一种基于分解框架的多梯级多线船闸调度方案优化方法技术

本发明专利技术提供了一种基于分解框架的多梯级多线船闸调度方案优化方法，具体包括如下步骤：步骤S1、获取船舶信息及船闸的属性信息以及目标函数权重信息；步骤S2、根据所述船舶信息及船闸的属性信息确定用于描述闸次的分配信息的解结构；生成初始解X0，令最优解X

【技术实现步骤摘要】
一种基于分解框架的多梯级多线船闸调度方案优化方法


[0001]本专利技术涉及船舶调度领域，特别涉及一种基于分解框架的多梯级多线船闸调度方案优化方法。

技术介绍

[0002]目前针对一般性特征的多梯级多线船闸调度问题(GSLSP)的研究方法较少。已有方法大部分只能解决特殊结构的梯级船闸结构，如单级船闸调度、简化二维船舶装箱约束后的多级船闸调度等。目前已有针对广义多梯级多线船闸调度问题的混合整数线性规划模型，但并未提出高性能、可求解大规模问题的求解方法。
[0003]目前，现有技术中已经存在的船舶调度方法包括：
[0004]考虑船舶放置约束的单级船闸调度，专注于调度一个具有多个闸室的单个船闸，包括闸室分配问题、闸次调度问题和船舶放置问题，分别提出了一个混合整数线性规划模型和一个基于逻辑的Bender分解方法，并用商业求解器对模型进行求解。但是该技术只能应用于单级船闸调度方案优化，无法应用于多梯级船闸调度方案优化；
[0005]简化的多梯级船闸调度，建立了基于闸次和时间索引的混合整数线性规划模型，用于求解每个船闸均只含有一个闸室，并且所有船闸的闸室属性(尺寸，运行时间)相同的船闸调度问题，并在10个小规模实例上对模型的效率进行了测试和确认。然而，除了简单的船闸配置外，该方法没有考虑到二维船舶的放置问题，且该方法不能应用于每个船闸可能含有多个并行闸室的情况，即无法应用于多梯级多线船闸联合调度方案优化；
[0006]考虑特殊船闸结构的多梯级船闸调度，针对两级船闸调度方案优化建立了混合整数非线性规划模型，并提出了启发式方法对问题进行求解。但是该模型中假设一个船闸含有两个闸室，并且其中一个闸室只提供上行过闸服务，另一个闸室只提供下行过闸服务。该方案的建模过程和求解方法设计过程均利用了这一特殊性，因而该方案无法应用于三个及以上船闸联合调度，也无法应用于闸室均可提供双向过闸服务的两级船闸调度方案优化问题；
[0007]多梯级多线船闸联合调度的已有混合整数线性规划模型，将多梯级多线船闸联合调度问题视为基于批处理的灵活作业车间调度问题的变体，将闸室排档视为含附加约束的二维装箱问题，建立了多梯级单线船闸联合调度方案优化的混合整数线性规划模型，并用商业求解器对模型进行求解。然而，该方法不能在合理的计算时间内解决大规模的问题，其性能不能满足实际调度的要求。

