的参考单船船宽。
进一步地,所述连续性约束为:
其中,所述ts1i表示进港船舶i进港开始时刻,所述tai表示船舶i申请进港时刻,所述Bik表示船舶i停靠泊位k,Bik=0表示泊位忙,Bik=1表示泊位闲,所述(1-Bik)×M表示只有进港船舶即将停靠的泊位空闲时船舶才可以开始进港,所述M是预设的正值,所述ts0i表示出港船舶i出港开始时刻,所述tdi表示船舶i申请出港时刻,所述tcs1i表示进港船舶i上航道时刻,所述DAi表示船舶i所在锚地到达航道起点的距离,所述vi表示船舶i的平均航速,所述DBi表示航道终点到船舶i所在泊位的距离,所述LC表示航道长度,所述tce1i表示进港船舶i下航道时刻,所述tbai表示船舶i到达泊位时刻,所述tbei表示船舶i靠好泊位时刻,所述tce0i表示出港船舶i上航道时刻,所述tcs0i表示出港船舶i下航道时刻,所述tfi表示船舶i完成调度时刻,所述tb0表示船舶靠泊所需时间,所述tri表示船舶i装卸作业时间,所述IOi表示船舶i进出港方向,IOi=1表示船舶i进港,IOi=0表示船舶i出港,所述tsi为船舶i开始时刻。
进一步地,所述安全性约束为:
其中,所述tgap0表示同向安全时间间隔,所述tgap1表示异向安全时间间隔,所述e表示双向通航的两艘船舶之间保持的横向安全间距,所述BVij表示双向通航的船舶i和船舶j之间的横向间距。
进一步地,所述根据所述多目标遗传模型求解所述船舶调度方案,包括:
根据所述船舶通航模式以及所述船舶进出港方向进行染色体三层编码;
修复所述编码为初始种群;
解码所述染色体,根据连续性约束、安全性约束计算得到所述船舶初始船舶调度方案;
根据总调度时间和总等待时间确定目标函数;
根据所述目标函数确定船舶个体的适应度值;
根据所述适应度值计算船舶个体的序值和拥挤距离;
根据所述序值和拥挤距离选择第一前端的船舶个体作为每代的精英个体放入精英种群,选择优秀船舶个体作为父代进行遗传操作及并对遗传操作后的染色体进行修复;
子代和父代重组形成新种群,所述新种群与所述初始种群一致;
判断种群大小是否为终止代数,若是,则终止计算,输出最优解,若否,则种群继续寻优。
进一步地,所述染色体三层编码,包括:
第一层编码为船舶编号,第二层编码为所述船舶进出港方向,第三层编码为所述船舶的通航模式,所述码元的值=船舶编号*100+IO*10+SD。
进一步地,所述解码所述染色体,根据连续性约束、安全性约束计算得到所述船舶初始船舶调度方案之后,还包括:
判断两艘船舶的船宽之和是否可以相对航行,若否,将所述船舶放入集合;
检测染色体中是否存在所述集合的元素,若存在且有可能相对航行,则将这两艘船舶改为单向航行,并修改所述船舶对应的染色体相应码元的第三层编码为单向航行。
进一步地,所述修复所述编码为初始种群,包括:
删除同一艘船舶两次调度对应的两个基因位,随机生成位置r1(r1∈[1,NVT-1])和r2(r2∈[r1+1,NVT]),在r1位置插入进港船舶基因位,在r2位置插入出港船舶基因位,其中,所述NVT为染色体长度;
或者,
删除同一泊位两艘船舶出港船舶基因位,并标记进港船舶基因位置r1,若r1=1,则在r1前插入出港船舶基因位,否则,随机生成位置r3(r3∈[1,r1-1]),在r3位置插入出港船舶基因位。
本发明根据单/双向通航转换特性建立模式转换约束、根据船舶在港作业的连续性建立连续性约束、根据船舶纵向安全间距和横向安全间距建立安全性约束,根据所述模式转换约束、所述连续性约束以及所述安全性约束建立多目标遗传模型,所述多目标遗传模型对应的染色体解码后结合连续性约束和安全性约束得到船舶的调度方案,本发明实现了双向通航港口船舶调度,提高了双向通航港口船舶调度的效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明双向通航港口船舶调度优化方法流程图;
图2是本发明染色体修复流程图;
图3是本发明两艘船舶同向航行的情况示意图;
