一种不定期船水运计划自动生成方法与流程

文档序号:37640476发布日期:2024-04-18 18:01阅读:93来源:国知局
一种不定期船水运计划自动生成方法与流程

本发明属于水运交通智能管理,具体涉及一种不定期船水运计划自动生成方法。


背景技术:

1、不定期船运输是一种没有固定航线、挂靠港口和班期的船舶营运方式。大宗货物,特别是干散货和液体散货如粮谷、煤炭、矿石、石油等通常都用此种方式组织运输。不定期船运输不论从承运的货运量或者参加不定期船运输的船舶吨位来说,在国际海运方面都占75%以上的比重,中国大宗货物水运量也高达全部水运量的80.6%。这些充分说明了不定期船运输在整个水路运输中的地位。

2、不定期船运输主要由航运公司根据运输订单不同的流向流量、发货和到达港口、发运日期以及船舶配置情况等编制运输计划来进行组织和调度,按期派船运送。制定合理的运输计划对充分发挥船只运力、节约运输成本、加速货物周转和节能减排都有重要意义。

3、然而由于不定期船运输的灵活性又给制定水运计划带来了诸多困难。不定期船水运计划本质上是一种货物、船舶、港口在时间和空间上的组合,需要把不同货物分配到多艘船舶上,每艘船舶需要按不同的货物装卸顺序选择不同的挂港顺序制定航线计划,同时要考虑船舶的载重限制和港口进出港时间窗的限制,因此制定过程复杂、繁琐,而且只要装卸顺序不同,分配船舶不同,或是挂港顺序不同就是不同水运计划方案,计划制定者还需要面临从众多可选方案中选择一个最合理方案的问题,然而随着订单数量和配置船舶数量的增加,可选方案数量将是一个阶乘级的天文数字,因此不定期船水运计划优化也是一个比较困难的问题。

4、目前不定期船水运计划制作主要依靠计划人员的经验,人工录入船期表和装卸清单,存在船水运计划制作时间长、计划合理性差、差错率高、可比性差、方案灵活性差以及与实际调度衔接差等诸多问题。


技术实现思路

1、本发明解决现有制作船水运计划制作时间长、计划合理性差、差错率高、可比性差以及方案灵活性差的问题,提供一种不定期船水运计划自动生成方法,在预先维护好港口资料的情况下,用户只需输入运输需求和配置船舶资料,即可自动生成优化的船期表和各港口的装卸清单。

2、本发明要求保护的技术方案如下:

3、一种不定期船水运计划自动生成方法,包括如下步骤:

4、s1:制定水运计划约束条件,并根据水运计划约束条件生成水运计划模型;所述水运计划模型用于输入运输需求和配置船舶资料,输出满足水运计划约束条件的水运计划表;所述水运计划表中包括所有符合约束条件的水运计划;

5、s2:将所述水运计划、水运计划约束条件、运输需求、配置船舶资料和水运计划表涉及的参数数据进行存储;

6、s3:设计基于分层遗传算法的优化方法,通过逐代变异进化,对s2中存储的水运计划表中所有水运计划进行优化,获得优化的水运计划;所述基于分层遗传算法的优化方法分为两层,第一层用于完成装卸任务在不同船舶间的分配与互换,第二层是将第一层生成的每条船的装卸任务集合转换为运输任务,并求解获取运输任务的最佳航线,并将结果返回第一层以生成船舶装卸计划和配载计划并检查其有效性,由第一层挑选最优解并输出水运计划;所述水运计划包括船期表和装载清单;所述装卸任务指分配到每一艘船舶的货物信息,由多艘船舶共同完成运输的订单被拆分为若干个装卸任务;

7、s4:分别记录和存储s3步骤涉及的数据和表。

8、优选地,s1所述水运计划约束条件包括:航线班期间隔要求、每航次挂港符合港口靠泊窗口期要求、每航次船舶装货量符合船舶装载量要求、每航次船舶航速符合到港时间要求、每航次选用船舶适用该航线要求、所有航次装货量=港口货源总量要求。

