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关于船舶调度优化问题的研究论文

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简介:
本研究论文深入探讨了船舶调度中的优化策略,旨在通过算法改进和模型构建来提高港口运营效率与经济效益。 船舶调度的优化问题论文探讨了港口之间船舶调度的问题。

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    本研究论文深入探讨了船舶调度中的优化策略,旨在通过算法改进和模型构建来提高港口运营效率与经济效益。 船舶调度的优化问题论文探讨了港口之间船舶调度的问题。
  • 低碳改进候鸟算法.pdf
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    本论文探讨了针对低碳调度问题提出的改进型候鸟优化算法,通过模拟候鸟成长迁徙行为以提升能源调度效率和环保性能。 为了应对柔性作业车间的低碳策略挑战,我们建立了一个以能耗最小化为目标的数学模型,并提出了一种改进型候鸟优化(IMBO)算法来解决该车间内的作业调度问题。在初始化阶段,结合全局搜索、局部搜索和随机规则三种方法构建初始种群,以此确保求解质量和加快收敛速度。此外,在个体邻域结构的设计上采用了两种有效的构造方式,并在此基础上设计了一套增强的局部搜索策略以提升算法寻找最优解的能力。为了防止早熟收敛的问题,我们还引入了跳跃机制来优化算法性能。通过大量的计算实验验证了所建立模型和改进型候鸟优化(IMBO)算法的有效性和可行性。
  • 学校校车
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    本文深入探讨了当前学校校车调度中存在的问题,并提出了一系列优化策略和解决方案,旨在提高校车运营效率与安全性。 本段落构建了最短路径模型及多目标线性优化模型,并运用图论中的Floyd算法与多目标优化原理进行分析求解,有效解决了校车站点安排问题,在满足教师员工满意度的同时确保校车数量最少。 对于第一个问题:当仅考虑各区人员到最近乘车点的距离最小化时,该问题即为典型的最短路径问题。我们首先使用Dijkstra算法计算从一个站点至其余各站点的最短距离,并利用Floyd算法求解任意两站间的最短路径,进而通过穷举法确定最佳站点设置位置。 具体结果如下: 1. 当n=2(设立两个乘车点)时,最优选择是将校车乘车点设在第18区和31区,此时总距离为24492。 2. 若n=3(设定三个乘车点),则最佳方案是在第15、21及31区建立站点,最短路径总计为19660。 对于第二个问题:我们定义了“乘车满意度”的概念。根据概率论与数理统计方法可知,该满意度随距离变化呈近似T分布趋势。通过此模型可以计算各点之间的具体满意度值,并沿用第一问的求解思路,只是将距离权重替换为满足度权重。最终得出如下结果: 1. 当n=2时,校车乘车点设于第18区和31区,最短总路径仍为24492,但此时总体满意度提升至1509.7。 2. 若n=3,则在第14、21及31区设立站点,使得最短总距离变为20175,而整体满足度则提高到1715.7。 对于第三个问题:已知需建三个乘车点以最大化员工与教师的满意度并最小化校车数量。为此我们建立了包含两个目标在内的多目标模型,并采用加权计算法构建了相应的函数式,在此基础上运用Lingo软件进行求解,最终得到最优解: - 三站点位置分别为第14区、21区和31区; - 总体满意度为1715.7; - 所需总校车数为17辆。 对于最后一个问题:考虑到教师与工作人员在不同时间段上班的情况,我们建议通过增加班次而非增设车辆来提升乘车人员的满足度。此外还提出让未满载的校车先前往各区接驳超员乘客以减少整体运行成本及所需车辆数目。 关键词包括最短路径、Floyd算法、穷举法、满意度、运行成本和多目标优化等,且利用了Lingo软件进行求解。
  • 021751101231601_模型与运动_模型_MMG_
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    本项目船舶模型与船舶运动研究专注于利用先进的计算机模拟和物理模型,深入探索不同环境下船舶的动力性能、稳定性及操纵性。通过MMG(多体数学模型)技术,为船舶设计优化提供科学依据,提升海上航行的安全性和效率。 使用MATLAB编写的船舶运动模型MMG以及完成船舶旋回圈的相关工作。
  • 量子鲸鱼算法在作业车间应用.pdf
