蚁群算法在港口车辆调度优化问题中的研究及应用
发布时间:2020-04-07 12:11
【摘要】:伴随着全球经济一体化趋势的发展,我国的物流业有了广阔的发展空间。作为物流的主要载体以及进出口贸易货物的主要集散地,港口对自身资源的有效管理和调度是物流畅通的必要保证,这不仅关系到企业成本的控制和客户需求的满足,更影响到整个供应链的竞争力。 本文以港口物流当前效率低下、运输成本过高、资源配置不合理等问题作为研究背景,以港口船舶卸载作业和货物运输进仓作业过程中的车辆调度优化为研究方向,对车辆调度问题模型进行了求解和仿真。在本文研究成果的基础上采用RSS应用开发架构平台和Flex的RIA技术对企业信息管理系统运输管理子系统进行了设计和实现。本文的内容主要包括以下几个方面: 首先,通过对港口船舶卸载作业和货物运输进仓作业车辆调度优化理论和方法的研究分析,发现了船舶卸载作业和货物运输进仓作业过程中车辆调度问题可以当做一个车间调度问题来解决。以此为基础,提出了对经典车间调度问题的改进方案,并与经典车间调度问题进行了对比,指出了船舶卸载和货物运输作业车间调度问题与经典车间调度问题的异同点。 其次,针对卸船时间最短和卸船时间一定的两种不同情况,通过对目标函数、约束条件的研究分析,综合考虑了港口多种卸载资源和卸载流程,建立了船舶卸载车辆调度问题的车间调度问题模型。 再次,根据问题特征设计了蚁群算法求解此问题。通过实验仿真分析了蚁群算法中各个参数之间的相互关系及组合方式,得出了算法参数对算法性能的影响,证明了参数的合理选择对算法性能起到了至关重要的作用。根据实验结果得到了一组比较合理的参数组合方式,为系统设计和实现提供理论依据。 最后,对企业信息管理系统下运输管理子系统进行了设计与实现。基于车辆调度的车间调度问题模型和优化技术,在RSS应用开发架构平台下,运用Flex的RIA技术对运输管理子系统的各个功能模块进行了设计与实现,并以界面展示的方式对运输管理子系统的主要模块进行说明。
【图文】:
5.2.1系统架构系统是基于客户端、服务器端和数据库端进行兀?发的,软件结构图如图5.1所示:丨〔 view binding !dispJhevem〔 Evem ] f Value ^ ;, ‘ L Object J ;客户端 丨〔土J 1 !(Cairngorm) 一"|〔 二二〕 ^mapping ^ 1 , i , I1 ) update _Command U respond—, 1Icalli V . ij Business | ? j Service jDelegate j ^ Locator j jI * ......— 〔DispatcherServlet〕Idispatch T 〔ServiceControlIer^服务器端(Spring) rr"“;I 丨 Business Service jI! DAO\ y数据库端 .....t. (Hibernate) 厂 f j.、Database图5.1系统软件结构图Fig, 5.1 System software structure chart-43-
在此仅给出车辆调度优化分析功能模块在实现过程中所涉及的数据库表关系,其他数据库表的关系不在叙述。车辆调度优化分析具体的数据库关系图如图5.9所示:‘ I bcilhsinfo{x^rtinvcntoryinlo 1 I'K l>crthsC-??lo1*K warchouscNO I portCotIcportC chIc I bertlisNiiincwarchouseNatnc j I coininodityTypeprescnlQty I handl-mcicncysurpIusQty ‘ berthsStalc_______________ throughPutCapacityop t iini zti n gresu Itin lb | coinmodityNo I II shipNol?K rcyultNo I I 1 trrmsfcrpathinfo vchicleNum poil gamgei n fo,-,,"“I totsilKunTimes 丨、,,"| .,Pk paUhfNo I vehicIeNo |~ PkberthsCodc runNgaragcNanie. ■, , runl^ilh " , .,.,vvarchouscC ode . ., ., 一 ventcleCodcdislnnccl ,广“ vcliiclcC?pucity,. ^ wurcliouscNt) ,.,distunce2 ,, portCodo I I garagoNo -4 “ ? pnthNo _______________________ortlcrinio ?■ ordcrNo parainetcrsct 1 scrialNo -i 1 1?K orclcrNo I 1 ? ' PK scHiiINoc? mmodityNo ? n tScalcor4lerl>atc maxTimcMonlcrQty phcrolniporturclerStatus inspi ra I mpo rtphcroVoIaRatc图5.9数据序表关系图Fig. 5.9 The relationship of the database tables cha
【学位授予单位】:东北大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:U691.3;F552;F259.2
本文编号:2617895
【图文】:
5.2.1系统架构系统是基于客户端、服务器端和数据库端进行兀?发的,软件结构图如图5.1所示:丨〔 view binding !dispJhevem〔 Evem ] f Value ^ ;, ‘ L Object J ;客户端 丨〔土J 1 !(Cairngorm) 一"|〔 二二〕 ^mapping ^ 1 , i , I1 ) update _Command U respond—, 1Icalli V . ij Business | ? j Service jDelegate j ^ Locator j jI * ......— 〔DispatcherServlet〕Idispatch T 〔ServiceControlIer^服务器端(Spring) rr"“;I 丨 Business Service jI! DAO\ y数据库端 .....t. (Hibernate) 厂 f j.、Database图5.1系统软件结构图Fig, 5.1 System software structure chart-43-
在此仅给出车辆调度优化分析功能模块在实现过程中所涉及的数据库表关系,其他数据库表的关系不在叙述。车辆调度优化分析具体的数据库关系图如图5.9所示:‘ I bcilhsinfo{x^rtinvcntoryinlo 1 I'K l>crthsC-??lo1*K warchouscNO I portCotIcportC chIc I bertlisNiiincwarchouseNatnc j I coininodityTypeprescnlQty I handl-mcicncysurpIusQty ‘ berthsStalc_______________ throughPutCapacityop t iini zti n gresu Itin lb | coinmodityNo I II shipNol?K rcyultNo I I 1 trrmsfcrpathinfo vchicleNum poil gamgei n fo,-,,"“I totsilKunTimes 丨、,,"| .,Pk paUhfNo I vehicIeNo |~ PkberthsCodc runNgaragcNanie. ■, , runl^ilh " , .,.,vvarchouscC ode . ., ., 一 ventcleCodcdislnnccl ,广“ vcliiclcC?pucity,. ^ wurcliouscNt) ,.,distunce2 ,, portCodo I I garagoNo -4 “ ? pnthNo _______________________ortlcrinio ?■ ordcrNo parainetcrsct 1 scrialNo -i 1 1?K orclcrNo I 1 ? ' PK scHiiINoc? mmodityNo ? n tScalcor4lerl>atc maxTimcMonlcrQty phcrolniporturclerStatus inspi ra I mpo rtphcroVoIaRatc图5.9数据序表关系图Fig. 5.9 The relationship of the database tables cha
【学位授予单位】:东北大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:U691.3;F552;F259.2
【参考文献】
相关期刊论文 前4条
1 詹士昌,徐婕,吴俊;蚁群算法中有关算法参数的最优选择[J];科技通报;2003年05期
2 李强;杨春霞;王诺;佟士祺;;集装箱码头泊位生产调度均衡优化[J];沈阳建筑大学学报(自然科学版);2008年06期
3 李平;孙俊清;韩梅;;泊位调度问题的GATS混合优化策略[J];天津理工大学学报;2006年04期
4 刘建军,杨浩;港口枢纽集装箱运输的组织优化研究[J];土木工程学报;2004年10期
,本文编号:2617895
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