图4是本发明两艘船舶异向航行在航道起点处相遇的情况示意图;
图5是本发明两艘船舶异向航行在港池处相遇的情况示意图;
图6是本发明双向通航的两艘船舶相向航行的情况示意图;
图7是本发明可行性验证结果示意图;
图8是本发明3海里航道调度结果示意图;
图9是本发明6海里航道调度结果示意图;
图10是本发明12海里航道调度结果示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
图1为本发明双向通航港口船舶调度优化方法流程图,如图1所示,本实施例的方法,包括:
步骤101、根据单/双向通航转换特性建立模式转换约束、根据船舶在港作业的连续性建立连续性约束、根据船舶纵向安全间距和横向安全间距建立安全性约束;
步骤102、根据所述模式转换约束、所述连续性约束以及所述安全性约束建立多目标遗传模型;
步骤103、初始化所述多目标遗传模型;
步骤104、所述多目标遗传模型对应的染色体解码后结合连续性约束和安全性约束得到船舶的调度方案,所述调度方案包括船舶调度开始时刻及航行到其他关键位置的时刻、调整后的航速、等待进港或等待出港的时间。
进一步地,所述模式转换约束为:
其中,所述SDi表示船舶i通航模式,SDi=0表示船舶i双向通航,SDi=1表示船舶i单向通航,所述VR为调度期间的能见度,所述VR1为区分单向/双向通航的参考能见度,所述WS为调度期间的风力,所述WS1为区分单向/双向通航参考风力,BVi为船舶i的船宽,所述B1为区分单向/双向通航的参考单船船宽,所述BVj为船舶j的船宽,所述B2为区分单向/双向通航的参考两船船宽之和,所述B′0为载运危险货物时区分单向/双向通航的参考单船船宽。
进一步地,所述连续性约束为:
其中,所述ts1i表示进港船舶i进港开始时刻,所述tai表示船舶i申请进港时刻,所述Bik表示船舶i停靠泊位k,Bik=0表示泊位忙,Bik=1表示泊位闲,所述(1-Bik)×M表示只有进港船舶即将停靠的泊位空闲时船舶才可以开始进港,所述M是预设的正值,所述ts0i表示出港船舶i出港开始时刻,所述tdi表示船舶i申请出港时刻,所述tcs1i表示进港船舶i上航道时刻,所述DAi表示船舶i所在锚地到达航道起点的距离(单位海里),所述vi表示船舶i的平均航速,所述DBi表示航道终点到船舶i所在泊位的距离(单位海里),所述LC表示航道长度(单位海里),所述tce1i表示进港船舶i下航道时刻,所述tbai表示船舶i到达泊位时刻,所述tbei表示船舶i靠好泊位时刻,所述tce0i表示出港船舶i上航道时刻,所述tcs0i表示出港船舶i下航道时刻,所述tfi表示船舶i完成调度时刻,所述tb0表示船舶靠泊所需时间,其中包括掉头时间,所述tri表示船舶i装卸作业时间,所述IOi表示船舶i进出港方向,IOi=1表示船舶i进港,IOi=0表示船舶i出港,所述tsi为船舶i开始时刻。
进一步地,所述安全性约束为:
其中,所述tgap0表示同向安全时间间隔,所述tgap1表示异向安全时间间隔,所述e表示双向通航的两艘船舶之间保持的横向安全间距,所述BVij表示双向通航的船舶i和船舶j之间的横向间距。
具体来说,任意两艘船舶之间的安全约束包括纵向安全间距和横向安全间距,其中纵向安全间距包括同向安全间距和异向安全间距,将空间上保持纵向安全间距转换为时间上保持安全时间间隔,如图3所示,船舶l与船舶i通向航行在航道起点或航道终点处保持同向安全间距。式(3)表示同向进港的船舶i上航道时刻需大于等于船舶l上航道时刻与通向安全时间之和。式(4)表示同向出港的船舶i上航道时刻需大于等于船舶l上航道时刻与通向安全时间之和。如图4所示,船舶l与船舶i异向航行在航道起点处相遇保持异向安全间距。式(5)表示进港船舶i上航道时刻需大于等于出港船舶l下航道时刻与异向安全时间间隔之和。如图5所示,船舶l与船舶i异向航行在港池处相遇保持异向安全间距。式(6)表示出港船舶i开始时刻需大于等于进港船舶l航行到船舶i所在泊位时刻与异向安全时间间隔之和。式(7)表示出港船舶i航行到船舶l所在泊位时刻需大于等于进港船舶l到达泊位时刻与异向安全时间间隔之和。如图6所示,双向航行的船舶i和船舶l在航道上相对航行保持横向安全间距。式(8)表示双向通航的船舶i和船舶j之间的横向间距大于等于横向安全间距。
