基于SPEA2的多目标AGV-岸吊调度优化研究

摘要

随着经济全球化的飞速发展，各国之间的贸易往来也日益频繁，海运在各国贸易中起到越来越重要的作用。贸易的增加也使各港口之间的竞争不断加剧。降低运营成本、提高作业效率，成为各港口不断追求的目标。进行智能化调度，探索建立自动化码头，也成为各港口进一步发展的重要任务。有效地调度与利用港口重要作业设备——AGV和岸吊，对自动化码头的建设至关重要，也直接关系到一个国家经济的发展。优化AGV和岸吊的协同调度，具有重要的现实意义。
　　通过对青岛港的实地走访与调查，阅读大量相关文献，对港口调度尤其是AGV和岸吊调度进行详细的分析与研究，在前人研究的基础上，进行更加伞面的考虑，加入岸吊的设备等待时间、考虑AGV的初始任务和最终任务、考虑每一艘船舶的在港情况，构建三个目标函数和若干个约束条件，建立了基于多目标AGV-岸吊协同调度的优化模型。
　　依据多目标AGV-岸吊协同调度的优化模型，结合港口实际情况，提出一种基于多目标的混合在线AGV调度算法(M-HOSA)。在此基础上，通过对SPEA2的研究与分析，对SPEA2进行改进，加入局部搜索算法和部分个体更新算法，改进交叉策略，结合岸吊约束算法，提出一种基于改进SPEA2的AGV-岸吊协同调度算法(MSAQ-SPEA2)。
　　最后，利用FlexTerm2.0实验平台，对本文所建立的模型和提出的算法进行实验验证。通过对结果的分析，得出本文模型是有效的，算法在运行效率和收敛性、稳定性方面都有显著的提升。

目录

摘要

ABSTRACT

Contents

1 绪论

1.2 国内外研究综述

1.3 主要研究内容

1.4 论文组织结构

2 相关技术综述

2.1 多目标优化问题

2.2 SPEA2算法

2.3 多目标智能优化算法

2.4 本章小结

3 基于多目标AGV-岸吊协同调度的优化建模

3.1 AGV和岸吊调度

3.2 问题描述

3.3 AGV-岸吊协同调度优化模型

3.4 本章小结

4 SPEA2的改进与AGV-岸吊调度算法

4.1 对SPEA2的改进

4.2 基于多目标的混合在线AGV调度算法

4.3 基于改进的SPEA2的AGV-岸吊协同调度算法

4.4 本章小结

5 实验与分析

5.2 仿真实验

5.3 本章小结

6 总结与展望

6.2 展望

参考文献

附录A 船舶集装箱位置信息

附录B 最具代表性的最优解岸吊调度顺序

致谢

攻读硕士期间取得的学术成果

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