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中文题名:

 

基于智能算法的汽车轮渡装载优化问题研究

    

姓名:

 黄森    

学号:

 1049732003940    

保密级别:

 公开    

论文语种:

 chi    

学科代码:

 085206    

学科名称:

 工学 - 工程 - 动力工程    

学生类型:

 硕士    

学校:

 武汉理工大学    

院系:

 船海与能源动力工程学院    

专业:

 能源动力    

研究方向:

 船舶动力机械性能优化与运用保障    

第一导师姓名:

 胡义    

第一导师院系:

 船海与能源动力工程学院    

完成日期:

 2023-03-20    

答辩日期:

 2023-05-10    

中文关键词:

 

渡轮 ; 车辆装载 ; 矩形件算法 ; 遗传算法

    

中文摘要:

汽车轮渡是船舶交通重要的一环,轮渡的装载量直接决定了该渡轮的收益,对船舶公司的正常运行有重要的影响,如何使轮渡装载量最大化的同时又能满足国家法律法规的规定,同时又能加快装载速度,使整个装载流程兼顾效率、效益和安全三个方面,一直是航运界的难题。

本文通过分析轮渡的装载流程,认为传统人工轮渡装载流程已经不适应社会发展,并基于相应发展需求提出改进思路,在此基础上对轮渡装载流程中最重要的装载量问题进行研究;将车辆装载排布问题转化成矩形件问题,利用矩形件算法解决车辆装载排布问题,先对矩形件定位算法进行修改以适应轮渡装载的特殊情况,又对矩形件定序算法进行修改整合;用渡轮公司车辆数据进行算法验证,最后基于本文提出的轮渡装载流程和相应算法组合设计了轮渡车辆管理系统。本文主要研究内容有:

(1)通过对现有的汽车轮渡装载流程关键问题进行研究,分析论述传统汽车载运流程弊处,并改进汽车轮渡装载流程,提升智能化水平,降低汽车轮渡装载成本;

(2)分析车辆装载时的特点以及汽车轮渡装载甲板车辆停放约束条件,将车辆装载排布问题转化成矩形件问题,利用矩形件排样思路解决车辆装载问题;对矩形件的定位算法进行分析对比,基于最佳匹配策略结合车辆装载自身特点设计算法改进措施,提出了基于最低轮廓线搜索算法的改进算法,通过匹配度函数对无法排入的矩形件进行分析,筛选出最合适的矩形件排入,并用矩形件数据对算法加以验证;

(3)依据传统矩形件定序算法特点对组合算法提出改进措施,引入动态调整策略,包括交叉概率和变异概率的调整,并用矩形件数据对算法加以验证;将改进的矩形件定位算法和组合修改后的定序算法结合为基于遗传与模拟退火算法的最低轮廓线改进算法,并以企业车辆数据为案例,同时引用其他参考文献算法,对比汽车轮渡装载排布图和甲板面积利用率,从算法改进前后验证所设计算法的正确性、有效性和经济性;

(4)基于轮渡公司管理需求以及改进的汽车轮渡装载流程提出轮渡装载停车系统,分析论述其需求的功能以及搭建的模块,并结合车辆数据,详细记录车辆的数据信息,方便工作人员快速了解和处理等待车辆,极大的节约了车辆停放时间和减少了工作人员的工作量。

参考文献:

[1] 陈朴. 基于整数规划的汽车轮渡装载和航线配船调度优化 [D]. 兰州:兰州理工大学, 2022.

[2] 杨东. 烟大轮渡经营管理优化探讨 [J]. 铁道货运, 2022,40(09): 29-33.

[3] Brociek Rafał, Wajda Agata, Słota Damian. Comparison of Heuristic Algorithms in I-dentification of Parameters of Anomalous Diffusion Model Based on Measurements from Sensors [J]. Sensors, 2023, 23(3): 164704.