上述安全性约束在任意两艘船舶安全约束的基础上结合通航模式的安全性约束如下:
①单向通航船舶之间的安全约束
tcs1i≥tcs0l+tgap1(11)
ts0i+(DBi-DBl)/vi≥tbal+tgap1(12)
ts0i≥tce1l+DBi/vl+tgap1(13)
具体来说,式(9)、(10)表示后船航速不大于前船航速。
②双向通航船舶之间的安全约束
③单向通航与双向通航之间相互转换
a.双向通航到单向通航船舶进港的转换
b.双向通航到单向通航船舶出港的转换,且单向通航出港船舶停靠泊位相对双向通航进港船舶停靠泊位较远
c.双向通航到单向通航船舶出港的转换,且单向通航出港船舶停靠泊位相对双向通航进港船舶停靠泊位较近
d.单向通航船舶进港到双向通航的转换,且双向通航出港船舶停靠泊位相对单向通航进港船舶停靠泊位较近
e.单向通航船舶进港到双向通航的转换,且双向通航出港船舶停靠泊位相对单向通航进港船舶停靠泊位较远
f.单向通航船舶出港到双向通航
本实施例中对于安全性检验:航速调整是针对同向先后航行的船舶调整其航速,避免船舶在航道上追越,如编号为4的船舶紧随编号为3的船舶进港上航道,因此编号为4的船舶航速不应超过编号为3的船舶航速,航速从7.7节调整为5.5节。申请时刻是船舶申请进出港的时刻,假设船舶申请时刻已经做好了一切进出港的准备工作。只有船舶申请进出港之后才可以对其调度,如按照同向安全时间间隔的约束,编号为5的双向通航出港船舶在编号为2的双向通航出港船舶上航道后的一个同向安全时间间隔之后(0:30)即可上航道,但由于编号为5的船舶此时尚未申请调度,因此,不能安排其出港,直到其申请出港时(1:05)方可安排出港。
双向通航安全性检验:双向通航进港船舶与双向通航出港船舶之间只需在航道上保持规定的横向安全距离即可,彼此上航道时刻不受约束,如编号为1的双向通航进港船舶在1:31时刻上航道(在航道起点),编号为2的双向通航出港船舶可以在0:25时刻上航道(在航道终点)。但同是双向通航进港或双向通航出港的船舶,先后两艘船舶上航道时刻之间至少保持一个同向安全时间间隔,如编号为2,5的双向通航出港船舶和编号为4,6的双向通航进港船舶均满足要求。
双向通航与单向通航转换的安全性检验:当调度中出现单向通航的船舶时,不允许反向的单向通航或双向通航船舶进出航道,但允许同向的单向通航船舶或双向通航船舶进出航道,且同向航行的船舶上航道时刻之间至少保持一个同向安全时间间隔,即保证安全又提高调度效率。如编号为3的单向通航船舶进港时,从上航道到下航道期间(2:46-3:52)均没有单向通航出港船舶或双向通航出港船舶,但编号为4的双向通航进港船舶可以紧随其后,相应上航道时刻之间保持一个同向安全时间间隔(5分钟)。
进一步地,所述根据所述多目标遗传模型求解所述船舶调度方案,包括:
根据所述船舶通航模式以及所述船舶进出港方向进行染色体三层编码;
修复所述编码为初始种群;
解码所述染色体,根据连续性约束、安全性约束计算得到所述船舶初始船舶调度方案;
根据总调度时间和总等待时间确定目标函数;
根据所述目标函数确定船舶个体的适应度值;
根据所述适应度值计算船舶个体的序值和拥挤距离;
根据所述序值和拥挤距离选择第一前端的船舶个体作为每代的精英个体放入精英种群,选择优秀船舶个体作为父代进行遗传操作及并对遗传操作后的染色体进行修复;
子代和父代重组形成新种群,所述新种群与所述初始种群一致;
判断种群大小是否为终止代数,若是,则终止计算,输出最优解,若否,则种群继续寻优。