9、优选地,s2中所述参数数据包括:航线、航段、运输订单、装卸任务和运输任务;所述航线将港口代码用-链接成字符串;所述航段将所述航线拆解成若干段,用字符串表示;所述运输订单描述客户运输货物信息,用字典表示,包括订单号、起运港、卸运港、总运量;所述装卸任务描述分配到每一艘船舶的货运信息,用字典表示;所述运输任务由若干个装卸任务组成,用数组表示;所述参数数据构成数据结构。

10、优选地,s3具体步骤包括:

11、s31:生成初始解,即按传统业务规则生成最初的水运计划;

12、s32:模仿遗传变异行为交叉变换s31所述水运计划中各船分配的装卸任务,生成新的运输任务;

13、s33:调用航路生成算法,生成优化的航路,结合s32中新的运输任务共同组成新的水运计划;

14、s34:检查s33中新的水运计划的合法性,包括检查装卸任务是否超载、航段合计载货量是否小于船舶载重能力;

15、s35:计算s34中合法的水运计划的适应度值;

16、s36:重复s32-s35步骤生成多种水运计划;

17、s37:比较s36各水运计划的适应度最优值和历史最优值,并保存适应度最优值和历史最优值;

18、s38:如果达到终止规则,则结束优化,输出最优水运计划;否则,挑选下一代变异的候选集,重复步骤s31-s37。

19、优选地,s33中所述航路生成算法是将所有的运输任务分成多轮,每一轮的步骤包括:

20、s331:获取本轮运输任务起运港和卸货港在上一轮航路中的位置,分别用i和j表示,如果起运港和卸货港在上一轮航路中没有出现过,那么i为0,j为0;设置标志位flag,用于表示本轮是否需要插入本轮起运港,flag=0;

21、s332:获取上一轮运输任务中起运港和卸货港在航路中的位置,分别用li和lj表示;本轮起运港卸货港的插入位置分别记作ci和cj;

22、s333:比较s331中i和s332中li,如果i大于等于li,说明本轮起运港已经在航路中存在,无需在本轮航路中插入起运港,那么ci=i;否则需要在本轮航路中插入本轮起运港,ci=li+1;

23、s334:在ci位置插入本轮起运港,flag=1;

24、s335:比较s331中j和ci,如果j大于等于ci,说明本轮卸货港已经在航路中存在,无需在本轮航路中插入卸货港,跳转s339;否则需要在本轮航路中插入本轮卸货港,cj=ci+1,跳转s336;

25、s336:在cj位置插入本轮卸货港;

26、s337:将cj的值加1,然后比较cj与上一轮结束后港口的数量(ports)+1的值,如果cj<=ports+1,那么跳转s336;否则,如果flag为0,跳转s339,如果flag为1跳转s338;

27、s338:将ci的值加1,然后比较ci与上一轮结束后港口的数量(ports)+1的值,如果ci<=ports+1,那么跳转s334;否则,跳转s339;

28、s339:本轮结束;

29、当最后一轮运输任务结束时得到可选航路,航路生成算法结束。

30、优选地,所述终止规则为迭代次数到达150次或者适应度最优值和历史最优值连续迭代10次都没有变化。

31、优选地,s31中所述初始解是采用s1中所述水运计划模型生成的,满足s1制定的水运计划约束条件。

32、优选地,s35所述适应度值的计算公式如下:

33、

34、其中,代表船舶运输量;代表船舶运输距离;k表示船舶集合,k={0,1,2,l,k},其中k表示第k艘配送船舶;i表示起运港口集合,i={0,1,2,l,i},其中i表示第i个中心港口;j表示目的港口集合,j={0,1,2,l,j},其中j表示第j个需求港口;qkij表示每条船舶k从港口i到港口j的运输量;ykij表示如果船舶k从港口i直接到港口j,其值为1,否则为0;dij表示任意港口i和港口j的距离。

