港口生产调度研究与管理系统开发

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随着计算机网络控制技术的发展,控制设计人员不仅要解决底层设备的实时控制问题,还要解决上层数据集成管理所带来的综合自动化问题。港口调度与管理是保证港口装卸作业按计划组织实施而进行的一系列部署、指挥、检查、监督、协调和平衡的总称,直接影响企业的经济效益。本文针对我国某内陆港口生产作业环节多,作业流程复杂,建立了散杂货码头和油港码头多资源协同调度优化问题的数学模型,对四种现代启发式求解算法进行了实验研究,选择离散差分进化算法进行求解。为提升离散差分进化算法求解速度和稳定性,本文还对其进行了改进,实验表明算法改进有效。此外,在需求分析、港口码头多目标优化调度建模和求解问题解决基础上,作者还完整开发了一个港口生产调度管理信息系统。该系统对提高内陆港口生产作业效率、协调企业生产资源合理分配,提升企业综合竞争力有着非常重要的意义。
  首先,本文对某港口企业的实际生产作业情况以及用户需求进行了调研和分析,明确了企业生产调度和管理中存在的问题和系统要建设的主要目标,完成了系统需求分析和各主要功能模块的划分。
  其次,本文在分析散杂货码头作业流程和各作业环节特点的基础上创新性地建立了多目标散杂货码头装卸和堆存集成调度的优化模型,使用离散差分进化算法、遗传算法、模拟退火算法和禁忌搜索算法进行求解实验,根据实验结果选择综合求解效果最好的离散差分进化算法作为该调度问题的求解算法,最后通过实例验证,本文提出的模型和选择的求解算法可有效解决散杂货码头泊位和堆场集成调度优化问题。和人工调度对比,可以有效降低生产成本,减少船舶总在港时间,提高泊位利用率,缩短运输机械行驶总距离,并大大缩短生产调度计划的制定时间。
  然后,本文分析了油港码头与散杂货码头生产调度的不同之处,综合考虑油港码头的接驳、卸载和储存等作业环节的特点,创新性地建立了油港码头生产调度的多目标优化数学模型,选择离散差分进化算法进行求解。为进一步提升离散差分进化算法性能,本文还对该算法的缩放因子和交叉概率设定进行了改进,给出了经验计算公式。实例结果表明本文工作能够为油港码头统筹企业全局资源提供辅助优化决策功能,大大减少油港码头生产调度计划的制定时间。
  最后,本文在系统需求分析的基础上,完成了系统架构和数据库的设计工作。采用Java作为智能优化算法开发语言,Microsoft SQL SERVER 2012 作为数据库管理系统, Spring、SpringMVC和MyBatis作为系统的后端开发框架,Bootstrap和AngularJS作为系统前端界面的开发框架,完成了基于B/S架构的港口调度管理系统的开发工作。从系统功能、安全性以及兼容性这三个方面对系统进行了测试,结果表明系统达到了预期的功能需求。
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