[发明专利]基于改进多目标遗传算法的船闸调度方法

权利要求书

1.基于改进多目标遗传算法的船闸调度方法，其特征在于，包括如下步骤：

借鉴生物进化过程，将排船方式定义为进化对象的个体，进行染色体编码和种群初始化；

根据不同调度指标构建目标函数，对初始种群进行个体适应度计算；

对初始种群反复按序进行选择操作、交叉操作和变异操作，从全局的角度进行评估决策，输出满足调度需求的最优排船方式。

2.根据权利要求1所述的基于改进多目标遗传算法的船闸调度方法，其特征在于，染色体编码的具体方法如下：

假设船闸中有M艘待闸船舶，用M艘待闸船舶表示染色体内所包含的M组基因，基因内j_i表示第i艘船舶被调度的闸次，x_i,fi和y_i,fi分别表示第i艘船舶安排于船闸中的X、Y坐标，其中i∈R，i＝[1,M]，则染色体编码的编码公式如下：

s＝[(j₁,x₁,f₁,y₁,f₁),(j₂,x₂,f₂,y₂,f₂),…,(j_M,x_M,f_M,y_M,f_M)]

其中：s表示船闸中M艘船舶的一种排船方式。

3.根据权利要求1所述的基于改进多目标遗传算法的船闸调度方法，其特征在于，种群初始化的具体方法如下：

S1：从待闸船舶中随机选择一条船放入闸室；

S2：在闸次集合中随机选择一个闸次对该船舶进行排闸；

S3：判断该船舶能否排进该闸次，如果能排进该闸次，则更新染色体及待闸船舶，返回步骤S1，直至待闸船舶列表为空；否则，更新闸次集合，重新进入步骤S3，直至闸次集合为空，并将基因更新为(-1,-1,-1)；

上述过程反复执行N次，即可得到N组满足目标解的染色体集合，即初始种群，也就是船闸中M艘船舶的N种排船方式。

4.根据权利要求1所述的基于改进多目标遗传算法的船闸调度方法，其特征在于，所述目标函数包括：根据船舶等待调度时间最短为调度指标构建的目标函数F1和根据每一闸室内所有船舶占用总面积最大为调度指标构建的目标函数F2；

目标函数

目标函数

其中：M表示船闸中的待闸船舶数；i表示船舶序号，i∈R，i＝[1,M]；T₁表示船舶报到时间；T₀表示船舶过闸时间；flag_i表示第i艘船舶能否排进该闸次，能则为1，否则为0；S_i表示第i艘船舶的面积；A表示该闸次的闸室面积。