47、拖船调度与云架构高效调度技术研究

拖船调度与云架构高效调度技术研究

拖船调度问题的蚁群优化算法

在集装箱码头中，拖船调度问题是一个重要的决策问题，合理的调度方案能提高码头的运营效率。传统的蚁群优化算法（ACO）在解决拖船调度问题时，存在一定的局限性。

基本蚁群算法调度规则

在ACO中，蚂蚁选择下一艘拖船的方式有两种：
- 以概率 (q_0)，蚂蚁选择能使 (τ_{ij}^α · η_{ij}^β) 最大化的未调度拖船，其中 (α) 和 (β) 决定了信息素和启发式值的相对影响。
- 以概率 (1 - q_0)，下一艘拖船根据概率 (p_{ij}^k) 选择，公式如下：
[
p_{ij}^k =
\begin{cases}
\frac{τ_{ij}^α · η_{ij}^β}{\sum_{j \notin tabu} τ_{ij}^α · η_{ij}^β}, & j \in allow_k \
0, & otherwise
\end{cases}
]

蚂蚁可以在路径上释放信息素。由于一个拖船联盟中的所有拖船共同为一艘船服务，所以一个拖船联盟中的所有路径都用相同的信息素更新。当一个拖船联盟完成任务时，联盟中路径的信息素按公式 (7) 和 (8) 更新；当所有拖船联盟都完成任务时，最佳联盟路径的信息素按公式 (7) 和 (9) 更新：
[
τ_{ij}^{new} = (1 - ρ)τ_{ij}^{old} + ρΔτ_{ij} \quad (7)
]
[
Δτ_{ij} =
\begin{cases}
\frac{Q_