优化算法在岸桥调度中的应用：范围约束下的作业调度模型

"这篇论文研究了带作业范围约束的岸桥调度模型及其算法设计，旨在优化集装箱码头的作业效率，特别是在考虑岸桥的作业范围、禁止跨越和安全距离等实际限制条件下，通过构建混合整数规划模型来最小化装卸作业的总完成时间(makespan)。论文提出了一种混合模拟退火算法，该算法结合启发式策略生成初始解，利用遗传算法的变异操作改进解的质量，并应用禁忌搜索策略避免循环搜索，从而提高求解速度。实验结果证明了模型的有效性和算法的优越性，尤其是在处理大规模问题时，相较于LINGO软件，该算法在效率上显示出更明显的优势。" 这篇论文的核心知识点包括： 1. **岸桥作业调度问题**：在集装箱码头运营中，岸桥是关键设备，其作业效率直接影响整个码头的运行效率。因此，优化岸桥的作业调度对于提高码头的生产力和竞争力至关重要。 2. **作业范围约束**：由于电缆线坑的位置和缆线长度限制，岸桥的横向移动范围受到约束，这在模型构建中是一个重要的现实因素。 3. **混合整数规划模型**：为了最小化装卸作业的总完成时间，研究者建立了一个考虑非跨越和安全距离等特有约束的混合整数规划模型。这种模型能够更准确地反映实际操作情况。 4. **算法设计**：针对问题的复杂性（NP-hard），提出了一个混合模拟退火算法，它结合了启发式算法、遗传算法和禁忌搜索算法的优点。启发式算法用于生成高质量的初始解，遗传算法用于生成新解以增加解的多样性，而禁忌搜索则用于避免陷入局部最优。 5. **算法性能**：实验结果显示，提出的算法在解决效率和解的质量上都优于标准的模拟退火算法和禁忌搜索算法，尤其在处理大规模问题时，与LINGO软件相比，表现出更高的求解效率。 6. **实验分析**：通过大规模实验，论文验证了模型的有效性和所设计算法的优越性能，证明了该方法在实际应用中的潜力。 这篇论文的研究不仅理论性强，而且具有很高的实践价值，为优化码头作业提供了一种有效的方法，有助于提升集装箱码头的运营效率。