基于GATS混合算法的龙门吊优化调度的研究

摘要

在集装箱码头物流运作中，堆场的运作是影响码头物流运作效率的重要环节。而龙门吊调度问题是影响堆场运作效率的首要问题。本文考虑了龙门吊的可能的翻箱时间以及任务冲突时龙门吊之间的等待时间，建立了目标为完成所有装卸任务时间总时间最短的龙门吊调度优化模型，应用遗传算法(GA)和禁忌搜索(TS)的混合智能算法GATS对问题进行求解，并进行了数值仿真试验。通过实验表明，此算法加速了进化过程，取得的结果比传统遗传算法GA优秀。本文所提出的方法及其结果实对堆场龙门吊的优化调度、提高集装箱码头堆场运作效率提供了一定的参考依据。