婚纱网站模板,杭州网络公司建网站,建网站做站在,宁波公司注销粒子群算法#xff08;Particle Swarm Optimization#xff0c;PSO#xff09;是一种基于群体智能的优化算法#xff0c;它通过模拟鸟群或鱼群的行为来寻找最优解。在泊位调度问题中#xff0c;目标是最小化所有船只在港时间的总和#xff0c;而PSO算法可以帮助我们找到一…粒子群算法Particle Swarm OptimizationPSO是一种基于群体智能的优化算法它通过模拟鸟群或鱼群的行为来寻找最优解。在泊位调度问题中目标是最小化所有船只在港时间的总和而PSO算法可以帮助我们找到一个较优的调度方案。
泊位调度问题是指在有限数量的泊位资源下安排船只的到港和离港时间以最小化船只在港等待的时间。该问题存在多个约束条件如泊位容量、船只到港和离港时间窗口等。
PSO算法的核心思想是通过模拟粒子在解空间中的移动来搜索最优解。每个粒子代表一个解并根据自身的历史最佳解和群体的历史最佳解进行调整。粒子根据自身和邻域最优解的信息更新速度和位置以逐渐靠近最优解。
在泊位调度问题中每个粒子的位置可以表示为一个泊位调度方案其中每个船只被分配到一个特定的泊位并确定其到港和离港时间。粒子的速度和位置更新规则可以根据目标函数来定义以使船只在港时间的总和最小化。
PSO算法的优点在于简单且易于实现能够在高维解空间中找到较优解。然而对于泊位调度问题这样的复杂问题PSO算法可能会陷入局部最优解。为了克服这个问题可以采用多种改进方法如引入局部搜索机制或组合其他优化算法。
总结而言粒子群算法是一种有效的优化算法适用于解决泊位调度问题。通过调整粒子的速度和位置并结合合适的目标函数可以找到一个较优的泊位调度方案以最小化船只在港时间的总和。然而对于复杂的问题仍然需要进一步的研究和改进。 流程如下: 数据:
停泊时间: 船舶泊位 1# 2# 3# 4# 5# 6# 船1 3 3 3.290323 3.290323 3.290323 3.290323 船2 3.29 3.29 3.608387 3.608387 3.608387 3.608387 船3 3.35 3.35 3.674194 3.674194 3.674194 3.674194 船4 5 5 5.483871 5.483871 5.483871 5.483871 船5 1.94 1.94 2.127742 2.127742 2.127742 2.127742 船6 1.45 1.45 1.590323 1.590323 1.590323 1.590323 船7 0.97 0.97 1.063871 1.063871 1.063871 1.063871 船8 4.61 4.61 5.056129 5.056129 5.056129 5.056129 船9 5.06 5.06 5.549677 5.549677 5.549677 5.549677 船10 7.29 7.29 7.995484 7.995484 7.995484 7.995484 船11 2.68 2.68 2.939355 2.939355 2.939355 2.939355 船12 5.74 5.74 6.295484 6.295484 6.295484 6.295484 船13 0.65 0.65 0.712903 0.712903 0.712903 0.712903 船14 1.26 1.26 1.381935 1.381935 1.381935 1.381935 船15 0.81 0.81 0.888387 0.888387 0.888387 0.888387 船16 1.58 1.58 1.732903 1.732903 1.732903 1.732903 船17 0.77 0.77 0.844516 0.844516 0.844516 0.844516 船18 1 1 1.096774 1.096774 1.096774 1.096774 船19 3.1 3.1 3.4 3.4 3.4 3.4 船20 0.71 0.71 0.77871 0.77871 0.77871 0.77871 船21 0.97 0.97 1.063871 1.063871 1.063871 1.063871 船22 3.23 3.23 3.542581 3.542581 3.542581 3.542581 到港时间 到港时间 装卸量 0:00 93 3:00 102 3:20 104 3:20 155.25 6:00 60 6:00 45 6:20 30 8:00 143 8:00 157 9:00 226 10:00 83 10:30 178 11:00 20 12:00 39 12:00 25 14:40 49 14:40 24 15:00 31 15:00 96 18:50 22 21:10 30 22:00 100 装卸速度 装卸速度 泊位1 31 泊位2 31 泊位3 34 泊位4 35 泊位5 36 泊位6 37 程序结果: 粒子群算法优化得到最优成本 Valuebest 70.7209677419355 粒子群算法优化得到最优粒子 psobest 1 至 6 列 -1 -0.276376816044633 0.0110834051789061 -0.588322236509362 -0.871896419169566 1 7 至 12 列 0.882043641594225 0.394648902367656 0.649790379151507 -1 -0.0590250701437167 -1 13 至 18 列 1 1 0.941078162307071 1 0.925858029802935 -0.755714050637173 19 至 24 列 0.642324983266078 1 1 1 6.33758011393659 5.85939735126611 25 至 30 列 6.99 2.49649225428723 4.78659200827198 6.99 6.99 5.21051862147312 31 至 36 列 4.23951824644256 1 2.42088917195685 3.73458639406582 6.99 6.99 37 至 42 列 2.24808981777205 5.21345040727043 4.55442530362547 1.11174406517414 1 1 43 至 44 列 1.69713330740672 6.04705817521954 y 70.7209677419355 G 1 6 0 3.29032258064516 10 1 9 16.29 12 3 10.5 16.7954838709677 5 4 6 8.12774193548387 18 1 16.29 17.29 4 2 3.33333333333333 8.33333333333333 2 5 3 6.60838709677419 11 2 10 12.68 3 6 3.33333333333333 7.00752688172043 8 5 8 13.0561290322581 19 1 17.29 20.39 9 4 8.12774193548387 13.6774193548387 7 6 7.00752688172043 8.07139784946237 17 4 14.6666666666667 15.5111827956989 15 2 12.68 13.49 6 6 8.07139784946237 9.66172043010753 13 6 11 11.7129032258064 14 6 12 13.381935483871 16 5 14.6666666666667 16.3995698924731 20 1 20.39 21.1 21 1 21.1666666666667 22.1366666666667 22 6 22 25.5425806451613 Stime 0 3.29032258064516 3 6.60838709677419 3.33333333333333 7.00752688172043 3.33333333333333 8.33333333333333 6 8.12774193548387 8.07139784946237 9.66172043010753 7.00752688172043 8.07139784946237 8 13.0561290322581 8.12774193548387 13.6774193548387 9 16.29 10 12.68 10.5 16.7954838709677 11 11.7129032258064 12 13.381935483871 12.68 13.49 14.6666666666667 16.3995698924731 14.6666666666667 15.5111827956989 16.29 17.29 17.29 20.39 20.39 21.1 21.1666666666667 22.1366666666667 22 25.5425806451613 S 1 10 12 5 18 4 2 11 3 8 19 9 7 17 15 6 13 14 16 20 21 22 T 6 5 6 2 4 6 6 5 4 1 2 3 6 6 2 5 4 1 1 1 1 6 Stime 0 3.29032258064516 3 6.60838709677419 3.33333333333333 7.00752688172043 3.33333333333333 8.33333333333333 6 8.12774193548387 8.07139784946237 9.66172043010753 7.00752688172043 8.07139784946237 8 13.0561290322581 8.12774193548387 13.6774193548387 9 16.29 10 12.68 10.5 16.7954838709677 11 11.7129032258064 12 13.381935483871 12.68 13.49 14.6666666666667 16.3995698924731 14.6666666666667 15.5111827956989 16.29 17.29 17.29 20.39 20.39 21.1 21.1666666666667 22.1366666666667 22 25.5425806451613
