探析遗传算法及其在引航排班中的应用研究

《探析遗传算法及其在引航排班中的应用研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、学位论文遗传算法及其在引航排班中的应用研究刘冰指导教师贾传荧教授申请学位级别工学硕士专业名称交通信息工程及控制学位授予单位大连海事大学2007年3月中文摘要摘要引航员资源是引航公司人力资源的核心，其人力成本也占了整个人力成本的大部分，怎样优化配置引航员资源已经成为一个迫切需要解决的问题。引航员资源的管理重点就是在引航员排班上。引航排班问题是属于组合优化的问题，在引航公司的运营控制中占有重要地位。由于此类问题规模庞大并且限制因素复杂，所以智能算法在解决该类问题中得到广泛运用。本文以宁波大港引航有限公司为例，针对引航任务组合问题，提出应用遗传算

2、法和启发式搜索方法产生可行、高效的引航任务组合的自动排班方法，此方法充分考虑引航任务组合中的排班规则和运营成本因素，因此在实际应用中取得了较好的效果。目前应用于人员排班方面的算法有模拟退火算法，遗传算法等。其中遗传算法是一类借鉴生物界自然选择和遗传机制的随机搜索算法，其应用优势在于可以处理传统搜索方法难以解决的复杂的非线性问题。遗传算法的特点是可行解空间搜索范围大，避免局部最优解的产生。将该算法应用在人员排班问题上，在实验分析中验证了它的有效性。本文主要做了以下几个方面的研究工作：分析了宁波港排班的规则和特点，重点研究了手工排班的经验和方法

3、，并在此基础上提出了引航任务自动组合的排班方法；以宁波港现行的引航员资料和排班准则为基础，通过算法实现了引航任务组合的自动生成；比较分析了自动排班结果与实际的手工排班结果，证明此方法的有效性。关键词：遗传算法；引航排班；引航任务组合；组合最优化英文摘要GeneticAlgorithmanditsapplicationinpilotschedulingAbstractThepilotl屯SOUrCeisthekeyofpilotcompayhumanresource，whosecostcoversalargepercentageoftheov

4、erallhumanresonrcecost．Howtooptimizethedeploymentofthepilotresourcehasbecomeallimperativeissue．Theessentialpointofpilotmanagementisthescheduling．Thepilotshiftarrangementproblembelongstothedomainofcombinationoptimizationandplaysanimportantroleinpilotcompany’operationalcontr

5、01．Becauseofitshugescaleandcomplicatedlimitations，intelligentalgorithmshavebeenwidelyappliedforit．Thisthesiscombinedthegeneticalgorithmsandtheheuristicalgorithmtogenerateapplicableandefficientpilottaskassignment．Sincethismethodhastakenfullconsiderationofshiftarrangementrul

6、esandoperationalcost,itfitsforthepmodcalsituationquitewell．Atpresent，thealgorifltmofHentisticSolutionMethodsaboutcrewschedulingincludessimulatedannealingalgorithmandgeneticalgorithm．Geneticalgorithmisakindofrandomsearchingmethodusinglives’naturalselectionandgeneticmechanis

7、m．Itsapplicationpredominanceliesincomplicatedandnon-linearproblems，whicharedifficultfoftraditionalsearchingmethods．BecausetheGeneticalgorithmCansearchabigsolutionspaceintheparallelmechanismwhichcanavoid∞hievingtheresultoflocaloptimization，80itispopularwithdisposingtheoptim

8、izationproblem．Inthisthesis．weusethisalgorithmtosolvetheproblemandfinditabetterwaythanotl