CN111898859A - 一种多目标单向航道码头连续型泊位分配调度方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种多目标单向航道码头连续型泊位分配调度方法，本发明将船舶进出港问题抽象成二维装箱模型，以港口有效泊位利用率最大和成本最低为综合目标，设计混合算法进行求解，本申请充分考虑船舶进出港条件及装卸成本因素，包括：载重吨较大船舶需要在潮汐时间范围内进出港；不能夜航的船舶需要在日落前或日出后进出港；靠泊船舶停靠位置所属岸线功能应与船舶货物类型等要求相匹配；每段岸线上停靠船舶的货物到达各库区有不同的装卸成本。采用本方法对港口船舶进出港时间及停靠位置进行自动安排，可以充分利用泊位资源，节约成本，提升港口运行效率。

Description

一种多目标单向航道码头连续型泊位分配调度方法

技术领域

本专利申请属于港口调度技术领域，更具体地说，是涉及一种以码头有效泊位利用率最大和港口成本最低为目标的多目标单向航道码头连续型泊位分配调度方法。

背景技术

近年来，我国沿海的大型枢纽港口已敏锐觉察到全球港口国际化、智慧化、绿色化发展的趋势，特别在智慧港口的规划与建设方面，加快了步伐。由于早期规划和资金投入等问题，航道及泊位等港口基础资源很难在短时间内提升，因此，科学合理的安排船舶靠离泊计划可有效解决压船、压港的现象。此外，散货码头不同货种堆存的位置具有较大差别，在为船舶安排靠泊位置时，充分考虑货物的装卸位置既能提升作业效率又能为码头节约港内运输成本。

单向航道指在航道上行驶的两条船不存在相遇或追越现象，不同船舶之间保持安全距离依次经过堤口，船舶成簇进出港可以有效利用航道资源，频繁的转换靠离泊轮次不利于港口整体运行效率。

随着船舶的大型化发展，对于载重20万吨以上的散货船或Cape船(Cape船，好望角型船，是指载重吨在8万吨以上，一般为9个舱口，主要承运矿石等大宗散货且营运航线相对单一的船舶，)往往需要18米以上的吃水，港口的航道水深往往不能满足船舶的航行条件，因此需要借助潮汐因素。不同码头对船舶是否乘潮水的判定条件不同，但往往对于需要乘潮水的船舶，其进出港经过堤口时间需在潮汐时间点前20分钟至潮汐时间点后60分钟范围内，且乘潮水的船舶具有较大的优先级，应给予优先安排。

港口一般由多个港池组成，以唐山港京唐港区为例(如图1)，港口拥有5个港池，其中常用的有4个，港池内有多条岸线，不同岸线间水深、载重吨及岸边作业设备存在差异。岸线内包含多个缆桩，船舶停靠的位置可以用船头和船尾系的缆桩号表示。一般规定，岸线长度应大于该岸线内停靠所有船舶的长度之和的1.2倍。码头内各作业公司在码头内拥有不同的岸线段，本公司岸线优先安排在本公司办理手续的船舶停靠，当无在本公司办理手续的船舶停靠时，安排其他公司相应货物类型的船舶停靠。

泊位分配调度与港口服务效率密切相关，国内外学者对此类问题做了大量的研究，其中以规定时间内所有抵达锚地船舶总在港时间最短或总等待时间最短为目标的研究居多，例如，Imai A等遵循“先到先服务原则”以船舶抵达锚地时间早晚等因素进行泊位分配，构建了数学模型并设计启发式算法进行求解；郑红星等人考虑潮汐对载重吨较大的船舶进出港的影响，以船舶进出港总等待时间最小为目标构建数学模型并将航道使用问题抽象成带时间窗的旅行商(TSP)问题，改进了和声搜索算法进行求解。此外，还有学者考虑多目标构建模型，例如，张新宇等人以所有船舶总在港时间和等待时间最少为目标，建立基于单向航道的多目标船舶调度优化模型，该模型假设船舶已有靠泊泊位信息，并设计多目标遗传算法求解；Hansen等除了考虑抵港船舶的作业时间外还将船舶停靠不同位置港口的运输成本引入目标函数，建立了离散型泊位分配模型并设计可变邻域搜索的启发式算法进行求解。

