冷藏集装箱堆场空箱翻箱优化

针对冷藏集装箱堆场的作业特点,以堆场翻箱成本、提放箱成本、堆高机移动成本和外集卡延误成本之和最小为目标,构建了预检完毕箱进场和提箱作业协同优化模型,并设计了两阶段箱位分配启发式算法。算例分析表明,设计的启发式算法较堆场现行方法可以有效降低翻箱次数和堆场作业成本,可为堆场资源调配提供参考。     

集装箱堆场出口箱堆存模型及其算法

本文提出了不同重量、不同目的港的集装箱按照一定顺序随机到达堆场的堆存模型。模型同时考虑了集装箱目的港、箱重和作业难度三个因素，这样可以保证装船时尽量少倒箱，极大地提高了装船效率。本文给出了启发式算法解决该问题。实例结果表明，按照此算法可在装船作业时倒箱次数较少的情况下产生实用的实配载图。     

基于OOPN的港口集装箱堆场作业流程仿真优化研究

在阐述集装箱港口平面布局、装卸系统以及集装箱堆场的基本职能、堆存的作业流程之后,利用面向对象Petri网(OOPN)的建模方法对堆场作业进行建模并做深入分析,并利用计算机模拟仿真技术(ExtendSim仿真软件),结合所建立的集装箱堆场系统的OOPN模型,对集装箱港口的整个生产作业系统进行数字仿真并实现了模拟,通过对模型输出的仿真结果进行综合分析,剖析堆场的物流活动流程,对其进行集最优化处理,以达到提高堆场的资源利用率、使资源配置成本最小的目的.     

基于OOPN的港口集装箱堆场作业流程仿真优化研究

在阐述集装箱港口平面布局、装卸系统以及集装箱堆场的基本职能、堆存的作业流程之后,利用面向对象Petfi网（OOPN）的建模方法对堆场作业进行建模并做深入分析,并利用计算机模拟仿真技术（ExtendSim仿真软件）,结合所建立的集装箱堆场系统的OOPN模型,对集装箱港口的整个生产作业系统进行数字仿真并实现了模拟,通过对模型输出的仿真结果进行综合分析,剖析堆场的物流活动流程,对其进行集最优化处理,以达到提高堆场的资源利用率、使资源配置成本最小的目的。     

码头翻箱作业优化研究——以港吉码头为例

翻箱工作是港口集装箱船舶装船作业和提箱、移箱作业中的一个环节,翻箱率直接影响码头的装卸效率和进提箱效率,目前我国很多码头的翻箱作业还存在一定的问题.文章结合集装箱码头作业的理论和实际操作经验,以港吉码头为例对堆场的翻箱量进行研究,运用蒙特卡罗法进行仿真,对翻箱作业进行分析,提出了控制装船翻箱、提箱翻箱等优化对策.     

基于遗传算法的煤炭港口泊位分配优化模型

泊位资源是煤炭港口的稀缺资源,由于场存及煤炭需求制约等原因导致其利用率不高,疏港压力增大。通过调查研究了输出型煤炭港口的服务系统特征,建立了一个周期内,以船舶在港总时间最短及装煤量最多为目标的线性规划模型,采用泊位-次序的二维编码方式,利用遗传算法对模型求解。选取河北省某煤炭港口48小时内数据进行仿真分析,结果表明模型达到了优化的目的。与传统方法相比较,船舶的平均等待时间减少了34%,总装载量提高了2.5%。     

加强集装箱码头堆场管理的策略

文章详细分析影响集装箱码头堆场作业效率的翻箱作业和作业冲突等问题。提出集装箱码头应当从完善堆场作业计划、优化堆场作业流程、优化堆场管理软件、提高管理人员的业务水平等多方面来提高集装箱码头堆场作业效率的策略。     

秦皇岛港煤四期堆场洒水环保控制系统设计

本文介绍了秦皇岛港煤四期堆场洒水控制系统,细致描述了整个系统的架构和主要功能。对Interbus现场总线在其中所起的作用和主要特点进行了分析。     

基于改进遗传算法的无功优化方法的研究

电力系统的无功优化是降低网损、保障电压质量的有效手段,遗传算法是解决这种多约束非线性组合优化问题的很好方法。简单遗传算法（SGA）中的交叉率和变异率分别是一个过大或者过小的固定值,造成了高适应度基因遭到破坏和算法陷入迟钝,本文中改进遗传算法（IGA）使用变化的交叉率和变异率避免了此类现象。文献中以IEEE33节点系统为例,分别用两种算法进行了无功优化的计算,通过比较得到结论,IGA具有最优解更加准确、收敛速度更加迅速的优点。     

