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公开(公告)号:CN112598255A
公开(公告)日:2021-04-02
申请号:CN202011492605.9
申请日:2020-12-17
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于超启发式算法的自动化码头出口箱箱位分配优化方法,通过高级控制策略进行参数初始化、问题确认、强化学习状态计算、通过强化学习状态计算动作概率和根据动作概率选择合适的算法,然后通过计算强化学习状态及适应度后判断是否达到迭代次数并输出箱位分配方案及新的指标。本发明从实际出口箱箱位分配的堆场接力、多箱区协同特性出发,将强化学习和深度学习用作高级选择策略,将启发式算子、智能算法用作低级启发式方法,以自适应地生成高质量的箱位分配方案,提高自动化集装箱码头出口箱作业效率。
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公开(公告)号:CN115271140A
公开(公告)日:2022-11-01
申请号:CN202210922452.X
申请日:2022-08-02
Applicant: 上海交通大学 , 上海国际港务(集团)股份有限公司
IPC: G06Q10/02 , G06Q10/06 , G06Q50/26 , G06F30/20 , G06F111/04
Abstract: 一种基于动态规划的集装箱船舶配载箱位预留方法,根据集装箱码头约束建立港口箱位预留模型,使用基于动态规划的整列寻优算法,得到动态规划状态表和标记表后,使用方案搜索算法得若干不重复的箱位预留方案,最后根据方案评价函数计算出最优箱位预留方案。本发明能有效减少配载需耗费的时间,也可以在评估方案前快速给出可行的方案。后经过评估给出符合业务的最佳箱位预留方案,减少由人工因素带来的影响。
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