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提箱作业优化问题的嵌套启发式算法
  • ISSN号:1005-2542
  • 期刊名称:系统管理学报
  • 时间:0
  • 页码:203-209
  • 语言:中文
  • 分类:N945.15[自然科学总论—系统科学] C935[经济管理—管理学;社会学]
  • 作者机构:[1]大连理工大学管理学院,大连116024, [2]美国佛罗里达州立大西洋大学计算机科学及工程系,佛罗里达州博卡拉33431
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(70571008)
  • 相关项目:综合交通体系下港口物流协调的HLA仿真优化方法研究
中文摘要:

针对集装箱堆场进口集装箱的提箱作业计划问题,建立了以作业总成本最小为目标的多阶段决策优化模型,构造了内外嵌套两层结构的优化算法,内层算法实现最短路径搜索子模型,外层算法实现倒箱策略优化子模型。对内外层优化算法,设计了基于启发式A^*与GA算法分别组合的4种方案。实例分析表明:各算法组合方案具有相同的有效性,当问题规模较小时,A^*+A^*较好,但问题规模增大时,GA+GA较好。

英文摘要:

This paper presents a multi-stage mathematical programming model for container pick-up operations scheduling. This model is based on a nested algorithm structure which contains two layers. The outer layer algorithm is responsible for optimizing the strategies of remanding operations; while the inner layer algorithm, which is depended on the results of the outer layer algorithm, is designed for searching the shortest path of remanding operations. Two algorithms, the A^* algorithm and genetic algorithm (GA) are adopted for the calculations of both inner and outer layers. Four possible combinations of using A^* and GA (A^*+A^* ,A^*+GA, GA+A^* , and GA+GA for inner and outer layers respectively) are tested on randomly generated container pick-up requirements. The result shows that all four combinations will generate the optimal operations sequence with a minimized total operation cost. However, the A^* +A^* method converges fastest when the scale of the operations is small; and the GA+ GA approach has the highest search efficiency in large-scale problems.

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期刊信息
  • 《系统管理学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:上海交通大学
  • 主编:陈宏民
  • 地址:上海市华山路1954号
  • 邮编:200030
  • 邮箱:xtglxb@263.net
  • 电话:021-52301082
  • 国际标准刊号:ISSN:1005-2542
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1977/N
  • 邮发代号:4-743
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:4414