目前我国各港口船舶靠离泊计划均是由调度室人员根据经验手工安排，在执行过程中值班室工作人员根据现场情况随时调整。随着港口规模的扩大，进出港船舶数量的增多，只着重于某一单一目标依据经验人工安排计划已不能适应港口发展的需要。

发明内容

本发明需要解决的技术问题是提供一种多目标单向航道码头连续型泊位分配调度方法，该方法充分考虑单向航道行驶限制、潮汐对船舶进出港影响、同港池内船舶进出港影响和船舶停靠要求等。

为了解决上述问题，本发明所采用的技术方案是：

一种多目标单向航道码头连续型泊位分配调度方法，根据基础信息，充分考虑所有约束条件，以码头有效泊位利用率最大及成本最低为目标，将目标抽象为二维装箱模型，并设计出混合算法求解目标函数，从而自动安排出锚地船舶进港时间及停靠位置和已完工船舶离港时间的靠离泊方案。

本发明技术方案的进一步改进在于：具体包括如下步骤：

S1、输入基础信息和约束条件，基础信息包括船舶信息、码头各港池内岸线信息、航道信息、潮汐信息、日出日落信息、不同岸线到堆场内各库区成本信息；限定条件包括船舶进出港条件、码头内各作业公司要求、潮汐对大型船舶进出港的影响、单向航道使用及实际生产需求；

S2、结合目标函数定义适应度函数；

S3、基于启发式规则，在满足所有约束条件下产生初始种群；

S4、通过邻域变化方法实现种群更新；

S5、对更新后得到的种群先进行合理性验证，然后通过适应度函数与原种群比较，保留较优的种群；

S6、引入动态内循环次数和动态降温系数的模拟退火算法进行迭代寻优，其中S3-S6为混合算法求解目标函数的过程。

本发明技术方案的进一步改进在于：步骤S1中，船舶信息包括锚地船舶信息和在泊船舶信息，其中的锚地船舶信息进一步包含船舶名称、载重、船长、进港吃水、进港是否赶潮水、进港是否夜航、货类、货物所属库区、停靠锚地、抵达锚地时间、作业时长、办单公司、特殊要求；在泊船舶信息进一步包含船舶名称、出港吃水、出港是否赶潮水、出港是否夜航、停靠缆桩号、计划完工时间、特殊需求；

码头各港池内岸线信息包括港池信息和岸线信息，港池信息进一步包含港池名称、岸线段、优先级别；岸线信息进一步包含岸线名称、长度、作业货物类型、水深、吨位、缆桩数目、所属公司；

潮汐信息表进一步包含时间、潮高；日出日落信息表进一步包含日期、日出时间、日落时间；

不同岸线到堆场内各库区成本信息(库区-岸线成本信息)进一步包含库区名称、对应岸线段成本。

本发明技术方案的进一步改进在于：步骤S2具体为：以码头有效泊位利用率最大及成本最低为目标，由于多目标函数求解一般难以找到最优解，因此通过设置两种考虑因素所占权重得到最优解的近似解，将多目标问题转化成单目标问题进行求解，具体内容包括：

式中，C表示为到达锚地船集合，c_i,i∈(1,2,...,n)，SL表示码头内岸线总长，PT表示安排计划时间(一般为24小时计划)，c_li表示船舶i长度，c_wi表示船舶i载重吨，wt_i表示船舶i靠泊后作业时长，c_si表示船舶i靠泊停靠岸线，a_i表示船舶i货物区域，

表示船舶i装卸货物的单位成本，ω₁和ω₂为正实数，满足ω₁+ω₂＝1，F₁为计算有效泊位利用率方法，为方便后续计算取泊位利用率相反数，F₂为码头成本计算方法，F为目标函数。