[4] Zhao Ziye, Chen Xiaohui, An Youjun, Li Yinghe, Gao Kaizhou. A property-based h-ybrid genetic algorithm and tabu search for solving order acceptance and scheduling problem with trapezoidal penalty membership function [J]. Expert Systems With Ap-plications, 2023, 218: 119598.

[5] Kok Zhen, Duffy Jonathan, Chai Shuhong, Jin Yuting, Javanmardi Mohammadreza. Numerical parametric study of medium sized container ship squat [J]. Applied Ocean Research, 2021, 109: 102563.

[6] Zheng Lanlan, Liu Xin, Wu Feng, Zhang Zijun. A datadriven model assisted hybrid genetic algorithm for a twodimensional shelf space allocation problem [J]. Swarm a-nd Evolutionary Computation, 2023, 77: 101251.

[7] Kilincci Ozcan, Medinoglu Evren. An efficient method for the three-dimensional co-ntainer loading problem by forming box sizes [J]. Engineering Optimization, 2022, 54(6): 1913734.

[8] El Yaagoubi Amina, Charhbili Mohamed, Boukachour Jaouad, El Hilali Alaoui Ah-med. Multiobjective optimization of the 3D container stowage planning problem in a barge convoy system [J]. Computers and Operations Research, 2022, 144,105796.

[9] Eliseu Junio Araújo, Antonio Augusto Chaves, Luiz Leduino de Salles Neto, Anibal Tavares de Azevedo. Pareto clustering search applied for 3D container ship loading plan problem [J]. Expert Systems With Applications, 2016, 44(C): 005.

[10] Bayraktar Tuğrul, Ersöz Filiz, Kubat Cemalettin. Effects of memory and genetic op-erators on Artificial Bee Colony algorithm for Single Container Loading problem [J]. Applied Soft Computing Journal, 2021, 108: 107462.

[11] Nascimento Oliviana Xavier, de Queiroz Thiago Alves, Junqueira Leonardo. Practical Constraints in the Container Loading Problem: Comprehensive Formulations and Exact Algorithm [J]. Computers & Operations Research, 2020, 128: 105186.

[12] Liliane de Azevedo Oliveira, Vinícius Loti de Lima, Thiago Alves de Queiroz, Fláv-io Keidi Miyazawa. The container loading problem with cargo stability: a study on support factors, mechanical equilibrium and grids [J]. Engineering Optimization, 2020,53(7): 1779250.

[13] 叶秋实. 三维装箱算法的研究与系统开发 [D]. 广州:广东工业大学, 2020.

[14] 贾春玉, 朴惠淑, 温良. 圆柱形货物三维装箱问题简便解法 [J]. 长春大学学报, 2021, 31(11):32-37.

[15] Moura Ana, Pinto Telmo, Alves Cláudio, Valério de Carvalho José. A Matheuristic Approach to the Integration of ThreeDimensional Bin Packing Problem and Vehicle Routing Problem with Simultaneous Delivery and Pickup [J]. Mathematics, 2023, 11(3): 009.

[16] Anderson Zudio, Daniel Henrique da Silva Costa, Bruno Porto Masquio, Igor M. C-oelho, Paulo Eustáquio Duarte Pinto. BRKGA/VND Hybrid Algorithm for the Class-ic Three-dimensional Bin Packing Problem [J]. Electronic Notes in Discrete Mathem-atics, 2018, 66: 023.

[17] Longhorn Dave C, Baybordi Shelby V, Van Dyke Joel T, Winter Austin W, Jakes C-hristopher L.. Determining the best ship loading strategy during military deploymen-ts [J]. Journal of Defense Analytics and Logistics, 2022, 6(2): 0003.

[18] Park Sanghyung, Hwang Jeho, Yang Hangjin, Kim Sihyun. Simulation Modelling for Automated Guided Vehicle Introduction to the Loading Process of RoRo Ships [J]. Journal of Marine Science and Engineering, 2021, 9(4): 9040441.

