应用PSO算法的港口集疏运系统模型优化研究——以大连港为例

由于港口集疏运系统指标众多、相互间相关性较强、定性与定量指标交叉等原因,一直难以建立有效的系统优化模型。文中对港口集疏运系统的影响指标进行分析,采用SPSS20.0和Matlab软件技术,通过对选取指标进行系统聚类分析、指标提取,并将定性与定量指标相结合等手段,以大连港集疏运系统为例建立集疏运系统的回归模型,并提出集疏运综合指数来衡量集疏运综合水平,使用微粒群优化算法(PSO)进行优化。结果表明,该方法在剔除多重共线性指标、有效融合定性指标等方面效果较好,同时通过构建集疏运系统优化模型,为港口相关政策提供必要的理论支撑。