[发明专利]一种基于改进离散头脑风暴优化算法的船舶引航排班方法

说明书

本发明公开了一种基于改进离散头脑风暴优化算法的船舶引航排班方法，包括，确定船舶引航排班问题的约束条件，建立船舶引航排班数学模型；将船舶引航排班问题数学模型转化为伪旅行商问题模型；采用改进离散头脑风暴优化算法求解该伪旅行商问题模型，找出最优引航排班计划。本发明采用伪旅行商问题模型，消除了不可行解问题，提高了求解方法效率与精度；采用改进离散头脑风暴优化算法，可以提高最优路径的搜索效率，避免算法陷入局部最优，提高算法的精度。

技术领域

本发明属于船舶引航技术领域，具体涉及一种基于改进离散头脑风暴优化算法的船舶引航排班方法。

背景技术

随着我国经济的飞速发展，人们的生活水平得到很大的提高。而这些伟大成就很大一部分归功于中国港口的飞速发展,因世界经济日益全球化和一体化，港口作为各国间货物运输的主要通道显得更加重要。借助港口城市的先天优势，航运物流成为沿海港口城市经济发展的引擎，引航质量在一定程度上代表着港口的对外开放程度和市场竞争能力，同时引航排班能力也决定着引航服务效果和港口形象。只有提高调度能力，才能从根本上增强整体的引航质量。我国是一个港口大国，然而，在港口迅猛发展的同时，我国港口在引航排班效率上相对落后，这严重制约了港口的核心竞争力，也造成了较大的资源浪费，迫切需要建立一个高效可行的引航排班方法与系统实现引航资源的优化配置，提高港口竞争力。研究引航排班的建模优化和有效的解决方法，成为亟待解决的关键理论问题。

引航排班问题属于NP难的组合优化问题，非常适合采用智能优化算法进行求解。目前应用于组合优化的算法主要有局部搜索法，模拟退火算法，遗传算法，神经网络等。

现有引航排班方法存在以下问题：

现有算法在搜索过程中易产生不可行解，需添加必要的排除非可行解策略，加大算法的设计难度；

现有方法只考虑了在引航规则范围内找到可行排班结果，未综合考虑到引航任务之间等待时间，引航任务组时间均衡，引航任务组始末地点转移带来的成本问题。

头脑风暴优化算法，作为一种新型群体智能优化算法，主要采用聚类思想搜索局部最优，通过局部最优的比较产生全局最优的思想，非常适合用于求解引航排班任务调度问题。但头脑风暴优化算法存在启发性不足，容易陷入局部最优，收敛速度慢的缺点。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于改进离散头脑风暴优化算法的船舶引航排班方法，在分析引航排班各种规则和习惯的基础上，提出了引航排班问题的数学模型，并把该模型转化为伪旅行商问题模型，较好地解决了采用智能优化算法直接求解模型存在大量不可行解的问题。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种基于改进离散头脑风暴优化算法的船舶引航排班方法，包括：

确定船舶引航排班问题的约束条件；

根据船舶引航排班问题的约束条件建立船舶引航排班模型；

将船舶引航排班模型转化为伪旅行商问题模型；

基于改进离散头脑风暴优化算法对所述伪旅行商问题模型进行求解，找出最优船舶引航排班计划；

根据确定的最优船舶引航排班计划进行船舶引航排班。

进一步的，所述确定船舶引航排班问题的约束条件，包括：

(2a)在一个引航排班任务组中，前一个引航排班任务的到达地点必须等于下一个引航排班任务的开始地点；前一个引航排班任务的到达时间必须早于等于下一个引航排班任务的开始时间；下一个引航排班任务的开始时间减去前一个引航排班任务的到达时间为等待时间，等待过程将会产生等待费用，各引航排班任务间的等待时间必须小于等于等待时间阈值；