[19] Tien Anh Tran.Effect of ship loading on marine diesel engine fuel consumption for bulk carriers based on the fuzzy clustering method [J]. Ocean Engineering, 2020, Vol.207: 107383.

[20] Çağatay Iris, Jonas Christensen, Dario Pacino, Stefan Ropke. Flexible ship loading p-roblem with transfer vehicle assignment and scheduling [J]. Transportation Research Part B, 2018:111.

[21] Yusuf Febryan Khoirun, Ridwan Ari Yanuar, Pambudi Hardian Kokoh. Maritime Inv-entory Routing ProBLem: Application on Discharge the Load of the Ship in Cement Companies to Minimize the Total Transportation Cost [J]. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 2020, 982(1):012056.

[22] Yi Wen, Phipps Robyn, Wang Hans. SustainaBLe Ship Loading Planning for Prefab-ricated Products in the Construction Industry [J]. Sustainability, 2020, 12(21): 12218905.

[23] 李虎, 霍佳震, 陈瑶.一种求解船舶配载问题的混合遗传算法 [J]. 工业工程与管理, 2006(03) :27-31:12218905.

[24] 刘华, 武峰. 基于混合遗传算法的城市固体废弃物运输路径优化研究 [J]. 物流科技, 2023, 46(01):85-90.

[25] 胡小建, 杨智. 基于混合遗传算法的多拣货小车路径规划研究 [J]. 合肥工业大学学报(自然科学版), 2022, 45(12):1715-1722.

[26] 温贤雨. 自动化集装箱码头在铁路集装箱货场的应用探讨 [J]. 高速铁路技术, 2022, 13(05):69-72+85.

[27] 赵小康, 卢厚清. 用于求解民船装载问题的R-CS-PSO混合改进算法 [J]. 机电产品开发与创新, 2022, 35(06):9-13.

[28] George J A, Robinson D F. A heuristic for packing boxes into a container loading problem[J]. International Transactions on Operational Research, 1980, 7(3): 90001-5.

[29] 阎威武, 邵惠鹤, 田雅杰. 集装箱装载的一种启发式算法 [J]. 信息与控制, 2002, 31(4):353-356.

[30] 赵中凯, 梅国建, 沈洪等. 基于混合蚂蚁算法的二维装箱问题求解 [J]. 计算机应用, 2004, 24(6): 297-298.

[31] 徐小龙,王文国. 遗传算法的原理与应用 [J]. 沿海企业与科技,2005,(05):65-67.

[32] 韩祯祥,文福拴. 模拟进化优化方法及其应用-遗传算法 [J]. 计算机科学, 1995, 22(2):47-56.

[33] Omprakash Kaiwartya, Shiv Prakash, Abdul Hanan Abdullah, Ahmed Nazar Hassan. Minimizing Energy Consumption in Scheduling of Dependent Tasks using Genetic A-lgorithm in Computational Grid [J]. KSII Transactions on Internet and Information Systems(TIIS), 2015, 9(8): 004.

[34] Wang Zhanzhou, Cao Lihua, Si Heyong. An improved genetic algorithm for determ-ining the optimal operation strategy of thermal energy storage tank in combined h-eat and power units [J]. Journal of Energy Storage, 2021,43: 103313.

[35] Hao Junhu, Fan Zihao, Huang Yuanyuan, Zhan Yulin, Cai Qinhao. Multi-objective o-ptimization of doublewalled steel cofferdams based on response surface methodology and particle swarm optimization algorithm [J]. Structures, 2023, 49: 092.

[36] 叶俊. 汽车渡船大跳板用自锁装置 [J]. 江苏船舶, 2006, (06):22-23.

[37] 陈朴, 方景芳, 刘军, 陈家伟. 汽车轮渡智能装载优化方案研究 [J]. 兰州理工大学学报, 2022, 48(06):104-109.