具体来说,该染色体三层编码,包括:第一层编码为船舶编号,第二层编码为所述船舶进出港方向,第二层编码为所述船舶的通航模式,所述码元的值=船舶编号*100+IO*10+SD。举例说明,若编号为2的船舶进港,双向通航,则编码为:2|1|0。所述修复所述编码为初始种群,包括:第一种,删除同一艘船舶两次调度对应的两个基因位,随机生成位置r1(r1∈[1,NVT-1])和r2(r2∈[r1+1,NVT]),在r1位置插入进港船舶基因位,在r2位置插入出港船舶基因位,其中,所述NVT为染色体长度。该种修复方法用于解决同一艘船舶两次调度的问题。
第二种,删除出港船舶基因位,并标记进港船舶基因位置r1,若r1=1,则在r1前插入出港船舶基因位,否则,随机生成位置r3(r3∈[1,r1-1]),在r3位置插入出港船舶基因位。该种修复方法可以解决同一泊位两艘船舶停靠的问题。染色体修复的流程如图2所示。
解码所述染色体,根据连续性约束、安全性约束计算得到该船舶初始船舶调度方案,根据总调度时间和总等待时间确定目标函数:
目标一:总调度时间最小
其中,max(tfi)表示最后完成调度的船舶i完成调度时刻,tsj表示船舶j开始调度时刻,min(tsj)表示最早调度的船舶j开始调度时刻。
目标二:总等待时间最小
其中,N1表示进港船舶艘次,表示所有进港船舶的等待时间之和;N0表示出港船舶艘次,表示所有出港船舶的等待时间之和。
本实施例中港口参数为限速规定航速最低5节最高10节;港口气象能见度为5000米,风力等级为6级;调度期间为0:00-12:00,等待时间期望为2小时,同向安全时间间隔为5分钟,异向安全时间间隔为5分钟;航道长度为6海里,船舶数量10艘。遗传算法参数:种群大小为200代,种群父代与子代之间的代沟为0.9,交叉概率为0.9,变异概率为0.05,终止代数为200代。
调度结果如图7所示,有3个Pareto最优解,第一目标值(总调度时间)为733分钟,第二目标值(总等待时间)为107分钟,平均每艘船舶的等待时间约为10分钟。从种群均值的变化发现,种群在不断的寻找最优解,从种群进化图可以看出第一目标值在20代左右收敛,第二目标值在60代左右收敛。这说明双向通航港口船舶调度多目标遗传算法能有效地搜索双向通航情况下船舶进出航道的调度方案。表1为Pareto最优解。
表1
以Pareto1为例分析Pareto最优解,根据染色体解码规则,其中110表示编号为1的船舶进港,双向通航;200表示编号为2的船舶出港,双向通航;311表示编号为3的船舶进港,单向通航,其他依此类推。根据通航规则和港口参数设置,可知一般情况下船舶应该是双向通航,特殊情况如单船船宽大于规定时该艘船舶单向通航。例如,编号为3的船舶船宽50米,因此只能单向通航,其余船舶则可双向通航。其中编号为1的船舶进行了两次调度,先进港后出港,分别编号为110和100。
以Pareto1为例详细分析调度优化方案的可行性。表2为Pareto最优解调度优化方案。
表2
表2中调度序列表示进出港的船舶编号,方向表示相应船舶进港或出港,通航模式表示相应船舶是单向通航或双向通航,等待时间是每艘船舶从申请调度到开始调度所等待的时间,从表中可以看出每艘船舶的等待时间均在期望值(2小时)以内。由于编号为1的进港船舶较早安排进港(0:00),且其装卸作业时间为466分钟,因此,在本阶段结束前已完成装卸作业并申请出港,因此需要安排其出港。
进一步地,所述解码所述染色体,根据连续性约束、安全性约束计算得到所述船舶初始船舶调度方案之后,还包括:
判断两艘船舶的船宽之和是否可以相对航行,若否,将所述船舶放入集合;
检测染色体中是否存在所述集合的元素,若存在且有可能相对航行,则将这两艘船舶改为单向航行,并修改所述船舶对应的染色体相应码元的第三层编码编码为单向航行。
以港口采集的实际数据为基础,建立船舶调度基础数据库,进行多组调度试验,模拟港口的天气、航道条件、到港船舶等情况,验证调度方案的可行性与不同航道长度对双向通航港口船舶调度的影响。
1、调度方案可行性验证
调度试验的参数设置如下:
