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摘要
针对自动化集装箱码头中岸桥与人工智能运输机器人(Artificial Intelligence Robot of Transportation，ART)的集成调度问题，依据作业阶段将设备能耗划分成多个表现形式，构建以最小化岸桥和ART的总能耗为目标的整数规划模型。为提高求解质量，提出一种具有重组变异和随机扰动的自适应粒子群算法。根据不同时期的搜索需求，对惯性权重实行自适应调整；并引入随机粒子增强个体的交互能力，结合迭代进程对最优粒子实施不定维更新，为其摆脱局部困境提供更多机会。最后，以天津港北疆C段自动化集装箱码头为研究背景设计不同规模算例，将改进算法与GUROBI求解器以及其他算法进行比较，验证了模型和算法的有效性。结果表明，随着岸桥和ART的配置数量逐渐增加，作业进程加快，码头总能耗分别呈现降低和先降后升的趋势；此外，相比于传统的调度模型，所提方法能够在较短的完工时间里节约更多的作业能耗。
- 出版日期2022-3-29
- 单位武汉理工大学
