《表1 KPI对照表：散杂货港口多资源协同调度优化研究》

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《散杂货港口多资源协同调度优化研究》

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本文以散杂货港口船舶进港数据为例，调度周期为T=24h。根据某日内港口的人工调度数据，得到港口资源调度数据以及人工调度KPI指标结果，如表1所示。本文采用遗传算法求解优化调度问题，实验参数设置如下：进化代数500，种群规模100，交叉概率0.8，变异概率0.02，通过Java SE编程实现，实验环境：CPU为Intel [email protected]。从表1对比可以看出，与人工调度相比较，智能优化调度在港口利润、港口吞吐量、船舶在港时间、泊位利用率以及运输机械行驶距离等各项指标都较大改善，港口资源利用更加合理，说明智能调度生成的方案可行有效。