重庆内陆港口集装箱中控调度优化：基于移动轨迹的遗传算法研究

"这篇论文研究了基于移动轨迹的集装箱码头中控调度方法，旨在解决内陆港口在组合业务模式下作业效率低下和机械损耗高的问题。该研究由重庆大学计算机学院的叶春晓教授和宋为涛硕士研究生共同完成，得到了国家自然科学基金和重庆市自然科学基金的支持。" 在本文中，作者提出了一种创新的中控调度策略，该策略是基于集装箱在码头内部的实际移动轨迹。首先，他们将集装箱的作业路线抽象为有向路径，这是一种简化现实情况以便于计算的方法。接着，他们利用遗传算法来优化这些路径，以提高整体作业效率。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传原理的全局优化技术，能有效地搜索解决方案空间。 在遗传算法的应用中，作者提出了一种变长染色体多参数交叉编码的基因编码方式。这种编码方式能够更好地适应路径优化的复杂性，因为它允许染色体长度的变化，同时考虑了多个影响路径选择的因素。此外，为了确保遗传算法的初始种群能够反映实际情况，他们实施了有效的约束选择策略，确保了种群的多样性。 在表达遗传迭代过程时，作者采用了有向邻接矩阵，这是一种数学工具，可以清晰地表示路径之间的关系以及它们如何在遗传过程中变化。通过这种方式，他们能够跟踪和优化每个容器的移动路径，减少无效移动，从而提高作业效率和降低机械损耗。 最后，论文通过一个具体的应用实例展示了这种方法的优越性，比较了应用新调度方法前后的资源数据，证实了该方法在提升作业效率和减少损耗方面的有效性。该研究不仅对集装箱码头的运营管理提供了理论支持，也为类似问题的解决提供了新的思路和技术手段。 关键词: 移动轨迹，集装箱，遗传算法，有向路径 分类号: TP391，U656.1+35 文献标志码: A 文章编号: 1001-3695(2011)08-2868-03 DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2011.08.019 这项工作展示了在信息技术应用于物流领域中的潜力，尤其是如何利用算法解决实际运营中的复杂问题，对于提升物流效率和降低成本具有重要意义。