基于混合遺傳算法的航運集裝箱空箱調(diào)運優(yōu)化研究.pdf

1、經(jīng)濟發(fā)展的不平衡導致貿(mào)易流不平衡，使得集裝箱空箱的供給與需求嚴重不均，因此帶來了巨大數(shù)量的集裝箱空箱調(diào)運，每年的空箱運量占據(jù)了全部集裝箱運量的五分之一。同時，航運企業(yè)的各項運營成本之中，集裝箱管理成本已成為僅次于港口使用費的第二大成本，而集裝箱管理成本一半以上是空箱調(diào)運成本和與空箱調(diào)運密切相關(guān)的租箱成本。因此，有效的組織和調(diào)配空箱流動，降低集裝箱空箱的調(diào)運成本對所有航運企業(yè)都是至關(guān)重要的。但是，空箱調(diào)運問題本身的復雜性成為問題解決的瓶頸

2、。遺傳算法是模擬自然界生物進化機制發(fā)展起來的隨機全局搜索優(yōu)化算法，它借鑒了達爾文的進化論和孟德爾的遺傳學說。其本質(zhì)是一種高效、并行、全局搜索的方法，它能在搜索過程中自動獲取和積累有關(guān)搜索空間的知識。但它自身也有不足的地方，如容易出現(xiàn)過早收斂，局部搜索能力不強等。同時，傳統(tǒng)的優(yōu)化算法如最速下降法，雖然全局搜索能力較弱，但具有較好的局部搜索能力。因此，我們設(shè)計了混合遺傳算法。即在遺傳算法進化的過程中引入局部搜索的最速下降法，彌補遺傳算法較弱

3、的局部搜索能力的同時改善其易早熟缺陷。 本文將上述混合遺傳算法應用于航運集裝箱空箱調(diào)運問題。首先根據(jù)空箱調(diào)運問題的特點，提出將班輪公司空箱調(diào)運流程分為“制定空箱調(diào)運任務計劃”的第一階段和“調(diào)運空箱到任務計劃出發(fā)港口”的第二階段。針對第二階段建立空箱調(diào)運數(shù)學模型，并在此基礎(chǔ)上設(shè)計了基于整數(shù)編碼的混合遺傳算法來求解模型。最后，通過一系列的試驗結(jié)果表明，此算法在解決復雜空箱調(diào)運問題，尋找最優(yōu)(近似最優(yōu))調(diào)運策略上有很好的尋優(yōu)效果。研究