技术实现思路

[0008]本专利技术的主要目的在于提供一种基于分解框架的多梯级多线船闸调度方案优化方法，该调度方法能够在较短的时间内计算出最优的调度方案。
[0009]为达到以上目的，本专利技术采用的技术方案为：
[0010]一种基于分解框架的多梯级多线船闸调度方案优化方法，具体包括如下步骤：
[0011]步骤S1、获取船舶信息及船闸的属性信息以及目标函数权重信息k1、k2、k3，所述船舶信息包括船舶尺寸、船舶过闸路线、船舶到达其始发船闸的时间、船舶在船闸间航行时间，所述船闸的属性信息包括船闸尺寸、一次服务运行时间、倒闸时间，k1+k2+k3＝1；
[0012]步骤S2、根据步骤S1中得到的船舶过闸路线将船舶分为若干个船舶阶段，并给每个船舶阶段都分配一个单独的闸次，将各个闸次分配到可行的闸室中，在分配过程中计算并平衡各个闸室被分配到的闸次数量，由此得到一个包含了船舶
‑
闸次分配信息的解结构X的初始解X0，并令当前最优解X
*
＝X0；并计算最优解X
*
的初始的目标函数值O
b
(X
*
)；解结构采用如下公式表示：
[0013][0014]Ω为所有船舶的阶段集合，船舶的阶段由船舶过闸路线确定，船舶每过一次闸为一个船舶的阶段，每个Ω
m
(Q
n
)包含一个闸次所需服务的船舶的阶段，m代表闸室，Q
n
代表分配给该闸室的闸次；
[0015]步骤S3、根据步骤S2得到的最优解X
*
、初始的目标函数值O
b
(X
*
)、采用基于禁忌表的自适应大规模领域搜索算法对最优的调度方案进行搜索。
[0016]优选地，采用Bellman
‑
Ford算法计算X
*
的闸次开始时间，并根据式的闸次开始时间，并根据式计算初始的目标函数值O
b
(X
*
)，f1、f2、f3分别为最小化船舶在梯级船闸系统停留时间、最小化船闸运行耗水量、最大化服务公平性；分别为初始解X0中f1、f2、f3的值。
[0017]优选地，所述最小化船舶等待时间采用以下公式计算：f1＝∑
i∈S
π
i
(d
i
‑
a
i
)，其中，π
i
表示船舶i的权重，代表船舶i的重要程度；d
i
表示船舶i离开船闸系统的时间；a
i
表示船舶i的到达时间；
[0018]优选地，所述最小化船闸运行耗水量采用以下公式计算：其中，σ
m
表示闸室m的权重，Q
m
表示在闸室m处理的闸次数量，N为船闸的集合，n为第n个船闸，M为闸室的集合，M
n
为M的子集，表示船闸n的闸室集合；
[0019]最大化服务公平性采用以下公式计算：其中，d
i
表示船舶i离开船闸系统的时间；a
i
表示船舶i的到达时间；t
i
表示船舶在船闸系统里的总航行时间；N
i
表示船舶i通过的船闸数量。
[0020]优选地，自适应大规模领域搜索算法包括两个破坏算子和三个修复算子，两个破坏算子为最差移除算子、随机移除算子，三个修复算子为深度贪婪插入算子、k阶遗憾插入
算子、随机排序贪婪插入算子；
[0021]所述步骤S3具体又包括如下步骤：
[0022]步骤S31、初始化外层最大迭代次数Ψ、内层退火最大迭代次数ψ，初始化模拟退火温度T0、每个破坏算子和修复算子的权重得分以及使用次数并计算每个破坏算子和修复算子对应的被选择概率其中表示对应的算子h
i
的权重，表示算子h
i
的得分；
[0023]S32、生成一个随机数确定需要移除的船舶阶段数，其中最小为3，最大为当前解X中不在禁忌表内的所有船舶阶段数；
[0024]S33、根据被选择概率p(h
i
)，采用轮盘赌的方式从两个破坏算子中选择一个用于移除个当前解X中不存在于禁忌表内的船舶阶段，得到一个不完整的解X
‑
；
[0025]S34、采用轮盘赌的方式从三个修复算子中选择一个将移除的船舶阶段重新插入到X
‑
中，以创建一个新的解X
’
；
[0026]S35、采用多重排序最佳排船算法检查X
’
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于分解框架的多梯级多线船闸调度方案优化方法，其特征在于，具体包括如下步骤：步骤S1、获取船舶信息及船闸的属性信息以及目标函数权重信息k1、k2、k3，所述船舶信息包括船舶尺寸、船舶过闸路线、船舶到达其始发船闸的时间、船舶在船闸间航行时间，所述船闸的属性信息包括船闸尺寸、一次服务运行时间、倒闸时间，k1+k2+k3＝1；步骤S2、根据步骤S1中得到的船舶过闸路线将船舶分为若干个船舶阶段，并给每个船舶阶段都分配一个单独的闸次，将各个闸次分配到可行的闸室中，在分配过程中计算并平衡各个闸室被分配到的闸次数量，由此得到一个包含了船舶
‑
闸次分配信息的解结构X的初始解X0，并令当前最优解X
*
＝X0；并计算最优解X
*
的初始的目标函数值O
b
(X
*
)；解结构采用如下公式表示：Ω为所有船舶的阶段集合，船舶的阶段由船舶过闸路线确定，船舶每过一次闸为一个船舶的阶段，每个Ω
m
(Q
n
)包含一个闸次所需服务的船舶的阶段，m代表闸室，Q
n
代表分配给该闸室的闸次；步骤S3、根据步骤S2得到的最优解X
*
、初始的目标函数值O
b
(X
*
)、采用基于禁忌表的自适应大规模领域搜索算法对最优的调度方案进行搜索。2.根据权利要求1所述的优化方法，其特征在于，在步骤S2中，采用Bellman
‑
Ford算法计算X
*
的闸次开始时间，并根据式计算初始的目标函数值O
b
(X
*
)，f1、f2、f3分别为最小化船舶在梯级船闸系统停留时间、最小化船闸运行耗水量、最大化服务公平性；分别为初始解X0中f1、f2、f3的值。3.根据权利要求2所述的优化方法，其特征在于，所述最小化船舶等待时间采用以下公式计算：f1＝∑
i∈S
π
i
(d
i
‑
a
i
)，其中，π
i
表示船舶i的权重，代表船舶i的重要程度；d
i
表示船舶i离开船闸系统的时间；a
i
表示船舶i的到达时间；所述最小化船闸运行耗水量采用以下公式计算：f2＝∑
n∈N
∑
m∈Mn
σ
m
Q
m
；其中，σ
m
表示闸室m的权重，Q
m
表示在闸室m处理的闸次数量，N为船闸的集合，n为第n个船闸，M为闸室的集合，M
n
为M的子集，表示船闸n的闸室集合；最大化服务公平性采用以下公式计算：其中，d
i
表示船舶i离开船闸系统的时间；a
i
表示船舶i的到达时间；t
i
表示船舶在船闸系统里的总航行时间；N
i
表示船舶i通过的船闸数量。
4.根据权利要求3所述的优化方法，其特征在于，自适应大规模领域搜索算法包括两个破坏算子和三个修复算子，两个破坏算子为最差移除算子、随机移除算子，三个修复算子为深度贪婪插入算子、k阶遗憾插入算子、随机排序贪婪插入算子；所述步骤S3具体又包括如下步骤：步骤S31、初始化外层最大迭代次数Ψ、内层退火最大迭代次数ψ，初始化模拟退火温度T0、每个破坏算子和修复算子的权重得分以及使用次数并计算每个破坏算子和修复算子对应的被选择概率其中表示对应的算子h
i
的权重，表示算子h
i
的得分；S32、生成一个随机数确定需要移除的船舶阶段数，其中最小为3，最大为当前解X中不在禁忌表内的所有船舶阶段数；S33、根据被选择概率p(h
i
)，采用轮盘赌的方式从两个破坏算子中选择一个用于移除个当前解X中不存...

【专利技术属性】
技术研发人员：季彬，
申请(专利权)人：中南大学，
类型：发明
国别省市：