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1.
为提升自动化集装箱码头的作业效率，减轻码头吞吐量增大带来的交通问题，降低自动化导引小车（Automated Guided Vehicle, AGV)的空载率，在自动化集装箱码头应用可以同时搬运不止一个集装箱的多载AGV，建立多载AGV调度问题的混合整数线性规划（Mixed Integer Linear Programming, MILP)模型，应用遗传算法进行求解.借助算例，对比遗传算法与MILP算法的求解效果，分析交叉概率和变异概率对遗传算法的影响，比较多载AGV与单载AGV的作业时间，验证遗传算法的可靠性.该方法表明，遗传算法不仅求解效率高，而且对MILP算法不适用的大、中型多载AGV调度问题，也能给出值得信赖的近似最优解. 相似文献
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为解决自动导引小车(Automated Guided Vehicle,AGV)与轨道式龙门起重机(Rail-Mounted Gantry Crane,RMG)的协同调度问题,考虑AGV和RMG的任务分配约束,以卸船作业最小完工时间为目标,建立混合整数规划(Mixed Integer Programming,MIP)模型.改变AGV,岸桥和箱区数量的配置,得出不同条件下的完工时间.对该问题设计两组算例:小规模算例采用CPLEX软件和遗传算法(Genetic Algorithm,GA)分别进行求解,通过结果对比验证GA的有效性;大规模算例采用GA求解,给出自动化码头设备调度优化方案.分析结果表明,卸船完工时间随着卸船任务量的增加而增加,随着AGV,岸桥和箱区数量的增加而减少,且AGV和岸桥数量的增加对完工时间的影响大于箱区数量的增加时完工数量的影响. 相似文献
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为提高自动化集装箱码头自动导引小车(automated guided vehicle,AGV)作业效率和利用率,考虑AGV的电量续航能力和重空载的耗电差异,在AGV任务选择时综合考虑任务距离和各任务紧急程度,并设置AGV充电结束条件以减少AGV排队等待的时间,建立以最小化完成任务总时间为目标的AGV调度模型。用Java进行实例求解。结果表明,对AGV采用多频次充电并将其允许工作电量百分比设定为71%时,完成任务总时间最短,耗电量最小,且AGV利用率较高。 相似文献
4.
为深入研究新工艺带来的自动化码头设备集成调度问题,针对自动化码头的一种自带提升功能的自动导引小车(L-AGV)和缓冲支架系统,提出新的设备集成调度框架。考虑不同设备之间的相互关联和制约的协同关系,将岸桥分配调度与L-AGV、场桥调度分开,合理定义两种任务(两个问题)的划分方式,建立两个多目标混合整数规划模型。设计一种具有内外层关联的适应度函数的双层遗传算法。相对传统联合调度算法,该算法平衡了计算复杂性与调度均衡性。最后的数值试验证明了模型和算法的有效性。从岸桥数量、任务规模、AGV数量和调度策略等对岸桥等待时间的影响上,对采用L-AGV的系统和采用传统AGV的系统进行比较,为自动化码头装卸作业调度提供决策支持。 相似文献
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低碳环境下电动汽车车辆路径问题 总被引：1，自引：0，他引：1
为探究电动汽车对物流企业成本和环境的影响,以低碳、节能和低成本为目标,分别构建低碳环境下传统汽油车和电动汽车的路径模型,利用遗传算法求解并对结果进行对比分析。对电池容量、充电时间、电费进行敏感性分析。结果表明:使用电动汽车可以显著降低配送成本,减少环境污染;电池容量和充电效率的提升可以有效降低电动汽车配送成本,但对碳排放量没有直接影响。 相似文献
6.