以上调度方案的可行性分析表明,双向通航港口船舶调度多目标遗传算法能够有效求解双向通航港口船舶调度优化模型,其求解结果满足模型中的目标要求和约束条件,并在保证船舶航行安全的情况下,有效提高船舶进出港效率,从而验证了模型的合理性与算法的有效性。
2、不同航道长度的双向通航港口船舶调度试验
为了进一步验证模型的合理性与算法的有效性,从航道条件出发,设置3组不同航道长度的双向通航港口船舶调度试验。调度试验的基本参数设置如下:
港口参数:限速规定最低5节,最高10节;港口气象能见度为5000米,风力等级为6级;调度期间为0:00-24:00,等待时间期望为2小时,同向安全时间间隔为5分钟,异向安全时间间隔为5分钟;船舶数量30艘。
遗传算法参数:种群大小为200代,种群父代与子代之间的代沟为0.9,交叉概率为0.9,变异概率为0.05,终止代数为200代。
第1组:航道长度为3海里的船舶调度试验,结果如图8所示。
第2组:航道长度为6海里的船舶调度试验,结果如图9所示。
第3组:航道长度为12海里的船舶调度试验,结果如图10所示。
如图8、图9及图10所示,从结果显示部分的第一目标值和第二目标值进化图可知,种群均值的不断变化表明种群在不断搜索最佳调度方案,不同航道长度情况下,第一目标值和第二目标值都有所改善,并在200代时接近收敛。表3为不同航道长度的船舶调度试验结果。
表3
在其他调度参数不变的情况下,航道越长,每艘船舶进出港航行的时间也就越长,而总调度时间是最后完成调度的船舶完成调度时刻与最早调度船舶开始时刻的差值,因此,航道越长,相应的总调度时间也就越长。由于双向通航时涉及单向通航的情况,航道越长,单向通航与双向通航转换所需时间也就越长,从而导致了等待时间的延长。从表3中可以看出,试验中航道长度对船舶调度有一定的影响,航道越长,总调度时间越长,总等待时间和平均等待时间也越长,符合实际港口船舶调度情况。
最后应说明的是:以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。
Claims (8)
1.一种双向通航港口船舶调度优化方法,其特征在于,包括:
根据单/双向通航转换特性建立模式转换约束、根据船舶在港作业的连续性建立连续性约束、根据船舶纵向安全间距和横向安全间距建立安全性约束;
根据所述模式转换约束、所述连续性约束以及所述安全性约束建立多目标遗传模型;
初始化所述多目标遗传模型;
所述多目标遗传模型对应的染色体解码后结合连续性约束和安全性约束得到船舶的调度方案,所述调度方案包括船舶调度开始时刻及航行到其他关键位置的时刻、调整后的航速、等待进港或等待出港的时间。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述模式转换约束为:
其中,所述SDi表示船舶i通航模式,SDi=0表示船舶i双向通航,SDi=1表示船舶i单向通航,所述VR为调度期间的能见度,所述VR1为区分单向/双向通航的参考能见度,所述WS为调度期间的风力,所述WS1为区分单向/双向通航参考风力,BVi为船舶i的船宽,所述B1为区分单向/双向通航的参考单船船宽,所述BVj为船舶j的船宽,所述B2为区分单向/双向通航的参考两船船宽之和,所述B′o为载运危险货物时区分单向/双向通航的参考单船船宽。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述连续性约束为:
其中,所述ts1i表示进港船舶i进港开始时刻,所述tai表示船舶i申请进港时刻,所述Bik表示船舶i停靠泊位k,Bik=0表示泊位忙,Bik=1表示泊位闲,所述(1-Bik)×M表示只有进港船舶即将停靠的泊位空闲时船舶才可以开始进港,所述M是预设的正值,所述ts0i表示出港船舶i出港开始时刻,所述tdi表示船舶i申请出港时刻,所述tcs1i表示进港船舶i上航道时刻,所述DAi表示船舶i所在锚地到达航道起点的距离,所述vi表示船舶i的平均航速,所述DBi表示航道终点到船舶i所在泊位的距离,所述LC表示航道长度,所述tce1i表示进港船舶i下航道时刻,所述tbai表示船舶i到达泊位时刻,所述tbei表示船舶i靠好泊位时刻,所述tce0i表示出港船舶i上航道时刻,所述tcs0i表示出港船舶i下航道时刻,所述tfi表示船舶i完成调度时刻,所述tbo表示船舶靠泊所需时间,所述tri表示船舶i装卸作业时间,所述IOi表示船舶i进出港方向,IOi=1表示船舶i进港,IOi=0表示船舶i出港,所述tsi为船舶i开始时刻。