本发明技术方案的进一步改进在于：有效泊位利用率与成本占同等权重，即ω₁＝ω₂＝0.5，所以定义适应度函数为

本发明技术方案的进一步改进在于：步骤S3具体为：初始种群产生方法为在满足所有靠离泊条件及约束外，优先安排需要乘潮水的船舶的靠离泊计划，对于进港需要乘潮水的船舶，若靠泊位置空闲，其靠泊经过堤口时间应该在抵达锚地时间后最近的一个潮汐时间范围内，若靠泊位置有其他船舶作业，则占用位置的船舶应在完工后尽快离港，对于不能夜航的船舶只能选择在白天的潮汐时间内安排计划。船舶在靠泊抵达岸线前或离泊解缆后需要拖轮或掉头等操作，因此在某时间段内，如果有个多港池内多条船舶满足靠离泊条件时，应遵循港池优先级原则，并且避免同一港池内两条船进行连续靠泊或离泊，若只有同一港池内多条船舶满足靠离泊条件时，则可忽略此要求。对于进出港不需要乘潮水的船舶优先安排进港船舶，采用批量进出的方式，增大航道的使用效率，减少进出轮次转换，从而提升港口服务效率。

本发明技术方案的进一步改进在于：步骤S4具体为：通过2种邻域变化方法实现种群更新，种群更新采用单独移动或批量移动和同步移动两种策略。

本发明技术方案的进一步改进在于：步骤S5具体为：对更新后得到的个体先进行合理性验证，检查是否满足进出港时间航道使用约束条件，与其他船舶是否满足岸线使用约束条件等。假设当前个体为S，更新后个体为S'，计算适应度差值Δf＝f(S')-f(S)，若Δf＜0则接受新个体。

本发明技术方案的进一步改进在于：步骤S6具体为：为了提升算法的计算性能及运行效率，引入动态降温系数的模拟退火算法进行迭代寻优，该动态降温系数的模拟退火算法具体为：假设m初始时刻锚地待靠泊船舶数量，n为初始时刻港口内在泊船舶数量，初始温度为100，终止温度为1，t为当前温度，降温系数为

由于采用了上述技术方案，本发明取得的有益效果是：港口使用该方法进行船舶泊位调度计划安排，可以提升港口整体服务效率及节约港内装卸成本，负责计划调度的工作人员无需多年工作经验和专业能力，该方法将自动计算出科学合理的计划方案，提升港口调度部门的业务水平，使港口向智慧化方向发展。

附图说明

图1是本发明实施例中唐山港京唐港区示意图；

图2是本发明算法流程图；

图3是本发明单独移动策略图；

图4是本发明批量移动策略图；

图5是本发明同步移动策略图；

图6是本发明二维装箱示意图；

图7是本发明靠离泊计划图；

图8是本发明计划展示图。

具体实施方式

下面结合实施例对本发明做进一步详细说明。

本发明公开了一种多目标单向航道码头连续型泊位分配调度方法，根据基础信息，充分考虑所有约束条件，以码头有效泊位利用率最大及成本最低为目标，将目标抽象为二维装箱模型，并设计出混合算法求解目标函数，从而自动安排出锚地船舶进港时间及停靠位置和已完工船舶离港时间的靠离泊方案。

具体包括如下步骤：

S1、输入基础信息和约束条件，基础信息包括船舶信息、码头各港池内岸线信息、航道信息、潮汐信息、日出日落信息、不同岸线到堆场内各库区成本信息；限定条件包括船舶进出港条件、码头内各作业公司要求、潮汐对大型船舶进出港的影响、单向航道使用及实际生产需求；

S2、结合目标函数定义适应度函数；

S3、基于启发式规则，在满足所有约束条件下产生初始种群；

S4、通过邻域变化方法实现种群更新；

S5、对更新后得到的种群先进行合理性验证，然后通过适应度函数与原种群比较，保留较优的种群；

S6、引入动态内循环次数和动态降温系数的模拟退火算法进行迭代寻优，其中S3-S6为混合算法求解目标函数的过程。

步骤S1中，船舶信息包括锚地船舶信息和在泊船舶信息，其中的锚地船舶信息进一步包含船舶名称、载重、船长、进港吃水、进港是否赶潮水、进港是否夜航、货类、货物所属库区、停靠锚地、抵达锚地时间、作业时长、办单公司、特殊要求；在泊船舶信息进一步包含船舶名称、出港吃水、出港是否赶潮水、出港是否夜航、停靠缆桩号、计划完工时间、特殊需求；

