【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种拼船/车运输优化方法，特别涉及一种基于改进差分进化算法的拼船/车运输优化方法，属于运输优化与智能计算研究
技术介绍
大型船舶单位货物的运输成本一般远低于小型船舶。当各批次零散货物的生产地点相对集中于生产地区，销售地点也相对集中于销售地区，而生产地区与销售地区距离较远时，通过制定合理方案将不同产地的零散货物拼装成大船运输可有效提高经济效益。拼船运输应用范围较广，例如进口原油的远洋拼船运输等。拼船运输一般由货物收集、长途运输与货物分送三个过程组成。具体是指：大型船泊依次经过不同的产地并将各产地的零散货物收集起来，经长途运输抵达销售地区后再依次经过不同的销地并在销地卸载相应批次的零散货物。拼船运输优化的目标是寻找最优方案，使参与货物收集与货物分送的所有船舶的总运费最低。拼船运输优化的限制条件包括供需平衡及单船额定载重等。所谓供需平衡限制是指：所有装港的货物供应总量等于所有卸港的货物需求总量；单船的装货量等于卸货量；任一装港的货物供应量等于所有船舶在该港的货物分装量；任一卸港的货物需求量等于所有船舶在该港的货物分卸量。所谓额定载重限制是指：每船的货物运输量都要小于等于该船的额定载重。拼船运输优化属于NP完全问题(Non-deterministicPolynomial的问题，多项式复杂程度的非确定性问题)，常选用差分进化等智能算法予以求解。...
【技术保护点】
一种基于改进差分进化算法的拼船/车运输优化方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：确定货物拼运输工具运输的配对染色体编码方案，设定染色体基因信息；S2：配置染色体进化参数；S3：生成配对染色体编码对应的初始种群；S4：计算初始种群的总适应值，包括总适应值、供给半适应值及需求半适应值；S5：对种群进行变异与交叉操作，生成子代种群，并计算子代种群适应值；S6：按染色体进化参数，在子代种群中选择部分半适应值较优的染色体编码方案，局部进化半适应值较差的染色体并更新适应值；S7：按适应值优劣，父代实数编码染色体与子代实数编码色体竞争生存并优化种群，更新适应值；S8：判断是否满足终止条件，如果不满足则返回S5生成新的种群并重新计算适应值，如此循环直至满足终止条件，如果满足则优化结束输出最优方案。
【技术特征摘要】
1.一种基于改进差分进化算法的拼船/车运输优化方法，其特征
在于，包括如下步骤：
S1：确定货物拼运输工具运输的配对染色体编码方案，设定染色
体基因信息；
S2：配置染色体进化参数；
S3：生成配对染色体编码对应的初始种群；
S4：计算初始种群的总适应值，包括总适应值、供给半适应值及
需求半适应值；
S5：对种群进行变异与交叉操作，生成子代种群，并计算子代种
群适应值；
S6：按染色体进化参数，在子代种群中选择部分半适应值较优的
染色体编码方案，局部进化半适应值较差的染色体并更新适应值；
S7：按适应值优劣，父代实数编码染色体与子代实数编码色体竞
争生存并优化种群，更新适应值；
S8：判断是否满足终止条件，如果不满足则返回S5生成新的种
群并重新计算适应值，如此循环直至满足终止条件，如果满足则优化
结束输出最优方案。
2.如权利要求1所述的拼船/车运输优化方法，其特征在于，所
述确定货物运输的配对染色体编码方案的步骤具体包括：
将货物运输过程的货物收集方案、货物分送方案分解为整数编码
的供应单染色体与整数编码的需求单染色体配对编码。
3.如权利要求2所述的拼船/车运输优化方法，其特征在于，所
述设定染色体基因信息的步骤具体包括：
分解各批次货物，并编号；
标记各货物供应地和货物卸载地并编号；
对运输工具编号并标记各运载工具的额定运载量；
将供需货物批次编号和运输工具编号作为染色体基因；
将货物供应地编号、货物卸载地编号、运输工具序号作为货品的
属性附着于染色体相应位置的基因上。
4.如权利要求1所述的拼船/车运输优化方法，其特征在于，所
述染色体进化参数包括染色体交叉概率、小概率交叉的交叉概率、染
色体交叉总代数和种群的数量。
5.如权利要求1所述的拼船/车运输优化方法，其特征在于，所
述生成配对染色体编码对应种群的步骤具体包括：
按预先设置的染色体进化参数，生成实数编码的供应单染色体与
需求单染色体；
分别将供应单染色体与需求单染色体的基因实数按大小顺序排
列，生成整数编码的单染色体。<...
【专利技术属性】
技术研发人员：肖文涛，徐宁，王晓霖，周晓玲，王乐林，刘名瑞，
申请(专利权)人：中国石油化工股份有限公司，中国石油化工股份有限公司抚顺石油化工研究院，
类型：发明
国别省市：北京;11
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