遗传算法 泊位岸桥调度

遗传算法是一种基于生物进化理论的优化算法，常用于解决复杂的优化问题。它模拟了自然界中的遗传和进化过程，通过不断迭代和交叉变异的方式搜索最优解。

在泊位岸桥调度问题中，遗传算法可以用来优化船舶在港口泊位和岸桥资源的调度安排，以最大化港口的吞吐量和效率。具体步骤如下：

1. 定义基因编码：将每个船舶和岸桥资源表示为一个基因，可以使用二进制编码、整数编码或其他适合问题的编码方式。

2. 初始化种群：随机生成一组初始解，即一组基因序列，作为初始种群。

3. 适应度评估：根据问题的具体目标函数，计算每个个体（基因序列）的适应度值，用于衡量其优劣程度。

4. 选择操作：根据适应度值，选择一部分个体作为父代，用于产生下一代个体。常用的选择方法有轮盘赌选择、锦标赛选择等。

5. 交叉操作：从父代中选择两个个体，通过某种交叉方式（如单点交叉、多点交叉）生成新的子代个体。

6. 变异操作：对新生成的子代个体进行变异操作，以增加种群的多样性。变异操作可以是基因位的随机翻转、插入或删除等。

7. 更新种群：将父代和子代个体合并，形成新的种群。

8. 终止条件判断：根据预设的终止条件（如达到最大迭代次数、找到满意解等），判断是否终止算法。

9. 返回最优解：根据适应度值，选择种群中的最优个体作为最终的解。