【摘要】：隨著經(jīng)濟(jì)全球化的飛速發(fā)展,各國之間的貿(mào)易往來也日益頻繁,海運(yùn)在各國貿(mào)易中起到越來越重要的作用。貿(mào)易的增加也使個港口之間的競爭不斷加劇。降低運(yùn)營成本、提高作業(yè)效率,成為各港口不斷追求的目標(biāo)。進(jìn)行智能化調(diào)度,探索建立自動化碼頭,也成為各港口進(jìn)一步發(fā)展的重要任務(wù)。有效地調(diào)度與利用港口重要作業(yè)設(shè)備——AGV和岸吊,對自動化碼頭的建設(shè)至關(guān)重要,也直接關(guān)系到一個國家經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。優(yōu)化AGV和岸吊的協(xié)同調(diào)度,具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。通過對青島港的實(shí)地走訪與調(diào)查,閱讀大量相關(guān)文獻(xiàn),對港口調(diào)度尤其是AGV和岸吊調(diào)度進(jìn)行詳細(xì)的分析與研究,在前人研究的基礎(chǔ)上,進(jìn)行更加全面的考慮,加入岸吊的設(shè)備等待時間、考慮AGV的初始任務(wù)和最終任務(wù)、考慮每一艘船舶的在港情況,構(gòu)建三個目標(biāo)函數(shù)和若干個約束條件,建立了基于多目標(biāo)AGV-岸吊協(xié)同調(diào)度的優(yōu)化模型。依據(jù)多目標(biāo)AGV-岸吊協(xié)同調(diào)度的優(yōu)化模型,結(jié)合港口實(shí)際情況,提出一種基于多目標(biāo)的混合在線AGV調(diào)度算法(M-HOSA)。在此基礎(chǔ)上,通過對SPEA2的研究與分析,對SPEA2進(jìn)行改進(jìn),加入局部搜索算法和部分個體更新算法,改進(jìn)交叉策略,結(jié)合岸吊約束算法,提出一種基于改進(jìn)SPEA2的AGV-岸吊協(xié)同調(diào)度算法(MSAQ-SPEA2)。最后,利用FlexTerm2.0實(shí)驗(yàn)平臺,對本文所建立的模型和提出的算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。通過對結(jié)果的分析,得出本文模型是有效的,算法在運(yùn)行效率和收斂性、穩(wěn)定性方面都有顯著的提升。
【學(xué)位授予單位】：山東科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：F552.7;TP18
【圖文】：

董家口港區(qū)、前灣港區(qū)和黃島油港區(qū)，現(xiàn)有碼頭１５座，泊位７２個［２］［３］。逡逑經(jīng)過３年的建設(shè)，２０１７年３月青島港自動化碼頭迎來第一次實(shí)船作業(yè)，如逡逑圖１．１是青島港自動化碼頭局部實(shí)景拍攝圖。繼續(xù)優(yōu)化改進(jìn)，提高自動化碼頭的逡逑作業(yè)水平，是青島港需要不斷追求的目標(biāo)。逡逑  N邐—逡逑心 嘴＿丨癖＾邐ｆ逡逑圖１．１青島港在自動化碼頭局部逡逑Ｆｉｇ．邋１．１邋Ｔｈｅ邋Ｑｉｎｇｄａｏ邋Ｐｏｒｔ邋Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ邋Ｔｅｒｍｉｎａｌ逡逑１．２國內(nèi)外研究綜述逡逑國內(nèi)外對港口調(diào)度以及ＳＰＡＥ２算法的研究己經(jīng)有很長的歷史，在港口的智逡逑能調(diào)度方面做了很多的工作，并取得了大量的成就。逡逑１．２．１港口調(diào)度研究現(xiàn)狀逡逑港口調(diào)度問題研究涉及廣泛，早期的港口邋ＡＧＶ和岸吊調(diào)度主要依靠人工分逡逑配調(diào)度，但隨著貿(mào)易與港口規(guī)模的擴(kuò)大，人工調(diào)度己滿足不了需求，各港口紛逡逑紛尋求用更加便捷的智能化調(diào)度方式，以此來提高港口的工作效率。上世紀(jì)８０逡逑２逡逑

