遗传算法优化自动化码头双轨道吊协同调度：任务时间最小化与性能评估

本文主要探讨了在自动化集装箱码头中，针对并行式双自动化轨道吊（ASCs）在存取箱作业过程中可能出现的冲突问题，通过引入遗传算法进行协同调度优化的研究。作者黄继伟和韩晓龙针对堆场的双轨道吊作业环境，提出了一个混合整数规划模型，目标是实现任务完成总时间的最小化，同时考虑到作业间的干扰约束。 在模型构建中，他们特别关注了如何有效管理ASCs的序列作业，利用作业顺序编码的方式，使得调度决策更加高效。遗传算法作为一种全局优化搜索方法，被设计用于解决这个问题。实验部分，作者将遗传算法与CPLEX进行了对比分析，结果显示两者都能有效避免作业干扰，并能够确定最优的接力区位置，从而证明了所提协同调度模型和遗传算法的有效性。 实验还揭示了遗传算法在大规模设备调度问题上的优势，尤其是在处理复杂约束和寻找全局最优解时，其性能表现更为出色。通过对遗传算法的参数进行优化，作者进一步提高了求解效率，这在实际应用中具有重要意义。 本文的关键点集中在自动化集装箱码头运营优化、ASCs的协同调度策略、遗传算法的应用以及混合整数规划模型的实用性。研究结果不仅有助于提高码头的运营效率，也为其他类似环境下的设备协同调度提供了理论支持和技术指导。整个研究结合了港口物流的实际需求，展示了理论与实践相结合的科研价值。