基于RFID的集装箱智能闸口设计与评价

依据国内集装箱堆场遇到的实际问题,基于RFID技术特征,提出RFID技术在集装箱闸口的应用方案.在此基础上构建了闸口服务水平评价系统,并以天津港集装箱堆场为实例,论证了该方案可以有效地提高闸口服务水平,集卡平均等待时间从14.2分钟降低到0.16分钟.由此可见该方案可以有效地加快集装箱进出堆场的速度,提高闸口自动化管理水平,具有可推广性.     

基于遗传算法的供应链网络优化

在全球化市场竞争日益激烈的环境下,供应链的竞争已经成为新时期产业竞争的关键内容。目前,真正的竞争不是企业与企业之间的竞争,而是供应链与供应链之间的竞争。而供应链竞争的关键则在于其物流网络的竞争,一个高效、适合的物流网络不仅能帮助企业抢占市场份额,而且还能大幅降低物流成本,提升企业核心竞争力。本中针对我国企业供应链网络扩张中存在的问题,利用遗传算法进行建模优化。     

基于自适应遗传算法的K均值混合聚类算法

本文将AGA算法与K均值聚类方法结合,并将其应用在国际标准数据集iris的聚类上,取得了较好的聚类效果。     

供应商选择问题的随机机会约束规划模型及其混合遗传算法

在供应商的最大供应数量、质量水平、送达时间均为随机变量且预算给定的条件下,建立了供应商选择问题的随机机会约束整数目标规划模型.鉴于传统方法求解随机规划较为困难,给出了一种将随机模拟、神经元网络和遗传算法结合在一起的混合遗传算法并用多个算例进行了验证,结果表明该算法有较强的适应性.     

军用集装箱运输场站规划设计的研究与探讨

通过对军用集装箱运输场站建立的条件、目的和功能、规划设计的原则进行了系统分析,从场站的选址与布局的影响因素及方法、场站的建设规模与平面布局等方面,对军用集装箱运输场站规划设计的内容和方法进行了深入的研究和探讨。     

基于组合遗传算法的大规模物流网络设计

在对物流网络设计中常用的三种算法:遗传算法、生成树遗传算法和混合进化方法进行比较的基础上,提出采用组合遗传算法解决大规模基本物流网络设计程序。在该方法中,物流网络设计问题被抽象为选址-分派问题,并被进一步分解成选址和分派问题,且将分派问题镶嵌在选址问题中。选址和分派染色体分别使用二进制编码和矩阵编码、适值采用物流费用。该方法运算结果显示组合遗传算法比混合进化方法结果更精确,且在大规模问题求解方面速度优于通常的遗传算法。     

自动化堆场混合堆存模式下双轨道吊协同调度策略与优化

针对自动化堆场混合堆存模式下双轨道吊协同调度问题,进行了双轨道吊安全存取的无缝对接研究,通过分析它们在空间上的接力方式,以及时间上的接力顺序,提出在时空约束下交接点滚动变化的轨道吊交接策略;同时,构建双轨道吊协同调度模型,并将装卸效率和设备成本作为目标函数,然后运用遗传算法求解。通过比较分析四种调度策略,设置不同规模试验,证明接点影响船舶和堆场的装卸效率,但对设备成本影响不大,而双轨道吊协同调度会提高船舶装卸效率,为港口运营管理提供了一些参考。     

基于遗传算法的锅炉水位控制器设计

文章分析了锅炉水位控制系统的基本原理及结构,针对传统PID控制器的不足之处设计了基于遗传算法的新型锅炉水位控制器,在此基础上搭建了锅炉水位控制系统。最后,通过仿真验证了该水位控制器在改善水位系统稳态误差及动态超调方面均具有较好的作用。     

上市公司财务业绩影响因素的选择——以遗传算法为视角

影响上市公司财务业绩的潜在因素很多,既有公司自身因素(主要是财务报表信息),又有宏观经济因素和行业因素.如何使用一种科学的变量选择方法,筛选出影响财务业绩的主要变量进行财务业绩预测是我们需要研究的问题.遗传算法可以将变量选择转换成一个求最优解的过程,据各自变量对因变量(财务业绩)的预测能力来决定变量的取舍,有利于提高财务业绩的预测精度.