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基于粒子群算法的供油船调度
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Industry Control and Applications
《自动化技术与应用》2010 年第 29 卷第 3 期
基于粒子群算法的供油船调度*
高 阳1 ,李 勋1 ,宓为建2
(1.天津港股份有限公司 科技设备部,天津 300461;2.上海海事大学 物流工程学院,上海 200135)
摘 要:供油船调度是港口作业船舶调度中不可或缺的一个环节。根据港口的实际情况,以分析供油船的工作过程和特点为基础,本
文提出了一种针对供油船的编码方式,并且将粒子群算法应用到供油船调度系统中。经过多次优化运行,证明优化的结果好于
仿真。相比传统的经验调度,采用模型和算法的调度方式能够提高供油船作业的效率。
关键词:供油船;调度;粒子群算法
中图分类号:TP13
文献标识码:A
文章编号:1003-7241(2010)03-0013-04
The Oil Supply Ship Scheduling Based on Particle Swarm
Optimization Algorithm
GAO Yang1, LI Xun1, MI Wei-jian2
( 1. Department of Facility and Technology, Tianjin Port Holdings Co.Ltd.Tianjin 300461 China;
2. Logistics Engineering College, Shanghai Maritime University, Shanghai 200135 China )
Abstract: The oil supply ship scheduling is an essential section of the workship scheduling in the port. According to the actual
situation of the port, based on analysis of the working process and characters of the oil supply ships, this paper
supposed a coding mode which targets the oil supply ships, and applied the particle swarm optimization algorithm in the
oil supply ship scheduling system. Through running for several times, the result of optimization is proved better than
that of simulation. Compared to the traditional scheduling by experience, the scheduling by model and algorithm may
lead to higher efficiency.
Key words: oil supply ship; scheduling; algorithm
1 引言
供油作业所耗的时间则与供油量以及供油船和该船舶
供油作业是船舶进出港过程中的一个重要环节,它
直接影响到船舶能否按照计划如期出港。船舶进入港
口前,可能会向港口方面提出燃油补给需求。在这些船
舶停靠泊位期间, 港口方面必须派出供油船, 在船舶离
港前完成燃油的供给作业, 否则不但该船只能延期出
港, 造成不必要的损失, 而且还会影响港口的后续生产
计划。对于供油部门来说,一般船舶到达和离开港口的
时间, 以及船舶的供油量, 都是港口计划中事先制定的,
的各自泵速相关。因此,如何有效地调度各种不同型号
的供油船, 保证船舶能够按计划出港, 会对港口的经济
效益和社会效益产生直接影响。
供油船调度问题可以归为一类比较特殊的作业调
度问题。类似于生产调度领域的大部分问题,这也是一
个NP-hard 问题。运用群智能算法,例如遗传算法、蚁
群算法和粒子群算法等, 来解这类问题, 是近年来比较
主流的发展方向, 这类解法也能够得到比较好的效果。
Ali Husseinzadeh Kashan, Behrooz Karimi[1]利用离散
粒子群算法来求解平行机台调度问题。Cha ngsheng
Zhang,Jigui Sun,Yan Wang 等[2]利用改进后的粒子群
算法来研究旅行商问题(TSP),并证明其改进后的算法具
* 基金项目:上海市优秀学科带头人计划支持(编号08XD14019);
上海市科委重点项目(编号071705107);上海市科委工程研究中
心建设项目(编号08DZ2210104)
收稿日期:2009-10-10
Techniques of Automation & Applications | 13
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