针对煤码头泊位分配问题，考虑泊位与机械的联合调度.综合考虑煤种类对船舶靠泊位置的影响、航道开放时间和如开设机械双线作业等特殊原则，以最大化岸线利用率和机械利用率以及最小化船舶在港时间为目标，建立泊位与机械的联合调度模型.设计具有自适应性的多目标遗传算法进行求解.利用天津港煤码头实际案例分析验证模型的可行性和算法的有效性.该方法可为大多数散货码头的生产运营管理提供借鉴. 相似文献
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为提高自动化码头服务水平和减少能耗,在考虑自动化码头装卸设备作业能耗的基础上,针对自动化集装箱码头三种装卸设备(岸桥、自动引导车和自动堆垛机)间的协调调度问题,以设备总作业时间最短和总作业能耗最低为目标,建立多目标混合整数规划模型,并用遗传算法求解。结果表明,考虑能耗会对装卸设备的装卸时间产生影响,能耗要求越低,装卸时间越长。利用该模型可以实现三种装卸设备间的协调调度,并实现时间效率与节能之间更好的权衡。 相似文献
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为提高集装箱船舶装卸作业效率,提出基于时间窗的集装箱装卸桥调度计划模型,通过遗传算法(Genetic Algorithm,GA)进行集装箱装卸桥调度计划模型的求解.实例表明,该模型可弥补对生产作业链环节考虑的不足,为集装箱码头提供较为合理的解决方案. 相似文献
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为提高自动化集装箱码头堆场中自动化轨道吊(automated stacking crane,ASC)的作业效率,研究箱区动态接力点对双ASC作业效率的影响。考虑双ASC作业过程中的安全距离、相互冲突等因素,建立以最小化双ASC最长完工时间为目标的混合整数规划模型,利用遗传算法对该模型进行求解。与固定贝位接力模式进行对比,结果表明,相较于固定贝位接力模式,动态接力点模式下双ASC的作业效率更高。在不同规模算例背景下,将遗传算法与CPLEX的计算结果进行对比,验证了遗传算法的有效性。 相似文献
10.
为提高煤炭出口码头作业效率和服务水平,对装船作业调度进行优化。在考虑装船机联机作业的前提下,以最小化煤炭出口码头作业线运行能耗成本和船舶在港时间成本为目标,综合考虑作业流程约束和泊位、垛位和作业线的作业唯一性约束,建立混合整数规划模型,并设计基于仿真解码方案的遗传算法求解。用实例验证模型的可行性和算法的有效性。结果表明,研究成果可为具有工艺流程复杂、装船机联机作业等特点的煤炭出口码头装船作业调度问题提供较好的解决方案。 相似文献
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为解决复杂的自动化码头设备协同调度问题,考虑码头各作业间的相互作用和制约,以最小化船舶在港时间和主要设备作业成本为目标,构建新的装卸混合模式下岸桥(quay crane,QC)、顶升式自动引导车(lifting automated guided vehicle,L-AGV)及自动化轨道吊(automated rail mounted gantry crane,ARMG)协同调度的混合整数非线性规划模型。提出一种遗传算法与启发式策略结合的协同调度方法,实现在系统整体性能最优情况下的设备作业序列优化。该模型能充分保障QC、L-AGV、ARMG之间的协同性,并引入QC调度的主要约束,更利于与QC调度模型进一步集成。数值试验证明了该方法的有效性,可为码头装卸作业调度提供决策支持。 相似文献
12.
随着新一代信息技术的发展,许多传统工厂开始向智能工厂转型。如何对智能工厂中海量数据进行处理,从而提高工厂的生产效率仍然是一个严峻的问题。基于智能工厂的特性提出适用于智能工厂的雾计算框架,使用Kubernetes对容器化的智能工厂应用进行自动化部署。并且提出基于遗传算法改进的区间划分遗传调度算法（interval division genetic scheduling arithmetic,IDGSA）对智能工厂中的容器应用进行调度分配。仿真实验表明,与Kubernetes缺省的调度算法相比,IDGSA算法可使数据处理时间减少50%,雾计算资源使用率提高达60%;与传统的遗传算法相比,在迭代次数更少的情况下,可使数据处理时间减少7%,雾计算资源的使用率提高9%。 相似文献
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为改进自动化集装箱码头装卸工艺,提出一种新型高架轨道式集装箱码头系统(该系统还处于概念阶段,简称新系统)的仿真模型,并对其性能进行分析。应用Plant Simulation构建新系统仿真模型。与基于地面自动导引小车(automated guided vehicle,AGV)的自动化集装箱码头系统(简称传统系统)进行对比,分析新系统的作业性能和高架小车数量对作业指标的影响。仿真结果表明:与传统系统相比,新系统的船舶装卸时间缩短约6%,节约了码头岸线和岸桥资源;高架小车配置数量与码头主要指标呈近似二次关系,建议在各作业线上配置5～6辆高架小车。结果可为新系统的后续研发和设计提供参考。 相似文献
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为实现远洋渔船船队调度路径优化，提高调度工作效率，减少船队的运营成本，对远洋渔船船队调度路径问题建立数学模型.运用在选择和交叉策略上改进的遗传算法对模型进行求解.仿真结果表明，改进的遗传算法能有效解决传统的遗传算法易陷入早熟收敛的问题.利用该算法能快速生成具体的调度方案，且使运营成本减少，可有效解决远洋渔船船队调度路径问题. 相似文献