使用Python实现的遗传算法船舶调度泊位

遗传算法是一种优化算法，可以用于求解船舶调度泊位问题。该问题的目标是在有限的泊位资源下，安排船舶的到港、离港时间和停靠泊位，使得所有船舶的等待时间最短，同时最大化泊位的利用率。

使用遗传算法求解该问题的基本步骤如下：
1. 定义适应度函数，即衡量每个个体（即一组船舶调度方案）优劣的指标。
2. 初始化种群，即生成一组随机的个体。
3. 选择操作，即从当前种群中选择一部分个体作为下一代种群的父代。
4. 交叉操作，即将父代个体的某些基因进行交换，生成新的子代个体。
5. 变异操作，即对子代个体的某些基因进行随机变化。
6. 重复执行步骤3-5，直到达到终止条件（如达到最大迭代次数或找到满足要求的解）。