【集装箱调度】基于粒子群算法实现考虑重量限制和时间约束的集装箱码头满载AGV自动化调度附matlab代码

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🔥 内容介绍

集装箱码头作为全球贸易的重要枢纽，其高效运营对整个供应链的顺利运转至关重要。近年来，随着全球贸易的不断增长和港口吞吐量的不断攀升，集装箱码头的自动化程度也越来越高。自动导引车 (AGV) 作为自动化码头的重要组成部分，其调度效率直接影响着码头的整体效率。本文将探讨如何利用粒子群算法实现考虑重量限制和时间约束的集装箱码头满载AGV自动化调度。

1. 问题描述

集装箱码头满载AGV调度问题可以描述为：在给定的时间内，将一定数量的满载集装箱从堆场运送到码头，并满足以下约束条件：

• 重量限制: 每个AGV都具有最大载重量限制，必须确保运载的集装箱总重量不超过该限制。

• 时间约束: 每个集装箱都有其指定的离开码头时间，必须在规定时间内将集装箱运送到码头，否则将产生延误罚款。

• AGV数量限制: 码头拥有有限数量的AGV，需要合理分配AGV资源，以最大限度地提高调度效率。

2. 粒子群算法概述

粒子群算法 (Particle Swarm Optimization, PSO) 是一种基于群体的随机搜索优化算法，其灵感来源于鸟群或鱼群的觅食行为。算法中每个粒子代表一个潜在的解，每个粒子根据自身经验和群体中其他粒子的经验来更新自身位置，最终收敛到最优解。

3. 算法模型设计

3.1 粒子编码

每个粒子代表一个AGV调度方案，其编码方式为：

• 粒子维度: 粒子维度等于AGV的数量。

• 粒子元素: 每个元素代表一个AGV，其值为该AGV所运载的集装箱编号。

3.2 适应度函数

适应度函数用于评价每个粒子的调度方案的优劣，其定义如下：

适应度函数 = 总运输时间 + 延误罚款

目标是使适应度函数值最小，即尽可能缩短总运输时间并降低延误罚款。

3.3 速度更新

每个粒子的速度根据以下公式进行更新：

v_i(t+1) = w * v_i(t) + c_1 * r_1 * (pbest_i(t) - x_i(t)) + c_2 * r_2 * (gbest(t) - x_i(t))

其中：

• v_i(t) 为第 i 个粒子在 t 时刻的速度。

• w 为惯性权重。

• c_1 和 c_2 为学习因子。

• r_1 和 r_2 为 [0, 1] 区间的随机数。

• pbest_i(t) 为第 i 个粒子历史最优位置。

• gbest(t) 为所有粒子中最优位置。

• x_i(t) 为第 i 个粒子在 t 时刻的位置。

3.4 位置更新

每个粒子的位置根据以下公式进行更新：

x_i(t+1) = x_i(t) + v_i(t+1)

4. 算法实现步骤

1. 初始化粒子群: 随机生成一定数量的粒子，并初始化每个粒子的位置和速度。

2. 评估适应度: 计算每个粒子的适应度函数值。

3. 更新粒子信息: 更新每个粒子的历史最优位置和全局最优位置。

4. 更新速度和位置: 根据公式更新每个粒子的速度和位置。

5. 判断是否满足终止条件: 若满足终止条件，则结束算法；否则重复步骤 2-4。

5. 算法优化

• 动态调整参数: 可以根据算法迭代过程动态调整惯性权重、学习因子等参数，以提高算法的收敛速度。

• 引入禁忌搜索: 可以将禁忌搜索算法与粒子群算法结合，避免算法陷入局部最优解。

• 采用混合策略: 可以将粒子群算法与其他优化算法相结合，例如遗传算法、模拟退火算法等，以进一步提高算法性能。

6. 总结

本文介绍了基于粒子群算法实现考虑重量限制和时间约束的集装箱码头满载AGV自动化调度方法。该方法能够有效地解决集装箱码头AGV调度问题，提高码头的整体效率和效益。未来，可以进一步研究和优化算法模型，以适应更加复杂和动态的码头环境。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 陈铮荣.考虑AGV无冲突路径规划的自动化集装箱码头集成调度[J].[2024-06-07].

[2] 马孙豫,杨勇生,梁承姬.基于PSO的自动化集装箱码头双小车岸桥和AGV的协同调度[J].计算机应用与软件, 2018, 35(10):6.DOI:10.3969/j.issn.1000-386x.2018.10.004.

[3] 马孙豫,杨勇生,梁承姬.基于PSO的自动化集装箱码头双小车岸桥和AGV的协同调度[J].计算机应用与软件, 2018(010):035.

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1 各类智能优化算法改进及应用

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2 机器学习和深度学习方面

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

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2.图像处理方面

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4 无人机应用方面

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7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

9  雷达方面