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述安全性约束为:
其中,所述tgzp0表示同向安全时间间隔,所述tgap1表示异向安全时间间隔,所述e表示双向通航的两艘船舶之间保持的横向安全间距,所述BVij表示双向通航的船舶i和船舶j之间的横向间距。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述多目标遗传模型求解所述船舶调度方案,包括:
根据所述船舶通航模式以及所述船舶进出港方向进行染色体三层编码;
修复所述编码为初始种群;
解码所述染色体,根据连续性约束、安全性约束计算得到所述船舶初始船舶调度方案;
根据总调度时间和总等待时间确定目标函数;
根据所述目标函数确定船舶个体的适应度值;
根据所述适应度值计算船舶个体的序值和拥挤距离;
根据所述序值和拥挤距离选择第一前端的船舶个体作为每代的精英个体放入精英种群,选择优秀船舶个体作为父代进行遗传操作及并对遗传操作后的染色体进行修复;
子代和父代重组形成新种群,所述新种群与所述初始种群一致;
判断种群大小是否为终止代数,若是,则终止计算,输出最优解,若否,则种群继续寻优。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述染色体三层编码,包括:
第一层编码为船舶编号,第二层编码为所述船舶进出港方向,第三层编码为所述船舶的通航模式,所述码元的值=船舶编号*100+IO*10+SD。
7.根据权利要求5或6所述的方法,其特征在于,所述解码所述染色体,根据连续性约束、安全性约束计算得到所述船舶初始船舶调度方案之后,还包括:
判断两艘船舶的船宽之和是否可以相对航行,若否,将所述船舶放入集合;
检测染色体中是否存在所述集合的元素,若存在且有可能相对航行,则将这两艘船舶改为单向航行,并修改所述船舶对应的染色体相应码元的第三层编码为单向航行。
8.根据权利要求5所述方法,其特征在于,所述修复所述编码为初始种群,包括:
删除同一艘船舶两次调度对应的两个基因位,随机生成位置r1(r1∈[1,NVT-1])和r2(r2∈[r1+1,NVT]),在r1位置插入进港船舶基因位,在r2位置插入出港船舶基因位,其中,所述NVT为染色体长度;
或者,
删除同一泊位两艘船舶出港船舶基因位,并标记进港船舶基因位置r1,若r1=1,则在r1前插入出港船舶基因位,否则,随机生成位置r3(r3∈[1,r1-1]),在r3位置插入出港船舶基因位。
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Cited By (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107248321A (zh) * | 2017-07-21 | 2017-10-13 | 武汉理工大学 | 一种船舶到港等待时间预测方法及系统 |
CN107341573A (zh) * | 2017-07-05 | 2017-11-10 | 大连海事大学 | 一种复式航道水域的船舶交通组织优化方法 |
CN107591029A (zh) * | 2017-09-21 | 2018-01-16 | 中华人民共和国天津海事局 | 一种航行计划智能编排及风险预测的方法 |
CN107992967A (zh) * | 2017-11-28 | 2018-05-04 | 南瑞集团有限公司 | 基于改进多目标遗传算法的船闸调度方法 |
