《表1 三种算法运行结果对比》

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《基于多阶邻接变换的船闸调度模型》

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以广西某大型水利枢纽2017年某期船闸调度数据为例进行对比分析。分别以“先到先过”调度模型、基于遗传算法的调度模型和本文模型进行仿真试验。其中，“先到先过”模型以船舶到达并申请过闸的顺序作为船舶进入闸室的唯一凭据，先到闸者先入闸，入闸后采用与本模型一致的二维平面排布算法，即基于宽度优先的原则从闸室头部逐步排布至尾部，直至闸室无法再排入新船或者船舶全部排完为止；基于遗传算法的调度模型则以文献[5]为参考，待调度船舶入闸序列的构造采用文献[5]中列出的染色体结构、种群规模、遗传算子、交叉变异策略来生成，并采用本模型的调度评价指标作为染色体个体的适应度函数。基于Windows7操作系统，在4 G内存的Matlab环境下，在相同的数据集上分别运行三种算法模型，结果见表1。由表1可以看出，在待调度船舶总数一定的情况下，本文模型无论在调度次数、闸室面积使用率、船舶平均等待时长等指标上表现均较优异，且相较于遗传算法，本模型具有较强的鲁棒性和对于不同样本集的普适性，能快速、稳定地收敛且结果可重现，具有更好的工程使用价值。