[发明专利]一种基于改进SPEA2算法的岸吊优化调度方法

说明书

技术领域

本发明涉及岸吊调度技术领域，具体涉及一种基于改进SPEA2算法的岸吊优化调度方法。

背景技术

集装箱的出现已经彻底改变了海洋运输业。过去十年来，大型集装箱船和集装箱化需求日益增加，迫使海港集装箱码头扩大装卸集装箱的能力。自2007年以来，大型集装箱船舶已经开始处理超过一万个集装箱。大部分集装箱港口都设法通过采用现代自动化设备，以改进其管理、规划和调度技能，进而提高港口作业效率。集装箱岸吊作为集装箱船舶与码头前沿之间的主要的集装箱操作设备，是重要的港口稀缺资源。集装箱岸吊的装卸能力直接关系到港口生产作业效率和服务水平，因此，提高岸吊的作业效率势在必行。

岸吊调度算法的发展可以简单地分为两个阶段。1989年岸吊调度问题首次被提出，开启了岸吊调度算法的第一个阶段。以最小化岸吊延迟时间为目标，设计简单的算法确定需要的岸吊数量，然后采用一定的算法进行岸吊的调度。此类算法主要包括分支定界法、线性规划法、最小生成树算法等。第二个阶段，随着智能算法的研究与发展，越来越多的学者将智能进化算法用于岸吊调度，调度模型也逐渐从单目标转向多目标。港口是一个复杂的环境，集装箱岸吊的调度也需要考虑多方面因素，许多学者考虑建立非线性数学模型或更为丰富的多目标模型，并用遗传算法、禁忌搜索、差分进化算法等对模型进行求解。

集装箱岸吊是将集装箱从船舶上卸载或装载到船舶的设备，当集装箱船舶1停靠到港口相应泊位后，岸吊即开始对船舶进行作业。岸吊可以分为岸吊大车2、吊臂3、岸吊小车4、吊具四个部分。图1展示了两台岸吊对一艘集装箱船舶的作业情况。集装箱可以存放在甲板上或甲板下，具有相同x坐标的集装箱集合称为一个贝区，可按甲板上下分为上下两贝；同一贝内具有相同y坐标的集装箱集合构成一个堆垛；单个集装箱存放的位置称为箱区。岸吊作业时，岸吊大车在岸上沿着x轴方向移动，使吊臂能够到达不同的贝区；岸吊小车在吊臂上沿y轴方向移动，使吊具能够达到不同的堆垛；吊具可以沿z轴方向上下移动，以抓取不同的集装箱。集装箱船舶到港后，就要进行岸吊的调度，决定哪些岸吊为其服务，并决定岸吊具体作业的装卸区和作业顺序。岸吊调度优化就是要制定合理的岸吊调度计划，实现相应的作业目标，对港口实际操作给出指导性意见。

强度Pareto进化算法(Strength Pareto Evolutionary Algorithm，SPEA)是由Zitzler和Thiele等人提出的一种多目标进化算法。该算法主要特点就是建立一个外部存档集，用来保存每一次进化所产生的Pareto最优解，以实现精英保留策略。每一次进化都将产生的非劣个体复制到外部存档集中，然后计算群体中每个个体所支配的个体数目所占的比例，并将此数值作为该个体的适应度值。随后，Zitzler等人又提出了SPEA2，SPEA2主要在适应度计算、个体更新策略等方面进行改进，并且引入了邻近规则。

为了便于算法描述，对相关概念定义如下：

Pareto支配(又称Pareto占优)：设x_a,x_b是多目标优化问题的解空间D_f中任意两个可行解，称x_a支配x_b，则必须满足以下两个条件：a)对于所有子目标，x_a不比x_b差，即f_i(x_a)≤f_i(x_b)；b)至少存在1个子目标，使得x_a比x_b好，即f_i(x_a)＜f_i(x_b)。其中，n^f为子目标数，x_a为非支配的，x_b为被支配的。x_a支配x_b，记为

Pareto最优解(也称非支配解或非劣解)：称可行解x_a∈D_f为Pareto最优解，当且仅当

Pareto最优解集：所有Pareto最优解所构成的集合，称为Pareto最优解集，定义如下：

Pareto前沿(Pareto Front)：由Pareto最优解集P^*中所有Pareto最优解的目标函数向量所构成的面，称为Pareto前沿，记为P_f。