【摘 要】
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为提高自动化集装箱码头的装卸效率,合理高效地利用设备资源,针对双小车岸桥与AGV的联合调度问题,综合考虑了岸桥作业过程中的不交叉作业、集装箱优先关系等现实约束,分析了
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71471110、61540045);上海市科委创新项目(16040501500、16DZ1201402、14170501500);上海市重点学科(J50604);陕西省社会科学基金项目(2015D060)
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为提高自动化集装箱码头的装卸效率,合理高效地利用设备资源,针对双小车岸桥与AGV的联合调度问题,综合考虑了岸桥作业过程中的不交叉作业、集装箱优先关系等现实约束,分析了中转平台的容量限制。采用基于混合流水车间调度的方法,建立以作业完工时间最小化为目标的三阶段混合整数规划模型,运用遗传算法(GA)对模型进行求解,获得集装箱任务的设备分配(QC和AGV)和处理顺序的调度方案。最后,对比遗传算法(GA)与粒子群算法(PSO)对模型求解的优劣性,算例结果表明,遗传算法得到的调度结果在完工时间与运行速度上更优。
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