基于蚁群算法的港口物流问题的研究

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随着国际贸易和经济全球化的发展,集装箱装载和带时间窗的泊位配置问题成为港口物流急待解决的两大问题。集装箱装载问题是将具有一定尺寸、体积、数量的不同种货物合理的放置在一个具有一定体积和载重量限制要求的集装箱空间内的过程,属于有多种约束的空间资源优化问题。布局的优化可以提高集装箱的空间利用率,降低运输成本,从而提高企业的利润。该问题的研究已经推广到飞机、轮船的货舱转载,乃至计算机的内存分配等空间资源优化利用问题。随着港口间的竞争日趋激烈,港口资源的高效率运用影响到港口的经济效益和社会效益,而泊位是最重要的资源,船舶在港口停泊时间的长短直接影响顾客的满意度和港口通过率,因此提高泊位利用率可以使港口获得较高的利润。针对集装箱装载问题、带时间窗的泊位配置问题,本文研究的内容包括以下几个方面:1.对集装箱装载问题、带时间窗的泊位配置问题的产生背景与国内外研究现状进行综述,并指出目前此类问题在研究方面存在的不足;2.通过对集装箱装载问题的深入调查和研究,建立了以最大化集装箱的空间利用率为目标的数学模型,为了提高空间利用率,根据装载过程中的实际约束条件,本文采用空间划分和合并原则,提出优化策略:宽度优先原则、同类货物组合预处理原则、剩余空间省略原则,结合蚁群算法。通过仿真,找到最优的装载结果,结果表明模型和算法有较强的实用性;3.通过对带时间窗的泊位配置问题的进一步研究,根据动态泊位配置的思想,以所有船舶总在港时间最短为优化目标,建立数学模型。提出软时间窗停泊策略,对延误时间提出惩罚。结合蚁群算法,应用matlab仿真,寻找更优的泊位配置方法,仿真表明了模型和算法的有效性。
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