發(fā)布時間：2019-06-03 20:39

【摘要】：隨著軍事格局的日益變化,建造可以長時間在海上航行的大型船舶的需求愈來愈多。物資補給是影響此類船舶續(xù)航能力和機動性的重要因素,在較短的時間完成物資補給對于海上航行的大型船舶而言顯得尤為重要,研究物資補給理論搬運時間優(yōu)化問題、探討優(yōu)化模型和計算方法,具有重要的理論和現(xiàn)實意義。本文以某大型船舶物資補給為背景,建立理論搬運時間優(yōu)化模型,主要從轉(zhuǎn)運環(huán)節(jié)物流量控制和轉(zhuǎn)運策略選擇兩個方面對物資補給過程進行優(yōu)化,其決策目標是使搬運時間最短。從物資種類和補給口數(shù)量兩個因素來抽象物資補給過程,將優(yōu)化問題分為單物資單補給口、單物資雙補給口、多物資單補給口、多物資雙補給口四種情形。對于單物資補給情形,歸結(jié)為網(wǎng)絡(luò)最大流問題,采用Ford-Fulkerson算法進行計算優(yōu)化,最大化系統(tǒng)流量,意即搬運時間最短。對于多物資補給情形,優(yōu)化內(nèi)容為碼頭至船舶混合發(fā)貨的組合方案,即轉(zhuǎn)運策略,此種情形屬于NP-hard問題,與車間調(diào)度問題類似,基于事件驅(qū)動思想,建立了優(yōu)化模型,以碼頭到船舶的混合發(fā)貨方案為變量,以搬運時間最小為目標函數(shù);采用遺傳算法進行求解,對變量進行矩陣編碼,并提出矩陣轉(zhuǎn)換方式使交叉之后產(chǎn)生的非法染色體合法化。由于標準遺傳算法容易陷入局部最優(yōu)且收斂較慢,本文在標準遺傳算法的基礎(chǔ)上進行改進。最后以某一具體實例為背景,驗證了本文模型和算法的有效性,也證明了改進遺傳算法較標準遺傳算法能得到更好的解并加快收斂速度。
[Abstract]:With the increasing change of military pattern, there is more and more demand for the construction of large ships that can sail at sea for a long time. Material supply is an important factor affecting the endurance and maneuverability of this kind of ship. It is particularly important for large ships sailing at sea to complete the material supply in a relatively short time. The optimization of material supply theory handling time is studied. It is of great theoretical and practical significance to discuss the optimization model and calculation method. Based on the material supply of a large ship, this paper establishes a theoretical transportation time optimization model, which mainly optimizes the material supply process from two aspects: the flow control of the transfer link and the selection of the transportation strategy. Its decision-making goal is to minimize the handling time. The process of material supply is abstracted from the two factors of material type and supply port quantity. The optimization problem is divided into four cases: single material single supply port, single material double supply port, multi-material single supply port and multi-material double supply port. For the case of single material supply, the problem of network maximum flow is reduced to the problem of network maximum flow. Ford-Fulkerson algorithm is used to optimize the calculation and maximize the system traffic, that is to say, the handling time is the shortest. For the case of multi-material supply, the optimization content is the combination scheme of mixed shipment from wharf to ship, that is, the transportation strategy, which belongs to the NP-hard problem, which is similar to the job shop scheduling problem. Based on the event-driven idea, the optimization model is established. The mixed shipping scheme from wharf to ship is taken as the variable, and the minimum handling time is taken as the objective function. Genetic algorithm is used to solve the problem, the variables are encoded by matrix, and the matrix transformation method is proposed to legitimize the illegal chromosomes after crossing. Because the standard genetic algorithm is easy to fall into local optimization and the convergence is slow, this paper improves on the basis of the standard genetic algorithm. Finally, based on a specific example, the effectiveness of the model and algorithm is verified, and it is proved that the improved genetic algorithm can get better solution and accelerate the convergence speed than the standard genetic algorithm.
【學位授予單位】：華中科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：U693

【參考文獻】

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本文編號：2492210