《表2 智能调度KPI：基于启发式规则的散杂货港口泊位调度研究》

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《基于启发式规则的散杂货港口泊位调度研究》

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将本文提出的基于启发式经验的遗传算法（HGA）与传统的标准多目标遗传算法（MSGA）进行比较，每个算法独立运行30次，计算所得的模型目标平均值、均值标准差、首次出现均值的平均代数以及CPU运行时间，如表3所示。从表中可以看出:（1）HGA的求解效果优于MSGA，对于目标的平均值，HGA明显小于MSGA，具有更好的目标寻优能力；（2）HGA具有较小的均值标准差，目标均值波动较小，说明HGA具有比MSGA较好的稳定性；（3）在算法运行时间上，HGA的表现相对较差，这是因为在进行启发式规则，花费一定的时间在约束条件筛选分类上，但是整体时间控制在30 ms以内，能够满足智能调度的需求。