码头各港池内岸线信息包括港池信息和岸线信息，港池信息进一步包含港池名称、岸线段、优先级别；岸线信息进一步包含岸线名称、长度、作业货物类型、水深、吨位、缆桩数目、所属公司；

潮汐信息表进一步包含时间、潮高；日出日落信息表进一步包含日期、日出时间、日落时间；

不同岸线到堆场内各库区成本信息(库区-岸线成本信息)进一步包含库区名称、对应岸线段成本。

步骤S2具体为：以码头有效泊位利用率最大及成本最低为目标，由于多目标函数求解一般难以找到最优解，因此通过设置两种考虑因素所占权重得到最优解的近似解，将多目标问题转化成单目标问题进行求解，具体内容包括：

式中，C表示为到达锚地船集合，c_i,i∈(1,2,...,n)，SL表示码头内岸线总长，PT表示安排计划时间(一般为24小时计划)，c_li表示船舶i长度，c_wi表示船舶i载重吨，wt_i表示船舶i靠泊后作业时长，c_si表示船舶i靠泊停靠岸线，a_i表示船舶i货物区域，

表示船舶i装卸货物的单位成本，ω₁和ω₂为正实数，满足ω₁+ω₂＝1，F₁为计算有效泊位利用率方法，为方便后续计算取泊位利用率相反数，F₂为码头成本计算方法，F为目标函数。

有效泊位利用率与成本占同等权重，即ω₁＝ω₂＝0.5，所以定义适应度函数为

步骤S3具体为：初始种群产生方法为在满足所有靠离泊条件及约束外，优先安排需要乘潮水的船舶的靠离泊计划，对于进港需要乘潮水的船舶，若靠泊位置空闲，其靠泊经过堤口时间应该在抵达锚地时间后最近的一个潮汐时间范围内，若靠泊位置有其他船舶作业，则占用位置的船舶应在完工后尽快离港，对于不能夜航的船舶只能选择在白天的潮汐时间内安排计划。船舶在靠泊抵达岸线前或离泊解缆后需要拖轮或掉头等操作，因此在某时间段内，如果有个多港池内多条船舶满足靠离泊条件时，应遵循港池优先级原则，并且避免同一港池内两条船进行连续靠泊或离泊，若只有同一港池内多条船舶满足靠离泊条件时，则可忽略此要求。对于进出港不需要乘潮水的船舶优先安排进港船舶，采用批量进出的方式，增大航道的使用效率，减少进出轮次转换，从而提升港口服务效率。

步骤S4具体为：通过2种邻域变化方法实现种群更新，种群更新采用单独移动或批量移动和同步移动两种策略。

步骤S5具体为：对更新后得到的个体先进行合理性验证，检查是否满足进出港时间航道使用约束条件，与其他船舶是否满足岸线使用约束条件等。假设当前个体为S，更新后个体为S'，计算适应度差值Δf＝f(S')-f(S)，若Δf＜0则接受新个体。

步骤S6具体为：为了提升算法的计算性能及运行效率，引入动态降温系数的模拟退火算法进行迭代寻优，该动态降温系数的模拟退火算法具体为：假设m初始时刻锚地待靠泊船舶数量，n为初始时刻港口内在泊船舶数量，初始温度为100，终止温度为1，t为当前温度，降温系数为

