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题名基于改进人工蜂鸟算法的装船调度优化方法
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作者
刘文远
周如意
厉斌斌
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机构
燕山大学信息科学与工程学院
燕山大学河北省软件工程重点实验室
燕山大学河北省网络感知与大数据工程研究中心
燕山大学经济管理学院
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出处
《计算机应用研究》
北大核心
2025年第5期1462-1469,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61672448)
河北省自然科学基金资助项目(F2023203058,F2022203045)
+2 种基金
河北省软件工程重点实验室资助项目(2256763H)
河北省科学技术研究与发展计划-重点研发计划资助项目(22310301D)
自治区高校科研计划资助项目(XJEDU2022J040)。
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文摘
为提升散杂货进出港作业效率,减少船舶在港时间,提出一种基于改进人工蜂鸟算法的装船调度优化方法。首先,在综合考虑泊位、装船设备和堆场三部分因素相互影响的条件下,以船舶总在港时间为优化目标,构建协同调度优化模型。然后,鉴于人工蜂鸟算法在求解离散问题的局限性,对人工蜂鸟算法进行离散化改造,进而提出一种改进型人工蜂鸟算法,引入自适应飞行参数控制蜂鸟个体的飞行方式,同时通过改进最优个体引导策略优化AHA的位置更新过程,进一步平衡AHA的全局探索与局部开发能力。为了进一步增强算法避免局部最优解的能力,引入了变异策略调整和优化蜂鸟的位置。最后,在基准测试函数上进行有效性实验,并与其他群智能优化算法进行对比,验证改进算法的寻优性能。进一步通过对散杂货港口的历史数据进行测试,采用改进算法进行求解计算,并与基础的人工蜂鸟算法进行了比较。实验结果表明,该策略缩短了船舶的在港时间,能够得出相对较优的调度方案,为港口船舶优化调度提供新方案,有一定的实际意义。
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关键词
人工蜂鸟算法
群体智能
优化
散杂货港口
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Keywords
artificial hummingbird algorithm(AHA)
swarm intelligence
optimize
bulk cargo port
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
U691.3
[交通运输工程—港口、海岸及近海工程]
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