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摘要：本发明公开了一种船舶与地面运输车辆协同的港口物料调度模拟方法。该方法属于船舶管理技术领域，包括以下步骤：获取船舶和地面运输车辆的历史相关信息；根据获取的相关信息构建港口物料调度模型；采用遗传算法对港口物料调度模型进行仿真；根据仿真结果生成调度方案；对调度方案的实施情况进行实时监控，通过传感器网络获取船舶及地面运输车辆的实时状态信息，并采用边缘计算技术对实时状态信息进行实时处理，得到实时处理数据；根据实时处理数据动态调整调度方案；对调度方案进行可视化展示。本发明通过采用遗传算法对港口物料调度模型进行仿真并使用时间序列分析算法，达到了港口物料的高效周转，解决了现有技术中港口物料周转效率低的问题。

主权项：1.一种船舶与地面运输车辆协同的港口物料调度模拟方法，其特征在于，包括以下步骤：获取船舶和地面运输车辆的历史相关信息；根据获取的相关信息构建港口物料调度模型；采用遗传算法对港口物料调度模型进行仿真；根据仿真结果生成调度方案；对调度方案的实施情况进行实时监控，通过传感器网络获取船舶及地面运输车辆的实时状态信息，并采用边缘计算技术对实时状态信息进行实时处理，得到实时处理数据；根据实时处理数据动态调整调度方案；对调度方案进行可视化展示；所述获取船舶和地面运输车辆的历史相关信息步骤包括：获取船舶的预计到港时间、货物类型及数量和卸货时间信息，并将这些信息存储在港口数据库中；获取地面运输车辆的类型、数量、运力、当前位置及可用时间信息，并将这些信息输入港口数据库；利用传感器网络和GPS系统，实时监控和更新地面运输车辆的位置信息和状态信息；对船舶和地面运输车辆的所有信息进行数据整合，得到船舶和地面运输车辆的历史相关信息；所述构建港口物料调度模型步骤包括：分析船舶信息和地面运输车辆信息，综合考虑港口内外部的限制条件；分析获取的船舶信息和地面运输车辆信息，建立数据集；采用多目标优化算法对数据集进行目标优化，得到初步调度策略；通过使用时间序列分析算法预测船舶到港时间和地面运输车辆的可用时间，生成预测数据；将多目标优化算法得到的初步调度策略与预测数据结合构建港口物料调度模型；所述港口内外部的限制条件包括：泊位数量约束条件泊位使用约束条件车辆运力约束条件：交通拥堵约束条件：ykt≤Jt；式中，B表示泊位数量，j表示泊位的编号，j＝1,2,...,B，Ns表示总船舶数量，i表示船舶的编号，i＝1,2,...,Ns，xij是决策变量，表示i艘船舶是否在第j泊位停泊，Nv表示地面运输车辆的总数量，k表示地面运输车辆的编号，k＝1,2,...,Nv，Ck表示第k辆车辆的运力，t表示时间周期的编号，t＝1,2,...,T，T表示总时间周期，Qt表示第t时间周期的货物需求量，ykt表示第k辆地面运输车辆在第t时间周期是否被利用，Jt表示时间t内道路允许通过的最大车辆数；所述采用遗传算法对港口物料调度模型进行仿真的步骤包括：随机生成初始种群，每个个体表示一个调度方案；生成适应度函数，计算最小化船舶等待时间、最大化运输车辆利用率和最小化物料装卸时间；采用选择、交叉和变异操作，迭代优化调度方案，得到最佳的适应度函数；所述最佳的适应度函数的数学公式为： 式中，α+β+γ＝1，fI表示适应度函数，用于评价整体调度方案的优劣，α表示最小化船舶等待时间的权重，β表示最大化运输车辆利用率的权重，γ最小化物料装卸时间的权重，Ws表示船舶的等待时间总和，Wmax表示船舶等待时间的最大值，Uv表示运输车辆的利用率，Umax表示运输车辆利用率的最大值，Em表示物料装卸时间总和，Emax表示物料装卸时间的最大值；所述根据实时处理数据动态调整调度方案的步骤包括：利用遗传算法对仿真过程中每一代的调度方案进行适应度评估，选择适应度最高的方案作为当前最优方案；根据当前最优方案，生成船舶的卸货顺序和地面运输车辆的调度顺序；生成详细的调度方案，包括船舶停泊位置、卸货时间安排以及运输车辆的调度路径和时间安排。

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百度查询： 交通运输部水运科学研究所 一种船舶与地面运输车辆协同的港口物料调度模拟方法