基于遗传算法的码头堆场运输优化研究开题报告

全文总字数：3859字

1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1研究的目的及意义

随着经济全球化进程的加速，世界各国的贸易往来日趋频繁，国际集装箱物流得到了很大的发展。码头作为集装箱海运和陆运的交汇点，在集装箱国际运输中扮演着重要的角色。运输、仓储的合理化和系统化以及加工配送的一体化和信息管理的网络化等构成了现代物流。港口在现代物流链中具有明显的区位优势。集装箱码头运输凭着其成本低，装卸效率高等优势逐渐进入众人视野，并在物流管理领域起着重要的作用。集装箱的进出口量日益剧增,同时船舶逐渐呈现大型化、高速化的发展趋势,使得集装箱码头超负荷运转。因此,集装箱码头的现有服务水平和能力需要继续完善和提高。近几年,物流业作为新兴产业以迅猛的速度发展,而集装箱码头作为物流运输链的一个重要枢纽节点,它的工作效率直接影响了整个运输链的运作效率。

集装箱港口包括泊位、岸桥、集卡、场桥等基础设施。港口集卡承担着将货物从码头前沿至堆场、或从堆场运送至码头前沿以及堆场内各区域间的水平运输，因此提高港口集装箱的物流运作效率、消除存在的拥堵现象需要对港口集卡运输进行优化。研究码头堆场运输优化问题，减少港口运输作业时间不仅可以提高集卡的作业效率和集装箱装卸效率、提高港口通过能力、降低港口作业成本、缓解港口拥堵现象，而且还可以实现港口集装箱物流系统的整体优化以及提高整个运输链和物流链的运营效率，有利于提高港口自身的经济效益和竞争力，这对于解决我国港口所面临的拥堵问题，提高港口的吞吐率具有重要意义。

2. 研究的基本内容与方案

本文主要基于码头堆场运输环境下对码头堆场间集装箱卡车运输货物进行优化研究，均衡各取货机的任务分配及其他相关目标，建立目标函数并寻找约束条件，并运用多目标遗传算法进行求解。

遗传算法将问题模拟成生物在自然界的进化过程，从一组初始个体开始经过选择、交叉、变异产生下一代种群并按照优胜略汰的原则留下适应度较高的个体，经过n次优化，种群中产生适应度很高的个体的编码即为问题的近似最优解。针对复杂的多目标优化问题，在遗传算法的基础上进行改进，提出了多目标遗传算法，其中一个分支为nsga，通过非支配排序，根据非劣解的等级求解pareto最优解。后又对nsga进行改进，提出带精英策略的快速非支配排序遗传算法即nsga-Ⅱ。

主要的技术方案为：

3. 研究计划与安排

第1周—第3周 搜集资料，撰写开题报告；

第4周—第5周 论文开题；

第6周—第12周 撰写论文初稿；

4. 参考文献（12篇以上）

1. 冯士刚,艾芊.带精英策略的快速非支配排序遗传算法在多目标无功优化中的应用[j].电工技术学报,2007(12):146-151.

2. 陈庆伟.基于遗传算法的堆场贝位分配优化问题研究,2007

3. 向升斌.多岸桥协作模式下的集卡运输路径仿真研究,2017.5

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