为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面以唐山港京唐港区具体实施例进行阐述本发明。

具体流程为：开始执行算法，载入初始数据，基于启发式规则产生n个初始个体，组成种群s；

基于单独或批量移动策略和同步移动策略更新个体，组成新的种群s’；

对于种群s中的个体x，其更新后对应种群s’中y；

判断个体y是否满足约束条件，若不满足，则拒绝接受新个体，将y替换成x；如果满足，则根据适应度函数判断新旧个体优劣；

判断新个体y是否较优，如果较优，则接受新个体，若不是，则选择性接受新个体；

接受新个体后，判断是否达到终止温度，如果达到，则输出结果，结束作业；如果不达到，则返回第二步骤，进行循环

下面以实施例进行详细说明：

1、船舶调度模型

船舶靠泊条件包括：其停靠位置所属岸线功能应与船舶货物类型相匹配；其靠泊时间应在船舶抵达锚地时间之后；对于进港需要乘潮水的船舶，其进港经过堤口时间需要在潮汐时间范围内；对于进港不能夜航的船舶，其进港经过堤口时间要在日出时间之后或日落时间之前；对于有特殊停靠要求的船舶(如指定某一段岸线停靠)，则安排出的靠泊计划不应与特殊要求相违背。

船舶离港条件包括：对于离港需要乘潮水的船舶，其离港经过堤口时间需要在潮汐时间范围内；对于离港不能夜航的船舶，其解缆时间要在日出时间之后或靠泊经过堤口时间在日落时间之前；离港船舶经过堤口后在满足吃水的条件下，选择合适的位置提前下主航道。

根据港口内船舶停靠泊位的特点，可以将该问题抽象为二维装箱模型(如图6)。其中，横轴总长为港口内岸线总长度，分为不同岸线段，纵轴总长为安排计划时间(一般为24小时计划)；船舶停靠用矩形来表示，矩形的长为船舶长度，矩形的宽为船舶在泊作业时长，矩形的左下顶点纵坐标代表船舶靠泊时间。

