【摘 要】
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智慧型引导运输车（Intelligent Guide Vehicle,IGV）作为U型布局自动化集装箱码头的水平运输设备,衔接码头前沿与堆场装卸作业。其调度优化有利于提升码头装卸效率,减少集装箱船在泊作业时间。因此,本研究针对IGV调度优化问题,构建U型布局自动化集装箱码头IGV调度整数规划模型,并设计基于多智能体仿真和遗传-多元宇宙优化算法的模型求解算法。本研究可为U型布局自动化集装箱码头IGV
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智慧型引导运输车（Intelligent Guide Vehicle,IGV）作为U型布局自动化集装箱码头的水平运输设备,衔接码头前沿与堆场装卸作业。其调度优化有利于提升码头装卸效率,减少集装箱船在泊作业时间。因此,本研究针对IGV调度优化问题,构建U型布局自动化集装箱码头IGV调度整数规划模型,并设计基于多智能体仿真和遗传-多元宇宙优化算法的模型求解算法。本研究可为U型布局自动化集装箱码头IGV调度优化提供技术支持,主要研究内容及成果如下:（1）分析U型布局自动化集装箱码头陆域平面布置和装卸工艺的特点,梳理各作业子系统的作业流程,在此基础上对双循环作业模式下的IGV调度优化问题展开探讨。（2）针对IGV调度优化问题,在双循环作业模式下,考虑双小车岸桥（Double Trolley Quayside Crane,DTQC）、双悬臂场桥（Double Cantilever Automated Rail Mounted Gantry Crane,DCARMG）装卸作业和外集卡作业及IGV充电等约束,以IGV水平运输作业任务分配为决策变量,以总完工时间最小化为优化目标,构建IGV调度整数规划模型。（3）设计基于多智能体仿真和遗传-多元宇宙优化算法（Genetic Algorithm–Multi Verse Optimizer,GA-MVO）的模型求解方法。多智能体仿真模型实现U型布局自动化集装箱码头作业仿真,并输出指标值;GA-MVO为仿真模型提供输入,并分析其反馈的指标值,通过迭代搜索IGV调度整数规划模型的满意解。（4）以某U型布局自动化集装箱码头为例,首先验证仿真模型的有效性,然后在不同数量的IGV水平运输作业任务下,对遗传算法与GA-MVO优化算法的求解结果进行对比,验证优化算法的有效性;最后,探究不同的IGV配置及充电策略对码头作业的影响,为IGV调度提供技术支持。
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