[发明专利]基于遗传算法的散货码头泊位快速分配系统及方法

说明书

技术领域

本发明涉及散货码头泊位分配问题，提供一种散货码头泊位快速分配系统及方法，该系统以图形化方式开发，界面操作简单，辅助码头实现泊位分配。

背景技术

伴随着集装箱运输业的快速发展和港口之间竞争日益激烈化的趋势，增强港口竞争力已经成为全球港口的首要任务。泊位利用率的提高和船舶装卸速度的加快是提升港口作业效率和服务水平的关键因素，是增强港口竞争力的有效途径。因此，泊位分配问题成为港口研究中的重点。

国内外的学者在泊位分配方面已经有非常成熟的研究。蔡芸等针对集装箱码头的泊位分配及岸边集装箱起重机调度问题，建立了最小化总体船舶在港时间的仿真优化模型，采用遗传算法产生和评价泊位分配方案；张海滨等把码头泊位的调度问题转化为带有约束条件的特殊二维装箱问题，建立连续泊位调度的非线性规划模型，利用启发式算法求解泊位分配问题；韩骏等提出以船舶在港时间最小为目标的泊位与岸桥协调调度优化方法，应用免疫遗传算法对问题进行求解；秦进等提出新的离散型泊位分配模型，对船舶在港口内的服务时间和港口内泊位的可用时间都考虑了时间窗约束，并在目标函数中考虑了船舶的不同服务时间价值，基于模拟退火算法进行问题的计算与分析；王红湘等根据岸壁线有限情况下的泊位分配原则，建立基于启发式算法的动态泊位分配策略数学模型，以上海某集装箱码头为例，对模型进行模拟和优化；IMAI等针对大船和驳船混合靠泊问题，以大船和驳船装卸时间最短为目标，构建线性规划模型并采用遗传算法作为求解算法；CHEN等提出可选择性的网络图（Network Pattern），并建立考虑到时间和地点的泊位分配网络模型；GUAN等将二叉树和启发式算法相结合，用于解决泊位分配这类大规模问题，其目标是使完成任务所花的时间最小化。

虽然对于集装箱码头的泊位分配问题，国内外的研究者已经进行了大量的研究，然而，却鲜有针对散货码头，尤其是煤码头泊位计划的研究。

目前，码头的泊位分配计划基本上是计划员人工分配，在这一环节由于计划员个人习惯和能力差距会存在较大变数，不同人员可能会编制出不同的计划，并且由于缺乏相应的标准，难以界定其合理性。大量可选择的船舶使计划员在泊位分配时需要进行更多比较和计算，牵扯了大量精力。

发明内容

本发明要解决的技术问题第一方面在于，提供基于遗传算法的散货码头泊位快速分配系统。

本发明要解决的技术问题第二方面在于，提供基于遗传算法的散货码头泊位快速分配系统的实现方法。

一种基于遗传算法的散货码头泊位快速分配系统，其特征在于：该系统包括船舶输入、快速分配、可视化输出、作业参数设置功能。

输入的船舶信息为：船名、抵港时间、配载、贸易类型、货物类型、是否引水。利用船名可以从数据库中得到船舶的长度，再结合是否引水可以算出船舶占用泊位的长度；而通过货物类型可以转换为船舶的作业机械，便可为船舶分配作业区域。

快速分配就是将人工分配的规则与经验提炼成公式与约束条件，结合高效的算法，对输入的船舶进行自动泊位分配，得到一套优化的泊位分配方案，使得泊位利用率和机械使用率最大化。

可视化输出能够将自动分配的结果通过图形化的方式呈现出来，其中船舶以一个矩形代表，横边表示船舶的有效长度，纵边表示船舶的在泊时间（包括进出港时间、前后手续时间、作业时间）。

作业参数主要是各种作业机械的数量、作业区域的起止位置。

一种基于遗传算法的散货码头泊位快速分配方法，包括如下步骤：

1)将泊位按照作业机械依次进行划分，一般可划分为：装船机区、卸船机区、门机区，可通过支持系统的参数设置来划分不同的区域位置、设置作业机械的数量，具体实施时可根据码头的情况而定，装船机区域可参见附图1、2；

2)对预靠泊船舶进行编号，也按作业机械进行分类，通过货物类型可以转换为船舶的作业机械，以便在不同的作业区域进行泊位分配；

3)录入所有船舶信息后，支持系统的快速分配功能逐个对作业区域进行自动泊位分配，在同一作业区域内进行泊位分配的具体步骤为4)‐7)；

4)首先查找上一昼夜在泊船舶数，并确定位置、作业时间相关信息；

5)泊位分配的起始时刻为“0点”，这里的“0点”指的是下一昼夜计划的开始时刻，并非通常意义上的“24点”；

6)查找这一时间线上的有效泊位：就是时间线与船舶矩形相交之外的各个线段中大于限定值的那些线段，具体限定值可视码头实际情况而定；

7)对该时间线上的有效泊位，列出所有可能的泊位分配方案；