考虑装卸顺序的岸桥集卡协调调度问题：遗传算法优化研究

本文主要探讨的是"考虑装卸顺序的岸桥与集卡协调调度问题研究"，这是一个在集装箱港口运营中具有实际挑战性的优化问题。当前，随着港口吞吐量的增长，岸桥和集卡资源的紧张已经成为制约效率的关键因素。本文针对这一问题，提出了一个混合整数规划模型，目标是通过优化策略来最小化最大完工时间，从而提高整体运营效率。 模型设计中，作者充分考虑了多个重要因素，包括集装箱的装卸顺序以及岸桥之间的干涉情况，这可能涉及到不同箱体间的装卸顺序对后续作业的影响，以及集卡在不同作业面上的调度。这些约束条件增加了调度的复杂性，但也是提升港口作业灵活性和效率的关键。 在解决这个优化模型时，作者采用了遗传算法（GA），并提出了一种创新的编码方式，这种编码方法可能是为了更好地适应问题的特性，提高算法的搜索效率和解的质量。同时，他们还设计了特殊的交叉和变异操作，以增强遗传算法的全局搜索能力和避免早熟收敛。 对比实验部分，作者将遗传算法与粒子群算法（PSO）进行了性能比较。结果显示，对于岸桥和集卡协调调度问题，遗传算法在寻找最优解的优劣性和运行时间上表现优于粒子群算法，这意味着遗传算法可能在处理这类问题时更具优势。 此外，该研究还得到了国家自然科学基金、中国博士后科学基金和上海市科委的资金支持，反映出其学术价值和实际应用价值。作者团队由梁承姬教授和沈佳杰硕士组成，前者专注于物流系统运作计划与优化，后者则关注进口运营优化，两人的专业背景为研究提供了扎实的理论基础和实践经验。 这篇论文为解决港口岸桥与集卡协调调度中的复杂问题提供了一个有效的方法，并验证了遗传算法在解决此类问题上的优越性，对于提升港口运营效率具有重要意义。