邐相關(guān)技術(shù)綜述逡逑可行解、不可行解、最優(yōu)解等多目標(biāo)優(yōu)化問題的解的范圍，如圖２．１所示。逡逑ｒ、邐，￣、逡逑ｑｊ＊邐Ｐａｒｅｔｏ邋最優(yōu)解逡逑Ｖ邋邐）逡逑圖２．１多目標(biāo)優(yōu)化問題解的關(guān)系圖逡逑Ｆｉｇ．２．１邋Ｄｉａｇｒａｍ邋ｏｆ邋Ｓｏｌｕｔｉｏｎ逡逑對多目標(biāo)優(yōu)化問題，Ｐａｒｅｔｏ最優(yōu)解不是一個，而是一群，Ｐａｒｅｔｏ最優(yōu)解集中逡逑的解是相互不可比較的。解決多目標(biāo)問題的理想辦法，就是通過一定的算法求逡逑得均勻分布的Ｐａｒｅｔｏ最優(yōu)解集，然后根據(jù)用戶不同的需求和意愿，從中選擇一逡逑個或一組最令人滿意的解，即滿意解。逡逑２．２邋ＳＰＥＡ２邋算法逡逑本小節(jié)對ＳＰＥＡ２算法進(jìn)行詳細(xì)介紹，包括ＳＰＥＡ２對ＳＰＥＡ的改進(jìn)、ＳＰＥＡ２逡逑的算法流程和優(yōu)缺點(diǎn)等。逡逑２．２．１邋ＳＰＥＡ邋與邋ＳＰＥＡ２邋的改進(jìn)逡逑強(qiáng)度邋Ｐａｒｅｔｏ邋進(jìn)化算法（Ｓｔｒｅｎｇｔｈ邋Ｐａｒｅｔｏ邋Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙ邋Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，邋ＳＰＥＡ）是由逡逑Ｚｉｔｚｌｅｒ和Ｔｈｉｅｌｅ等人提出的一種多目標(biāo)進(jìn)化算法該算法繼承了己有進(jìn)化算逡逑法的基本概念和原理

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 李玉;石小林;;考慮倒垛情況的場吊調(diào)度問題研究[J];交通運(yùn)輸工程與信息學(xué)報;2017年02期

2 沈益民;范玉順;;調(diào)度問題微結(jié)構(gòu)及柔性優(yōu)化方法[J];自動化學(xué)報;2006年02期

3 董平;機(jī)器調(diào)度問題及求解方法[J];物流技術(shù)與應(yīng)用;1997年01期

4 楊自厚,李寶澤,高志遠(yuǎn);鋼鐵廠煤氣資源的最優(yōu)分配[J];冶金自動化;1988年03期

5 朱繼忠,徐國禹;電力系統(tǒng)有功安全經(jīng)濟(jì)再調(diào)度[J];重慶大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);1989年06期

6 鄢勇,劉鍵;同步并行任務(wù)流圖的最佳近似調(diào)度[J];電子學(xué)報;1989年05期

7 劉長有;李磊;;一種電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度問題的分布式對偶優(yōu)化解法[J];山西建筑;2016年33期

8 周龍飛;張霖;劉永奎;;云制造調(diào)度問題研究綜述[J];計算機(jī)集成制造系統(tǒng);2017年06期

9 劉志雄;;求解調(diào)度問題的粒子群算法編碼方法研究[J];武漢科技大學(xué)學(xué)報;2010年01期

10 王璇;劉世峰;劉達(dá);;基于“實(shí)時智能”方法的港口物流調(diào)度問題研究[J];物流技術(shù);2009年12期

相關(guān)會議論文 前10條

1 劉海龍;黃小原;;總的未完工費(fèi)用最小的多機(jī)調(diào)度問題[A];1995中國控制與決策學(xué)術(shù)年會論文集[C];1995年

2 耿兆強(qiáng);康勛;鄒益仁;;用遺傳算法解決模糊加工時間與模糊交貨期下的單機(jī)調(diào)度問題[A];2001年中國智能自動化會議論文集（下冊）[C];2001年

3 吳斌;方葉祥;崔志勇;;基于人工蜂群算法的越庫調(diào)度問題研究[A];第25屆中國控制與決策會議論文集[C];2013年

4 張雷;;關(guān)于多人旅行商與調(diào)度問題[A];1995年中國控制會議論文集（下）[C];1995年

5 尹新;楊自厚;;帶有等待時間懲罰的提前／拖期調(diào)度問題的啟發(fā)式解法[A];1994中國控制與決策學(xué)術(shù)年會論文集[C];1994年