35、优选地,s4中所述s3步骤涉及的数据包括:基础数据、输入数据、中间计算结果数据和输出数据;所述基础数据包括港口信息和港口距离;输入数据包括运输订单任务和船舶配置;所述中间计算结果数据包括最佳任务、最佳航线、航线计划、装载清单、航段配载、任务执行可选方案;所述输出数据包括船期和最终生成装载清单。

36、优选地,s4中所述s3步骤涉及的表与s4中所述s3步骤涉及的数据的类型相对应,每一种数据类型对应一张数据表。

37、有益效果:

38、本发明提供一种不定期船水运计划自动生成方法,制定水运计划约束条件,并根据水运计划约束条件生成水运计划模型,所述水运计划模型用于输入运输需求和配置船舶资料,输出满足水运计划约束条件的水运计划表,方便后续采用分层遗传算法仅针对符合水运计划约束条件的水运计划表进一步进行优化,减少不必要的计算;将所述水运计划、水运计划约束条件、运输需求、配置船舶资料和水运计划表涉及的参数数据进行存储,方便后续计算使用;设计基于收敛性和并行性较好的分层遗传算法的优化方法自动生成水运计划,每次制作过程仅需几分钟,相对于传统人工制作计划每次动辄数小时的方法,具有明显的速度优势,解决现有制作船水运计划制作时间长的问题。所述基于分层遗传算法的优化方法分为两层,第一层用于完成装卸任务在不同船舶间的分配与互换,第二层是将第一层生成的每条船的装卸任务集合转换为运输任务,并求解获取运输任务的最佳航线,并将结果返回第一层以生成船舶装卸计划和配载计划并检查其有效性,剔除不合理的水运计划,大大减少了水运计划出错的概率,解决现有制作船水运计划计划合理性差、差错率高的问题;第二层得到的多种水运计划结果,返回第一层以生成船舶装卸计划和配载计划并检查其有效性,由第一层挑选最优解并输出船期表和装载清单,如果有特殊要求可灵活的修改输入来调整计划,第一层提供水运计划的有效性检测,以保证修改过的水运计划是可操作且比较优化的可行方案,解决现有制作船水运计划灵活性差的问题。本发明提供的方法可灵活调整配置船舶数量、船舶参数和港口参数,并按照多种假设生成多种水运计划,由于水运计划生成速度较快,使用者可以按不同配置参数多制作几套水运计划方案进行比较,解决现有制作船水运计划可比性差的问题。设计特定的数据结构和数据表用于分别记录和存储s3步骤涉及的数据和表;对s3步骤涉及的数据和表记录和存储,使得s3步骤中的中间计算结果也得到记录和保存,减少大量的重复计算,提高了计算的效率,进一步减少水运计划制定的时间。

39、本发明方法中提供明确的计算水运计划的适应度值,采用逐代进化的优化算法,使得本发明方案生成的水运计划比人工水运计划方案评价结果更好、更优化。

40、在实际生产过程中,水运计划方案往往与实际生产有一些偏差,如货量偏差、航速偏差或港口停是偏差,本发明在具体实施时可为生产系统开放数据接口,可通过接口标记实际货量和作业时间,可基于时间轴对尚未执行的计划部分继续进行优化和调整,使其更好地与实际生产衔接。

41、本发明提供了一种快速航路生成算法,在优化算法中有一个重要的计算环节就是根据船舶运输任务生成最佳航路。但由于运输任务中涉及多个港口,各港口间的不同连接组合可构成很多的航路,所以需要从中快速找出最优的航行路线。由于运输任务执行的先后次序能直接影响航路的选择,因此,本技术中利用这个特点将所有的运输任务分成多轮,通过分层计算变换多轮任务的执行顺序可提供多种符合要求的可选水运计划方案。

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