文献类型：期刊文章

作　　者：王宁宁[1] 施灿涛[2] 索伟岚[3]

WANG Ningning;SHI Cantao;SUO Weilan(School of Information Management,Beijing Information Science&Technology University,Beijing 100192,China;Center of industry intelligence,China Metallurgical Industry and Research Institute,Beijing 100711,China;Strategic Research Institute,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190,China)

机构地区：[1]北京信息科技大学信息管理学院,北京100192 [2]冶金规划研究院工业智能研究中心,北京100711 [3]中国科学院战略研究院,北京100190

出　　处：《北京信息科技大学学报（自然科学版）》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(71301159);北京信息科技大学科研基金(1725010)

年　　份：2019

卷　　号：34

期　　号：3

起止页码：16-22

语　　种：中文

收录情况：CSA、CSA-PROQEUST、JST、普通刊

摘　　要：聚焦散杂货港口的泊位调度问题,针对散杂港口的随机性与不确定性,建立基于场存平衡与时间最小化的多目标散杂货港口泊位调度模型,结合启发式规则与遗传算法对模型进行求解。对港口历史数据的模拟结果表明该算法在匹配率、待泊船只数量、船舶等待时间等关键指标上优于人工调度,算法有效可行,对实现散杂货港口的泊位智能调度具有指导意义。

关 键 词：散杂货 港口调度 泊位指派  遗传算法 启发式规则

分 类 号：F552] TP18]