[38] 刘倩. “一刀切”约束下的矩形件优化排样算法比较与整合研究 [D]. 天津:河北工业大学, 2012.

[39] 贾志欣, 殷国富, 罗阳, 徐雷. 矩形件排样的模拟退火算法求解 [J]. 四川大学学报(工程科学版), 2001(05):35-38.

[40] 夏以冲, 陈秋莲, 宋仁坤. 基于自适应遗传模拟退火算法的矩形件排样 [J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(22):229-232+245.

[41] 李慧. 图像中矩形背景区域的定位算法研究 [D]. 北京:北京工业大学, 2018.

[42] 黄河, 许超. 基于优先度的改进最低水平线排样算法 [J]. 锻压装备与制造技术, 2015, 50(03):106-109.

[43] 刘德全, 滕弘飞. 矩形件排样问题的遗传算法求解 [J]. 小型微型计算机系统, 1998(12):21-26.

[44] 龚志辉. 基于遗传算法的矩形件优化排样系统研究 [D]. 长沙:湖南大学, 2003.

[45] 贾志欣, 殷国富, 罗阳. 二维不规则零件排样问题的遗传算法求解 [J]. 计算机辅助设计与图形学学报, 2002(05):467-470.

[46] 刘畅. 基于排样算法和最低水平线算法的分组阵列铺设 [J]. 金田, 2013(08):420.

[47] 刘海明, 周炯, 吴忻生, 罗家祥. 基于改进最低水平线方法与遗传算法的矩形件排样优化算法 [J]. 图学学报, 2015, 36(04):526-531.

[48] 曹忠园, 周学良. 基于坐标约束的矩形件排样优化研究 [J]. 湖北汽车工业学院学报, 2019, 33(03):58-61+71.

[49] 许继影. 矩形件优化排样的混合启发式方法 [J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(13):234-239.

[50] 许华杰, 檀洪森, 胡小明. 基于自适应遗传算法和多条带策略的排样方法研究 [J]. 计算机科学, 2016,43(04):274-278+317.

[51] 杨卫波, 王万良, 张景玲, 赵燕伟. 基于遗传模拟退火算法的矩形件优化排样 [J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(07):259-263.

[52] 蒋兴波, 吕肖庆, 刘成城. 一种用于矩形排样优化的改进遗传算法 [J]. 计算机工程与应用, 2008(22):244-248.

[53] Liu, Haiming; Zhou, Jiong; Wu, Xinsheng.Optimization Algorithm for Rectangle Pac-king Problem Based on Variedfactor Genetic Algorithm and Lowest FrontLine Strat-egy [J]. 2014 IEEE CONGRESS ON EVOLUTIONAR-Y COMPUTATION (CEC), 2014: 352-357.

[54] 李明, 黄平捷, 周泽魁. 基于小生境遗传算法的矩形件优化排样 [J].湖南大学学报(自然科学版), 2009, 36(01):46-49.

[55] Lorena Pradenas, Juan Garcés, Victor Parada, Jacques Ferland.Genotypephe-notype heu-ristic approaches for a cutting stock problem with circular patterns [J]. Engineering A-pplications of Artificial Intelligence,2013, Vol.26(10): 003

[56] Gupta I K, Choubey A,Choubey S. Clustered genetic algorithm to solve multidimensio-nal knapsack problem [C]. Intermational Conference on Computing, Communication an-d Networking Technologies. IEEE Computer Society, 2017: 1-6.

[57] 龚志辉, 黄星梅.二维矩形件优化排样算法的改进研究 [J]. 湖南大学学报(自然科学版), 2003(S1):47-49.

[58] 郭怡,李辉. 基于蚁群算法的矩形件排样问题研究 [J]. 中国农机化学报, 2014, 35(04):250-252+256.

[59] Dori go, M. Bpnabeau, E., THERAULAZ, G.. Ant algorithms and sti gmergy. Future Gen-eration Computer Systems, 2000, 16:851-871.