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    本文探讨了量子鲸鱼优化算法在解决作业车间调度问题中的创新应用,通过实验验证其高效性和优越性。 为了克服基本鲸鱼优化算法(WOA)在解决作业车间调度问题时存在的收敛精度低及容易陷入局部最优的缺点,本段落提出了一种量子鲸鱼优化算法(QWOA),并对其进行了计算复杂度分析、全局收敛性证明以及仿真实验。通过对11个作业车间调度问题基准算例进行实验发现,与基本鲸鱼优化算法、布谷鸟搜索算法(CS)和灰狼优化算法(GWO)相比,量子鲸鱼优化算法在最小值、平均值及寻优成功率等方面表现出更佳的结果。研究表明,量子鲸鱼优化算法能够显著提高解决作业车间调度问题的收敛精度,并具备更强的全局搜索能力以及跳出局部最优的能力。
  • TSP初始种群.pdf
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    本研究性论文探讨了旅行商问题(TSP)中初始种群构建的方法与策略,旨在提高遗传算法解决TSP效率和质量。通过实验分析比较不同方法的效果,为优化问题的求解提供了新的视角和思路。 为了提高求解TSP问题的计算效率和精度,本段落对初始种群构造方法进行了研究,并提出了一种新的域内三角概率选择自适应邻域算法。为使邻域半径能更好地适应城市分布情况,设计了基于Sigmoid函数的邻域半径自适应机制;同时为了防止在搜索过程中盲目随机地选取下一个节点,引入了三角概率模型来确定下一站的城市。 本段落将自动化立体仓库中安排出入库作业顺序优化问题作为TSP的研究案例。通过Matlab仿真计算对比分析发现,提出的算法生成的初始种群优于传统邻域法产生的结果;并且当该算法用于遗传算法时,相较于随机生成的初始种群,在求解效率和精度上均有显著提升。 综上所述,本段落所提方法能够在较短时间内快速构建高质量的初始种群,并有效提高TSP问题求解的质量。
  • MATLAB路径仿真(含危险碰撞,适合生难
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    本项目通过MATLAB进行复杂海况下船舶路径规划与优化仿真实验,尤其关注避免危险碰撞问题。适用于高阶学习者及研究应用。 Matlab船舶路径优化仿真研究了如何利用Matlab软件进行船舶路径的优化设计与模拟试验,以提高航行效率和安全性。通过建立数学模型并运用算法求解,可以有效减少燃料消耗、降低运营成本,并提升整体物流运输效能。这种方法对于海上交通管理具有重要意义,能够帮助决策者制定更科学合理的航线规划方案。
  • 动态车间作业规则算法综述
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    本文综述了针对动态车间作业调度问题中的调度规则算法研究进展,分析现有方法的优势与局限,并探讨未来研究方向。 调度规则是解决实际生产环境中动态车间作业调度问题的有效手段之一,但其性能通常仅在特定的调度环境下表现出色;当环境发生变化时,则需要进行实时的选择与评估。本段落对用于选择及评价调度规则的方法进行了综述,并探讨了如何应对实际生产中出现的动态车间实时调度挑战。 文章首先概述了调度规则的发展历程、分类及其主要特点,随后总结了几种常用的调度规则选取策略和评价方法。其中重点介绍了稳态仿真法与人工智能技术(如专家系统、机器学习及人工神经网络)在这一领域的应用成果,并列举了一些研究结论。此外,还详细描述了用于评估不同调度规则性能的指标体系及其具体实施方式。 针对现有研究中存在的不足之处,文章最后提出了未来可能的研究方向和改进思路。
  • 双小车岸桥中转平台AGV.pdf
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    本文针对双小车岸桥系统中的中转平台AGV调度难题进行了深入研究,提出了一种优化调度方案,旨在提高作业效率和资源利用率。 本段落研究了双小车岸桥下的AGV调度问题,并考虑到了岸桥上的中转平台及其容量限制。我们以最小化前小车作业延迟时间和后小车与AGV间的等待时间之和为目标,建立了带有时间窗约束的混合整数规划模型来解决该问题。为了求解这个模型,设计了一种启发式算法用于确定后小车的时间窗口,并应用遗传算法进行优化计算。最终得到了基于岸桥后小车作业时间窗的AGV调度方案。通过算例分析表明,双小车岸桥的应用能够有效减少设备间的等待时间,从而缩短港口的整体装卸时间。
  • 自动识别系统(AIS)
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    本文探讨了船舶自动识别系统(AIS)的工作原理及其在现代航海中的应用价值,分析了其技术特点和安全效益,并提出了未来发展的建议。 这篇论文详细介绍了船舶自动识别系统(AIS)的发展历程、关键技术以及未来趋势等内容。