CN108346319A (zh) * | 2018-04-18 | 2018-07-31 | 大连海事大学 | 一种进出大型海港复杂航道的全局交通组织优化方法 |
CN110827579A (zh) * | 2019-11-14 | 2020-02-21 | 北京京航计算通讯研究所 | 优化军港舰艇驻泊的控制方法 |
CN111652502A (zh) * | 2020-06-01 | 2020-09-11 | 中南大学 | 基于柔性作业车间调度的多梯级多线船闸联合调度方法 |
CN111881563A (zh) * | 2020-07-17 | 2020-11-03 | 大连海事大学 | 限制性双向航道船舶交通组织优化方法 |
CN113240234A (zh) * | 2021-04-02 | 2021-08-10 | 大连海事大学 | 煤炭港口装船设备分配与船舶交通组织协调优化方法 |
CN113689037A (zh) * | 2021-08-24 | 2021-11-23 | 大连海事大学 | 一种散货港口生产调度优化方法 |
CN116050810A (zh) * | 2023-03-31 | 2023-05-02 | 湖南交通物流信息服务有限公司 | 一种多级联运船闸调度方法及系统 |
CN116911560A (zh) * | 2023-07-27 | 2023-10-20 | 中国舰船研究设计中心 | 一种基于多目标优化的船舶任务系统决策规划方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102930342A (zh) * | 2012-09-10 | 2013-02-13 | 南京航空航天大学 | 一种多跑道进离场航班时隙协同分配的多目标优化方法 |
CN103914761A (zh) * | 2014-04-22 | 2014-07-09 | 大连海事大学 | 一种面向智慧内河航运体系的岸基支撑系统 |
CN104077634A (zh) * | 2014-06-30 | 2014-10-01 | 南京信息工程大学 | 基于多目标优化的主动-反应式动态项目调度方法 |
CN104281894A (zh) * | 2014-10-30 | 2015-01-14 | 大连海事大学 | 基于航道与泊位资源的船舶调度优化方法 |
-
2015
- 2015-08-10 CN CN201510487596.7A patent/CN105117793B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102930342A (zh) * | 2012-09-10 | 2013-02-13 | 南京航空航天大学 | 一种多跑道进离场航班时隙协同分配的多目标优化方法 |
CN103914761A (zh) * | 2014-04-22 | 2014-07-09 | 大连海事大学 | 一种面向智慧内河航运体系的岸基支撑系统 |
CN104077634A (zh) * | 2014-06-30 | 2014-10-01 | 南京信息工程大学 | 基于多目标优化的主动-反应式动态项目调度方法 |
CN104281894A (zh) * | 2014-10-30 | 2015-01-14 | 大连海事大学 | 基于航道与泊位资源的船舶调度优化方法 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
宋岩 等: "遗传算法在港口船舶调度领域中的应用", 《中国水运》 * |
王金涛: "基于单向航道的船舶调度优化模型与算法研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》 * |
钱燕: "基于遗传算法的不定期船舶调度优化模型研究", 《计算机与数字工程》 * |