6 吳斌;董敏;;考慮行為主體的越庫調(diào)度問題干擾管理研究[A];中國系統(tǒng)工程學(xué)會第十八屆學(xué)術(shù)年會論文集——A12系統(tǒng)科學(xué)與系統(tǒng)工程理論在各個領(lǐng)域中的應(yīng)用研究[C];2014年

7 劉興初;趙千川;鄭大鐘;;具有不同準(zhǔn)備時間和交付期的單機(jī)E／T調(diào)度問題研究[A];1998年中國控制會議論文集[C];1998年

8 王海星;申金升;;智能蟻群算法解決公交區(qū)域調(diào)度問題研究[A];2006年首屆ICT大會信息、知識、智能及其轉(zhuǎn)換理論第一次高峰論壇會議論文集[C];2006年

9 全雄文;王力;;基于沖突集的區(qū)間調(diào)度問題性質(zhì)分析和算法設(shè)計[A];中國自動化學(xué)會控制理論專業(yè)委員會D卷[C];2011年

10 齊向彤;涂奉生;;雙交付期E／T調(diào)度問題[A];1997年中國控制會議論文集[C];1997年

相關(guān)重要報紙文章 前1條

1 ;事故教訓(xùn)應(yīng)以改革誠意彌補(bǔ)[N];21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報道;2011年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 趙玉明;基于數(shù)學(xué)規(guī)劃的煉油廠原油調(diào)度問題建模與算法研究[D];廣東工業(yè)大學(xué);2019年

2 陳鑫;基于誤工損失指標(biāo)的調(diào)度問題與算法研究[D];大連理工大學(xué);2019年

3 肖世昌;加工時間具有隨機(jī)性的Job Shop魯棒調(diào)度問題研究[D];西北工業(yè)大學(xué);2018年

4 孫德峰;鋼鐵原料物流計劃與調(diào)度的建模及最優(yōu)化方法研究[D];東北大學(xué);2016年

5 文晶;風(fēng)電集群接入電力系統(tǒng)的源荷協(xié)調(diào)優(yōu)化調(diào)度模型研究[D];華北電力大學(xué)(北京);2015年

6 劉迪迪;能量捕獲無線網(wǎng)絡(luò)的傳輸調(diào)度和能量管理研究[D];西安電子科技大學(xué);2018年

7 侯愛琴;高性能網(wǎng)絡(luò)中面向大數(shù)據(jù)傳輸QoS的帶寬調(diào)度研究[D];西北大學(xué);2018年

8 袁媛;鋼鐵生產(chǎn)與物流調(diào)度的時空建模和凸優(yōu)化方法[D];東北大學(xué);2017年

9 李巖;批運(yùn)輸排序與物流調(diào)度的算法研究[D];吉林大學(xué);2019年

10 譚龍華;控制性能導(dǎo)向的實(shí)時系統(tǒng)調(diào)度參數(shù)優(yōu)化研究[D];西北工業(yè)大學(xué);2016年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 梁亞歌;最大化加工收益調(diào)度問題算法研究[D];大連理工大學(xué);2019年

2 王燕;共享汽車異地還車車輛調(diào)度模型研究[D];東華大學(xué);2019年

3 田瀟瀟;多區(qū)域互聯(lián)電熱聯(lián)合系統(tǒng)協(xié)調(diào)調(diào)度[D];華中科技大學(xué);2019年

4 盧軍球;移動邊緣計算中依賴性任務(wù)卸載的時延與能耗優(yōu)化算法研究[D];華中科技大學(xué);2019年

5 梅旭;基于運(yùn)輸車輛共享策略的跨單元調(diào)度優(yōu)化研究[D];華中科技大學(xué);2019年

6 華明壯;基于訂單數(shù)據(jù)挖掘的共享單車調(diào)度需求分析方法研究[D];東南大學(xué);2018年

7 樊森;基于異構(gòu)Spark集群下的Task調(diào)度優(yōu)化方法[D];東南大學(xué);2019年

8 鄒智杰;數(shù)據(jù)驅(qū)動的公交調(diào)度分析與優(yōu)化研究[D];福州大學(xué);2018年

9 李凡;基于SPEA2的多目標(biāo)AGV-岸吊調(diào)度優(yōu)化研究[D];山東科技大學(xué);2018年

10 郝允梁;考慮激勵機(jī)制的智慧家庭能量調(diào)度研究[D];山東科技大學(xué);2018年

本文編號：2716383