基于禁忌搜索的随机算法用于集装箱船积载规划
1. 引言
在集装箱船积载规划中,曾有基于工作量和基于距离的两种方法来提高码头起重机利用率和船舶稳定性。前者旨在获得更好的码头起重机利用率的解决方案,后者则着重实现集装箱重量沿船舶的更优分布。实验结果表明,块选择算法在解决方案质量和执行时间方面表现良好,但这两种方法相互排斥,码头起重机利用率和集装箱重量均匀分布难以同时优化。为解决这一问题,我们提出了一种基于禁忌搜索(TS)的随机算法,用于大型集装箱船积载计划的多目标优化。
2. 禁忌搜索(Tabu Search)
禁忌搜索的初始概念由Glover在1977年提出,1993年,Glover、Taillard和de Werra提出了其主要方法。该方法通过从优化问题的一个可行解进行一系列移动,以获得全局最优解。每次移动到另一个解都是当前最优选择,但在某些迭代中,一些移动被定义为禁忌或非法,以避免循环和陷入局部最优。不过,在某些情况下,禁忌移动可能是可取的,此时需要一个期望准则来允许该移动。自提出以来,禁忌搜索已成功应用于作业调度、布局优化、旅行商问题和车辆路径规划问题等优化问题。在本文中,我们将其应用于大型集装箱船的积载规划优化问题。
3. 积载规划问题
3.1 问题描述
积载规划问题是为在港口的给定集装箱船制定一个积载计划,该船将进行给定的航程。集装箱船包含多个舱位,舱位索引从船头到船尾递增,有40英尺和20英尺两种舱位,40英尺舱位由两个相邻的20英尺舱位组成。每个舱位由横跨船舶宽度的若干行组成,每行是从底部到顶部的垂直积载位置堆栈。舱位通常由舱口分为甲板上和甲板下两部分。船舶的航程是该船将访问的一系列港口,用于卸载
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