基于柔性靠泊的港口疏船调度多目标优化及最优解选择

摘要

针对集装箱码头大量船舶压港后的疏船调度需求,以船舶平均等待靠泊时间最短和港口加班作业成本最低为目标,构建了基于柔性靠泊的港口疏船调度多目标优化模型.采用嵌入邻域搜索规则的自适应粒子群算法进行求解,并基于得到的Pareto非劣解集,通过挖掘Pareto前沿分布的特点,以同时兼顾船公司和港口各方利益的无偏向概念,求出令船方和港口方均可接受的最优解.以大连港集装箱码头的实际案例为背景,验证了所建模型和求解算法的可行性.经过与常规粒子群算法和NSGA-Ⅱ对比,证明改进后的粒子群优化算法能够在更短时间内获得结果更好的最优解,且具有良好的稳定性.