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An Adaptive Island Evolutionary Algorithm for the berth scheduling problem
Memetic Computing ( IF 4.7 ) Pub Date : 2019-08-08 , DOI: 10.1007/s12293-019-00292-3 Maxim A. Dulebenets
Memetic Computing ( IF 4.7 ) Pub Date : 2019-08-08 , DOI: 10.1007/s12293-019-00292-3 Maxim A. Dulebenets
Increasing volumes of the seaborne containerized trade put additional pressure on marine container terminal operators. Long congestion periods have been reported at certain marine container terminals due to inability of the infrastructure to serve the growing demand, increasing number of megaships, port disruptions, and other factors. In order to alleviate congestion and avoid potential cargo delivery delays to the end customers, marine container terminal operators have to enhance the efficiency of their operations. This study focuses on improving the seaside operations at marine container terminals. A new Adaptive Island Evolutionary Algorithm is proposed for the berth scheduling problem, aiming to minimize the total weighted service cost of vessels. The developed algorithm simultaneously executes separate Evolutionary Algorithms in parallel on its islands and exchanges individuals between the islands based on an adaptive mechanism, which allows more efficient exploration of the problem search space. A set of extensive computational experiments indicate that the optimality gaps of the Adaptive Island Evolutionary Algorithm do not exceed 1.93% for the considered small-size problem instances. Furthermore, the proposed solution algorithm was compared against the other state-of-the-art metaheuristic algorithms and exhibited statistically significant improvements in terms of the objective function values.
中文翻译:
泊位调度问题的自适应孤岛进化算法
海上集装箱贸易量的增加给海上集装箱码头经营者带来了额外的压力。据报道,由于基础设施无法满足不断增长的需求,巨型船舶的数量增加,港口中断和其他因素,某些海运集装箱码头的拥堵时间较长。为了减轻拥挤并避免潜在的货物延迟交付给最终客户,海运集装箱码头运营商必须提高运营效率。这项研究的重点是改善海运集装箱码头的海边作业。针对泊位调度问题,提出了一种新的自适应岛进化算法,其目的是使船舶的加权服务总成本最小。所开发的算法同时在其孤岛上并行执行独立的进化算法,并基于自适应机制在孤岛之间交换个体,从而可以更有效地探索问题搜索空间。一组广泛的计算实验表明,对于所考虑的小问题实例,自适应孤岛进化算法的最优差距不超过1.93%。此外,将所提出的解决方案算法与其他最新的元启发式算法进行了比较,并且在目标函数值方面显示出统计学上的显着改进。一组广泛的计算实验表明,对于所考虑的小问题实例,自适应孤岛进化算法的最优差距不超过1.93%。此外,将提出的解决方案算法与其他最新的元启发式算法进行了比较,并且在目标函数值方面显示出统计学上的显着改进。一组广泛的计算实验表明,对于所考虑的小问题实例,自适应孤岛进化算法的最优差距不超过1.93%。此外,将所提出的解决方案算法与其他最新的元启发式算法进行了比较,并且在目标函数值方面显示出统计学上的显着改进。
更新日期:2019-08-08
中文翻译:
泊位调度问题的自适应孤岛进化算法
海上集装箱贸易量的增加给海上集装箱码头经营者带来了额外的压力。据报道,由于基础设施无法满足不断增长的需求,巨型船舶的数量增加,港口中断和其他因素,某些海运集装箱码头的拥堵时间较长。为了减轻拥挤并避免潜在的货物延迟交付给最终客户,海运集装箱码头运营商必须提高运营效率。这项研究的重点是改善海运集装箱码头的海边作业。针对泊位调度问题,提出了一种新的自适应岛进化算法,其目的是使船舶的加权服务总成本最小。所开发的算法同时在其孤岛上并行执行独立的进化算法,并基于自适应机制在孤岛之间交换个体,从而可以更有效地探索问题搜索空间。一组广泛的计算实验表明,对于所考虑的小问题实例,自适应孤岛进化算法的最优差距不超过1.93%。此外,将所提出的解决方案算法与其他最新的元启发式算法进行了比较,并且在目标函数值方面显示出统计学上的显着改进。一组广泛的计算实验表明,对于所考虑的小问题实例,自适应孤岛进化算法的最优差距不超过1.93%。此外,将提出的解决方案算法与其他最新的元启发式算法进行了比较,并且在目标函数值方面显示出统计学上的显着改进。一组广泛的计算实验表明,对于所考虑的小问题实例,自适应孤岛进化算法的最优差距不超过1.93%。此外,将所提出的解决方案算法与其他最新的元启发式算法进行了比较,并且在目标函数值方面显示出统计学上的显着改进。