优化集装箱堆场空间分配的启发式算法探究

"集装箱堆场分配问题的启发式方法研究" 这篇硕士学位论文主要探讨了在经济全球化背景下，我国港口面临集装箱运输量急剧增长所引发的堆场能力不足的问题。论文聚焦于优化集装箱堆场空间分配，以提高港口运营效率和整体效益。 首先，论文介绍了我国港口的现状以及集装箱堆场的基本概念、功能和操作流程。堆场作为港口物流过程中的关键环节，其空间分配的合理性直接影响港口的运营效率。论文中提及了模拟退火、遗传算法和禁忌算法等几种解决堆场空间分配问题的现有算法。 接下来，论文提出了基于递归算法的“下落”(DROP)方法，用于最小化堆场空间占用。该方法利用递归思想，对具有优先级顺序的集装箱存储请求进行空间分配，通过实验验证，得出优化空间请求序列是解决堆场空间分配问题的核心。 随后，为了找到最优序列，论文设计了一种关键请求局部邻近搜索策略。它首先通过时间排序生成初始序列，然后通过寻找关键请求进行局部搜索，不断优化优先级序列，从而找出最优解。此方法同样通过仿真试验验证了其有效性。 最后，论文扩展讨论了堆场调度信息系统的功能和架构，特别是如何运用OpenGL技术来解决系统中的可视化问题。这表明，信息化工具和技术对于优化堆场管理具有重要意义。 关键词：堆场空间分配；关键请求；局部搜索；调度信息系统 这篇研究不仅深入研究了启发式算法在堆场空间分配中的应用，还探讨了与之相关的信息系统设计，为实际港口运营提供了理论支持和实践指导。