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基于多目标混沌云粒子群算法的泊位-岸桥分配研究
  • ISSN号:1002-4972
  • 期刊名称:《水运工程》
  • 分类:U691.6[交通运输工程—港口、海岸及近海工程;交通运输工程—船舶与海洋工程]
  • 作者机构:[1]哈尔滨工程大学船舶工程学院,黑龙江哈尔滨150001, [2]大连理工大学海岸和近海工程国家重点实验室,辽宁大连116023, [3]大连中交理工交通技术研究院有限公司,辽宁大连116023
  • 相关基金: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)
中文摘要:

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,开发了粒子可行一整数化处理模块,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。

英文摘要:

To improve allocation effectiveness and optimize efficiency of the berth and quay-crane an 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.

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期刊信息
  • 《水运工程》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国交通部
  • 主办单位:中交水运规划设计院有限公司
  • 主编:吴澎
  • 地址:北京东城区安内国子监28号
  • 邮编:100007
  • 邮箱:sygc@chinajournal.net.cn; sygc@periodicals.net.cn
  • 电话:010-64066347
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-4972
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1871/U
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:10144