基于遗传算法的平板车调度优化方法

被引：21

作者：

孟令通 ^{[1
]}

朱洪渊 ^{[1
]}

蒋祖华 ^{[1
]}

刘建峰 ^{[2
]}

机构：

[1] 上海交通大学机械与动力工程学院

[2] 上海外高桥造船有限公司

来源：

哈尔滨工程大学学报 | 2018年 / 39卷 / 03期

关键词：

平板车; 任务序列; 空载时间; 调度模型; 遗传算法; 调度计划;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论]; U673 [造船厂、修船厂];

学科分类号：

082301 [道路与铁道工程]; 140502 [人工智能];

摘要：

为了解决船厂的分段运输计划主要依靠调度员经验进行,决策时间长,常有运输任务冲突和道路重复占用的问题,将平板车的运输作为研究对象,以平板车最小空载时间为优化目标,在保证任务执行准时性的前提下,构建了考虑平板车数量、运输能力、堆场内部分段运输任务之间先后约束关系等因素的平板车运输调度遗传算法模型,得到优化后的任务序列并确定平板车的任务执行顺序。利用某船厂的实际数据对模型的应用进行了实例验证,结果表明:该模型可得出较优的平板车调度任务计划,减少空载时间,提高平板车的运输效率。

引用

页码：554 / 560

页数：7

共 6 条

[1]

Ant colony optimisation with random selection for block transportation scheduling with heterogeneous transporters in a shipyard [J].