1.1模型假设

1)所有船舶在航道行驶速度相同，为固定常数；

2)在主航道行驶的任意两船舶在任意时刻需保持最小安全距离，为固定常数；

3)进港船舶抵达泊位后便可开工作业；

4)在泊船舶在计划完工时间后1个小时满足出港条件；

5)主航道两侧水深已知，出港船舶在离港过程中，如两侧水深满足出港吃水要求，则可提前下主航道，即船舶离港前下主航道位置已知；

6)计划周期内不考虑封航、天气、风力及设备故障等情况；

7)不考虑拖轮和引航员影响；

1.2符号定义

C到达锚地船集合，c_i,i∈(1,2,...,n)；

c_li船舶i长；

c_wi表示船舶i载重吨；

c_ci船舶i类型；

a_i表示船舶i货物装卸区域；

c_gi船舶i中货物类型；

c_pi靠泊后船舶i位置坐标；

c_si表示船舶i靠泊停靠岸线；

c_di船舶i靠泊时吃水深度；

表示船舶i装卸货物的单位成本；

t_mi船舶i抵达外锚地时间；

t_si船舶i开始靠泊时间(锚地出发时间)；

t_ai船舶i抵达泊位时间；

t_li船舶i开始离泊时间；

wt_i船舶i靠泊后作业时长；

SL岸线总长；

sl_lk第k段岸线长度；

sl_gk第k段岸线停靠船货物类型；

sl_dk岸线k段水深；

tidal_t潮汐时间点；

tidal_p堤口位置坐标；

anch_p锚地坐标；

v船舶在内外航道的行驶速度；

CS主航道长度；

PT表示表示安排计划时间(一般为24小时计划)；

η主航道上两船安全距离；

||g||求两点间距离。

1.3目标函数

ω₁和ω₂为正实数，满足ω₁+ω₂＝1，本实例取ω₁＝ω₂＝0.5，F₁为计算有效泊位利用率方法，为方便后续计算取相反数，F₂为码头成本计算方法，F为目标函数。

1.4约束条件

1)岸线上任意两船不交叠。

定义δ_ij和ρ_ij两个变量来表示船舶是否重叠。其中δ_ij和ρ_ij的取值只能为0和1。两船重叠问题即图6中任意两矩形不重叠。

ρ_ij＝1表示满足船i在船j的下方且不重叠，即两条船在时间方向上不重叠。

ρ_ij＝0表示船i在船j的上方或是两者存在重叠。

δ_ij＝1表示满足船i在船j的左侧且不重叠，即两条船在泊位空间上不重叠。

δ_ij＝0表示船i在船j的右侧或是两者存在重叠。

T表示时间无穷大，S表示长度无穷大。

2)泊位功能及水深要与船舶停靠要求相匹配。

对于船舶c_i其候选停靠岸线sl_k需满足如下要求：

3)岸线长度约束。

任意时刻对于岸线sl_k，其在泊n艘船舶总船长需满足如下要求：

4)航道上行驶的两船安全距离约束。

(t-t_si)*v_i-(t-t_sj)*v_j≥η (6)

(t-t_li)*v_i-(t-t_lj)*v_j≥η (7)

当船c_i和船c_j均为离泊时，则t_ei≤t≤t_ej，遵循公式(6)。

当船c_i和船c_j均为靠泊时，则t_si≤t≤t_sj，遵循公式(7)。

5)需乘潮水船舶经过堤口时的时间约束

当船c_i为靠泊需乘潮水时，遵循公式(8)。

当船c_j为离泊需乘潮水时，遵循公式(9)。

2、求解过程

S1、载入基础数据；

S2、载入在泊船舶计划信息；

S3、调用算法求解；

S4、生成船舶计划周期内靠离泊计划如图7；

S5、计划展示如图8。

在图1中，小写数字代表港池。大写数字代表锚地；图5为同步移动船舶，参考图5，10号船舶需要等4号船舶离港后才具备进港条件。

此外，基于本申请的船舶-泊位分配调度方法，还研发了相应的智慧港口自动指泊系统，该系统包含Web端、手机APP端及港口内设备终端。其中，Web端供港口内计划调度人员及计划执行人员使用，计划调度人员使用该系统安排出未来一段时间内的靠离泊计划，计划执行人员使用该系统主要关注航道使用情况，在保证当前一段时间内计划正常执行的前提下对未来计划航道使用情况进行推演；手机APP端供码头现场单船指导员使用，主要维护船舶状态(如已靠泊或已离泊)和船舶计划完工时间等；港口内设备终端主要提供位置信息及作业信息等。

Claims (9)

1.一种多目标单向航道码头连续型泊位分配调度方法，其特征在于：根据基础信息，充分考虑所有约束条件，以码头有效泊位利用率最大及成本最低为目标，将目标抽象为二维装箱模型，并设计出混合算法求解目标函数，从而自动安排出锚地船舶进港时间及停靠位置和已完工船舶离港时间的靠离泊方案。

2.根据权利要求1所述的一种多目标单向航道码头连续型泊位分配调度方法，其特征在于：具体包括如下步骤：

S1、输入基础信息和约束条件，基础信息包括船舶信息、码头各港池内岸线信息、潮汐信息、日出日落信息、不同岸线到堆场内各库区成本信息；限定条件包括船舶进出港条件、码头内各作业公司要求、潮汐对大型船舶进出港的影响、单向航道使用及实际生产需求；

S2、结合目标函数定义适应度函数；

S3、基于启发式规则，在满足所有约束条件下产生初始种群；

S4、通过邻域变化方法实现种群更新；

S5、对更新后得到的种群先进行合理性验证，然后通过适应度函数与原种群比较，保留较优的种群；

S6、引入动态内循环次数和动态降温系数的模拟退火算法进行迭代寻优。

3.根据权利要求2所述的一种多目标单向航道码头连续型泊位分配调度方法，其特征在于：步骤S1中，船舶信息包括锚地船舶信息和在泊船舶信息，其中的锚地船舶信息进一步包含船舶名称、载重、船长、进港吃水、进港是否赶潮水、进港是否夜航、货类、货物所属库区、停靠锚地、抵达锚地时间、作业时长、办单公司、特殊要求；在泊船舶信息进一步包含船舶名称、出港吃水、出港是否赶潮水、出港是否夜航、停靠缆桩号、计划完工时间、特殊需求；

