车辆调度和路线优化的多目标算法随着交通运输业的发展以及车辆数量的增加，车辆调度和路线优化问题变得越来越突出。
如何合理地调度车辆，优化车辆行驶的路线，对于提高交通运输效率，降低车辆行驶成本，以及缓解城市交通拥堵等问题都具有重要意义。
在实际的车辆调度和路线优化中，我们往往面临多个目标的权衡和平衡。
为了解决这一问题，多目标算法应运而生。
多目标算法是一种用于解决同时满足多个目标的优化问题的算法。
在车辆调度和路线优化中，我们通常需要考虑的目标包括：最短行驶距离、最短行驶时间、最小能耗、最大载重量等。
这些目标往往相互制约，不能简单地通过单目标优化算法来解决。
因此，多目标算法成为解决车辆调度和路线优化问题的有效工具。
一种常见的多目标算法是遗传算法。
遗传算法是模拟自然界的遗传和进化过程，通过不断地演化和迭代优化解空间中的个体来寻找最优解。
在车辆调度和路线优化中，我们可以将车辆和路线表示成染色体，通过交叉、变异等操作来生成新的染色体，并通过适应度函数来评估染色体的优劣。
通过多次迭代和演化，遗传算法可以找到满足多个目标的最优解。
除了遗传算法，还有许多其他的多目标算法可以用来解决车辆调度和路线优化问题。
例如，粒子群算法、模拟退火算法、蚁群算法等。
这些算法各具特点，适用于不同类型的问题。
在实际应用中，我们可以根据具体需求和问题特点选择合适的多目标算法进行求解。
综上所述，车辆调度和路线优化的多目标算法是解决交通运输中重要问题的有效手段。
通过合理地选择和应用多目标算法，我们可以实现车辆调度的优化，减少交通拥堵，提高运输效率，降低运输成本。
未来，随着算法技术的不断发展和创新，多目标算法在车辆调度和路线优化中的应用将会更加广泛，并为交通运输业带来更多的改善和创新。
基于改进遗传算法的泊位岸桥协调调度优化杨劼;高红;刘涛;刘巍【摘要】针对集装箱码头资源调度不合理造成资源浪费的问题,在考虑岸桥装卸成本的基础上,以在港集装箱船总的作业成本最小为优化目标,建立了基于非线性混合整数规划的泊位岸桥协调调度优化模型.为使模型更加接近码头操作的实际情况,模型假设船舶装卸时间依赖于为其分配的岸桥数.采用基于可拓关联函数的改进遗传算法对模型进行求解.改进算法强调了不可行解的重要性,用可拓关联度来衡量种群中不可行解的优劣程度,通过在种群迭代中始终保持一定数量的不可行解来维持种群多样性,从而克服传统算法局部搜索能力较差的缺陷.数值实验验证了模型和算法的可行性和有效性,与不考虑岸桥装卸成本的模型相比,能够有效减少港口资源的浪费.%A strategy for integrated berth and quay-crane scheduling was proposed to cope with unreasonable allocation of port resources in container terminals.First,a nonlinear mixed integer programming model which aims at minimizing the port operational cost was presented.And the loading and unloading cost of quay-crane was considered in the objective of our model.To make the model more realistic,the handling time of a vessel was assumed to depend on the number of assigned quay-cranes.Second,an improved genetic algorithm based on extenics dependent function was used to solve this model.In thisalgorithm,infeasible solutions play an important role.They were evaluated by their extenics dependent degrees.Some infeasible solutions were always contained in the population to maintain the diversity of the population.This improved local search ability of traditional geneticalgorithm.At last,the effectiveness and efficiency of the proposed model and algorithm were testified by several test pared with the model without considering the loading and unloading cost of quay-crane,the waste of resource is effectively reduced.【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2016(036)011【总页数】5页(P3136-3140)【关键词】集装箱码头;泊位岸桥协调调度;遗传算法;可拓关联函数;非线性混合整数规划【作者】杨劼;高红;刘涛;刘巍【作者单位】大连海事大学交通运输管理学院,辽宁大连 116026;大连海事大学数学系,辽宁大连 116026;中北大学计算机与控制工程学院,太原 030051;大连海事大学数学系,辽宁大连 116026【正文语种】中文【中图分类】TP301.6;U691.3码头资源调度优化一直是集装箱码头管理的难点问题。