[60] 邓冬梅. 复合材料铺层排样技术研究与开发 [D]. 南京:南京航空航天大学, 2007.

[61] 肖艳秋, 焦建强, 乔东平, 杜江恒, 周坤. 蚁群算法的基本原理及应用综述 [J]. 轻工科技, 2018, 34(03):69-72.

[62] 董辉, 陈建军. 改进粒子群算法在二维排样中的研究与应用 [J]. 浙江工业大学学报, 2016, 44(04):388-391.

[63] 于丰源. 基于遗传算法与粒子群算法的供水管网水力模型校核对比研究 [D]. 邯郸:河北工程大学, 2021.

[64] 胥珠峰. 基于优化粒子群的货物装箱管理方案 [J]. 计算机与数字工程, 2018, 46(08):1520-1524+1626.

[65] Shi Y, Eberhart R C. Empirical study of paticle swarm optimization [C] ll EvolutionaryC-omputation, 1999.

[66] 凌晗, 刘楠嶓, 武照云, 吴立辉. 基于改进遗传算法的矩形件排样优化研究 [J]. 现代制造技术与装备, 2017(09): 66-67+69.

[67] 孙佳正, 郭骏. 改进的双种群遗传算法在矩形件排样中的应用 [J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(15): 139-146.

[68] 王莉. 矩形件排样问题的遗传模拟退火混合求解算法 [J]. 锻压技术, 2021, 46(08): 70-76.

[69] 余星宝杨慧斌,周玉凤.基于模拟退火遗传算法的AGV调度系统研究 [J]. 计算机仿真, 2022, 39(05):76-80+116.

[70] Hopper, B.C.H Turton. An empirical investigation of metaheuristic and heuristic a-lgorithms for a 2D packing problem [J]. European Journal of Operational Research, 2001, 128(1).

[71] 陈江义, 宋雪枫, 张明伟. 融合蚁群算法和遗传算法的矩形件排样问题研究 [J]. 郑州大学学报(理学版), 2011, 43(02):79-82.

[72] 马康. 基于分布估计算法的矩形件排样优化问题研究 [D]. 镇江:江苏科技大学, 2016.

[73] Zhao Yichen, Chen Yaxiong, Lu Xiongbo, Zhou Lei, Xiong Shengwu. Aerial image recognition in discriminative bitransformer [J]. Signal Processing, 2023,207:108963.

[74] Wang Jingqi. Interpretable Image Recognition Models for Big Data With Prototypes and Uncertainty [J]. International Journal of Information Technologies and Systems Approach (IJITSA), 2023, 16(2):318122.

[75] Pu Tao, Sun Mingzhan, Wu Hefeng, Chen Tianshui, Tian Ling, Lin Liang. Semantic representation and dependency learning for multilabel image recognition [J]. Neurocomputing, 2023, 01:018.

[76] Dhekra El Hamdi, Ines Elouedi, Mai K Nguyen, Atef Hamouda. A Conic Radonba-sed Convolutional Neural Network for Image Recognition [J]. International Journal of Intelligent Systems and Applications(IJISA), 2023, 15(1).

[77] 刘晓东, 余和, 张朦丹, 刘琳琳, 李溯. 基于力传感器的车辆动态称重系统 [J]. 机电一体化, 2022, 28(06):30-34.

[78] 史世良. 车辆动态称重管理系统的设计与应用 [D]. 青岛:青岛大学, 2021.

[79] 文章岩. 雾霾环境下的车辆图像识别研究 [D]. 重庆:重庆交通大学, 2020.

[80] 唐国茹, 杨军, 郭华. 无人值守地磅自动称重系统在某矿山的应用 [J]. 现代矿业, 2021, 37(04):147-148+151.

中图分类号:

 U696.2    

条码号:

 002000074172    

馆藏号:

 YD10002352    

馆藏位置:

 203    

备注:

 403-西院分馆博硕论文库;203-余家头分馆博硕论文库    

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