码头各港池内岸线信息包括港池信息和岸线信息，港池信息进一步包含港池名称、岸线段、优先级别；岸线信息进一步包含岸线名称、长度、作业货物类型、水深、吨位、缆桩数目、所属公司；

潮汐信息表进一步包含时间、潮高；日出日落信息表进一步包含日期、日出时间、日落时间；

不同岸线到堆场内各库区成本信息(库区-岸线成本信息)进一步包含库区名称、对应岸线段成本。

4.根据权利要求2所述的一种多目标单向航道码头连续型泊位分配调度方法，其特征在于：步骤S2具体为：以码头有效泊位利用率最大及成本最低为目标，由于多目标函数求解一般难以找到最优解，因此通过设置两种考虑因素所占权重得到最优解的近似解，将多目标问题转化成单目标问题进行求解，具体内容包括：

式中，C表示为到达锚地船集合，c_i,i∈(1,2,...,n)，SL表示码头内岸线总长，PT表示安排计划时间(一般为24小时计划)，c_li表示船舶i长度，c_wi表示船舶i载重吨，wt_i表示船舶i靠泊后作业时长，c_si表示船舶i靠泊停靠岸线，a_i表示船舶i货物区域，

表示船舶i装卸货物的单位成本，ω₁和ω₂为正实数，满足ω₁+ω₂＝1，F₁为计算有效泊位利用率方法，为方便后续计算取泊位利用率相反数，F₂为码头成本计算方法，F为目标函数。

5.根据权利要求4所述的一种多目标单向航道码头连续型泊位分配调度方法，其特征在于：有效泊位利用率与成本占同等权重，即ω₁＝ω₂＝0.5，所以定义适应度函数为

6.根据权利要求2所述的一种多目标单向航道码头连续型泊位分配调度方法，其特征在于：步骤S3具体为：初始种群产生方法为在满足所有靠离泊条件及约束外，优先安排需要乘潮水的船舶的靠离泊计划，对于进港需要乘潮水的船舶，若靠泊位置空闲，其靠泊经过堤口时间应该在抵达锚地时间后最近的一个潮汐时间范围内，若靠泊位置有其他船舶作业，则占用位置的船舶应在完工后尽快离港，对于不能夜航的船舶只能选择在白天的潮汐时间内安排计划。船舶在靠泊抵达岸线前或离泊解缆后需要拖轮或掉头等操作，因此在某时间段内，如果有个多港池内多条船舶满足靠离泊条件时，应遵循港池优先级原则，并且避免同一港池内两条船进行连续靠泊或离泊，若只有同一港池内多条船舶满足靠离泊条件时，则可忽略此要求。对于进出港不需要乘潮水的船舶优先安排进港船舶，采用批量进出的方式，增大航道的使用效率，减少进出轮次转换，从而提升港口服务效率。

7.根据权利要求2所述的一种多目标单向航道码头连续型泊位分配调度方法，其特征在于：步骤S4具体为：通过2种邻域变化方法实现种群更新，种群更新采用单独移动或批量移动和同步移动两种策略。

8.根据权利要求2所述的一种多目标单向航道码头连续型泊位分配调度方法，其特征在于：步骤S5具体为：对更新后得到的个体先进行合理性验证，检查是否满足进出港时间航道使用约束条件，与其他船舶是否满足岸线使用约束条件等。假设当前个体为S，更新后个体为S'，计算适应度差值Δf＝f(S')-f(S)，若Δf＜0则接受新个体。

9.根据权利要求2所述的一种多目标单向航道码头连续型泊位分配调度方法，其特征在于：步骤S6具体为：为了提升算法的计算性能及运行效率，引入动态降温系数的模拟退火算法进行迭代寻优，该动态降温系数的模拟退火算法具体为：假设m初始时刻锚地待靠泊船舶数量，n为初始时刻港口内在泊船舶数量，初始温度为100，终止温度为1，t为当前温度，降温系数为

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