【摘 要】
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经济全球化下,水路运输的规模迅速增长,码头自动化建设的需求也日益强烈。泊位分配问题（Berth Allocation Problem,简称BAP）是给在码头作业的船只合理分配其停靠位置和作业时间,以提高码头整体的工作效率。在码头作业过程中,船只往往对停靠位置具有偏好,因此本文基于实际情况着重研究了带有位置偏好的泊位分配问题。本文第一章介绍集装箱码头的发展概况和泊位分配问题的研究现状。第二章研究静态
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经济全球化下,水路运输的规模迅速增长,码头自动化建设的需求也日益强烈。泊位分配问题（Berth Allocation Problem,简称BAP）是给在码头作业的船只合理分配其停靠位置和作业时间,以提高码头整体的工作效率。在码头作业过程中,船只往往对停靠位置具有偏好,因此本文基于实际情况着重研究了带有位置偏好的泊位分配问题。本文第一章介绍集装箱码头的发展概况和泊位分配问题的研究现状。第二章研究静态到达时间下带有位置偏好的泊位分配问题,把该问题转化为二维带状装箱问题,建立了混合整数线性规划模型,采用数学规划求解器Gurobi进行求解,并使用Beam Search将两种装箱策略结合,设计了新的启发式算法。数值实验表明启发式算法求解时间不超过Gurobi的10%,同时平均偏差百分比低于5%。第三章研究动态到达时间下的泊位-桥机联合分配问题,并且考虑潮汐因素的影响,建立了整数线性规划模型,利用Gurobi进行求解并将结果可视化。为加快求解速度,本文基于遗传算法设计了新的求解方案,阐述关键步骤的设计思路。数值实验结果显示了遗传算法的有效性,求解时间仅为Gurobi的10%,且平均偏差百分比不超过11%。
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