Cited By (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107341573A (zh) * | 2017-07-05 | 2017-11-10 | 大连海事大学 | 一种复式航道水域的船舶交通组织优化方法 |
CN107248321A (zh) * | 2017-07-21 | 2017-10-13 | 武汉理工大学 | 一种船舶到港等待时间预测方法及系统 |
CN107248321B (zh) * | 2017-07-21 | 2020-09-01 | 武汉理工大学 | 一种船舶到港等待时间预测方法及系统 |
CN107591029A (zh) * | 2017-09-21 | 2018-01-16 | 中华人民共和国天津海事局 | 一种航行计划智能编排及风险预测的方法 |
CN107992967A (zh) * | 2017-11-28 | 2018-05-04 | 南瑞集团有限公司 | 基于改进多目标遗传算法的船闸调度方法 |
CN108346319A (zh) * | 2018-04-18 | 2018-07-31 | 大连海事大学 | 一种进出大型海港复杂航道的全局交通组织优化方法 |
CN110827579A (zh) * | 2019-11-14 | 2020-02-21 | 北京京航计算通讯研究所 | 优化军港舰艇驻泊的控制方法 |
CN110827579B (zh) * | 2019-11-14 | 2020-09-08 | 北京京航计算通讯研究所 | 优化军港舰艇驻泊的控制方法 |
CN111652502A (zh) * | 2020-06-01 | 2020-09-11 | 中南大学 | 基于柔性作业车间调度的多梯级多线船闸联合调度方法 |
CN111881563A (zh) * | 2020-07-17 | 2020-11-03 | 大连海事大学 | 限制性双向航道船舶交通组织优化方法 |
CN111881563B (zh) * | 2020-07-17 | 2023-09-19 | 大连海事大学 | 限制性双向航道船舶交通组织优化方法 |
CN113240234A (zh) * | 2021-04-02 | 2021-08-10 | 大连海事大学 | 煤炭港口装船设备分配与船舶交通组织协调优化方法 |
CN113240234B (zh) * | 2021-04-02 | 2024-01-12 | 大连海事大学 | 煤炭港口装船设备分配与船舶交通组织协调优化方法 |
CN113689037A (zh) * | 2021-08-24 | 2021-11-23 | 大连海事大学 | 一种散货港口生产调度优化方法 |
CN113689037B (zh) * | 2021-08-24 | 2024-03-08 | 大连海事大学 | 一种散货港口生产调度优化方法 |
CN116050810A (zh) * | 2023-03-31 | 2023-05-02 | 湖南交通物流信息服务有限公司 | 一种多级联运船闸调度方法及系统 |
CN116911560A (zh) * | 2023-07-27 | 2023-10-20 | 中国舰船研究设计中心 | 一种基于多目标优化的船舶任务系统决策规划方法 |
CN116911560B (zh) * | 2023-07-27 | 2024-03-12 | 中国舰船研究设计中心 | 一种基于多目标优化的船舶任务系统决策规划方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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CN105117793B (zh) | 2018-12-18 |
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