1、碼頭貨輪集裝箱裝卸的優(yōu)化問題摘要集裝箱“貨幣化”已成為發(fā)展趨勢(shì)，而港口發(fā)展?jié)u漸滯后于集裝箱的吞吐量，研究集裝箱裝卸的優(yōu)化問題能有效擴(kuò)大港口生產(chǎn)力，提高港口經(jīng)濟(jì)效益。本文將建立集卡線路規(guī)劃模型和岸橋、集卡與龍門吊協(xié)同優(yōu)化模型，通過禁忌搜索算法進(jìn)行求解，并通過青島港的數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行實(shí)證分析。對(duì)于提高裝卸效率，降低裝卸成本這一問題，我們將其分解為線路規(guī)劃、協(xié)同優(yōu)化和模型檢驗(yàn)三個(gè)子問題進(jìn)行分析。針對(duì)問題一，我們建立了集卡線路規(guī)劃模型。通過對(duì)青島港前灣港集裝箱碼頭（QQCT）的航拍圖和雷達(dá)圖進(jìn)行分析，畫出了碼頭泊位到堆場(chǎng)的平面圖，按照相應(yīng)的比例尺，得到實(shí)際碼頭與堆場(chǎng)間的距離、各堆場(chǎng)間的相互距離。通過集卡

2、行駛的速度，計(jì)算得到集卡從碼頭到堆場(chǎng)的時(shí)間、集卡在各堆場(chǎng)之間行駛的相互時(shí)間和集卡從堆場(chǎng)返回碼頭的時(shí)間。集卡在運(yùn)輸過程中，要盡量減少空集卡的行駛，即運(yùn)送集裝箱返回的途中攜帶需要裝運(yùn)到船上的集裝箱。利用第一階段的禁忌搜索算法，當(dāng)所需裝卸集裝箱位置確定后，最短的行駛路線也就計(jì)算出來。針對(duì)問題二，我們建立了橋吊、集卡和龍門吊的協(xié)同優(yōu)化模型。問題一計(jì)算的集卡最佳線路分配結(jié)果，繼續(xù)作為橋吊、集卡和龍門吊協(xié)同優(yōu)化的條件。第二階段的禁忌搜素算法分析出最合適的橋吊、集卡與龍門吊的比例，橋吊在不等待集卡的情況下效率高。通過協(xié)同優(yōu)化，得到最高效率的設(shè)備分配比例。針對(duì)問題三，我們匯總了附件中所有集裝箱的裝卸數(shù)據(jù)，對(duì)模

3、型進(jìn)行檢驗(yàn)分析。以青島前灣港區(qū)為例，通過帶入實(shí)際數(shù)據(jù)，得到如下比例關(guān)系，即橋吊：集卡：龍門吊為2:10:5。2輛橋吊工作時(shí)配備10輛集卡，5輛輪式龍門吊；3輛橋吊工作時(shí)配備15輛集卡，7輛龍門吊；如此分配使相對(duì)成本與效率達(dá)到最大化。本文的亮點(diǎn)在于：利用港口的雷達(dá)圖和航拍圖，繪制了港口的分布平面圖，分析更貼近實(shí)際；以集卡線路規(guī)劃為突破口，并以此為條件，建立了以集裝箱類型為依據(jù)的集卡一站式服務(wù)（岸橋到堆場(chǎng)的線路標(biāo)準(zhǔn)化）；對(duì)數(shù)據(jù)的分類處理，使計(jì)算簡(jiǎn)潔；協(xié)同了集卡、橋吊、龍門吊，采用兩個(gè)階段的禁忌搜索算法，將集裝箱的裝與卸混合在一起計(jì)算，比原來對(duì)集卡、橋吊，集卡、龍門吊等部分優(yōu)化更加貼近實(shí)際，大大提升

4、了港口的運(yùn)行效率，并且降低的了成本。關(guān)鍵詞：集卡，橋吊，龍門吊，線路規(guī)劃，協(xié)同優(yōu)化，禁忌搜索算法目錄摘要1一、問題重述31.1 問題的背景31.2 要解決白問題3二、問題分析32.1 概論32.2 問題一的分析52.3 問題二的分析52.4 問題三的分析5三、模型假設(shè)5四、符號(hào)說明6五、模型建立與求解75.1 集卡線路優(yōu)化模型75.1.1 模型分析75.1.2 模型建立75.1.3 模型求解95.2 岸橋、集卡和龍門吊的協(xié)同優(yōu)化模型105.2.1 模型的分析105.2.2 模型建立105.2.3 模型求解105.3 模型的檢驗(yàn)分析135.3.1 模型分析135.3.2 模型建立155.3.3

5、模型求解15六、模型評(píng)價(jià)156.1 模型優(yōu)點(diǎn)156.2 模型缺點(diǎn)166.3 模型改進(jìn)16七、參考文獻(xiàn)17附錄18、問題重述1.1 問題的背景集裝箱碼頭是海陸聯(lián)運(yùn)的樞紐站，在各個(gè)經(jīng)濟(jì)體的貿(mào)易中都占據(jù)著舉足輕重的地位。港口的裝卸貨能力在一定程度上代表著一個(gè)港口的生產(chǎn)力，在集裝箱吞吐量不斷增大而港口發(fā)展?jié)u漸滯后的現(xiàn)狀下，研究港口集裝箱裝卸的優(yōu)化問題就顯得尤為重要。影響集裝箱裝卸效率的因素主要有裝卸設(shè)備的硬件配備和在現(xiàn)有設(shè)備基礎(chǔ)上對(duì)各方資源的優(yōu)化協(xié)調(diào)程度。本文將以青島港前灣港集裝箱碼頭（QQCT）為現(xiàn)實(shí)背景，來考慮碼頭貨輪集裝箱裝卸的優(yōu)化問題。QQCT坐落于青島膠州灣的前港港區(qū)，具有水深域闊、不淤不凍

6、、避風(fēng)浪的優(yōu)良碼頭條件，可全天候?？康诹耙陨霞b箱船舶。泊位長(zhǎng)度3400米，泊位水深-17.5米，巷道水深-15米，堆場(chǎng)面積225平方米。該港區(qū)配備了世界上最先進(jìn)、最大型的新型橋吊，可裝卸目前世界上最大型的超巴拿馬型集裝箱船。1.2 要解決的問題本問將以QQCT為原型，利用卸船箱和裝船箱的數(shù)據(jù)，簡(jiǎn)化港口條件，僅在投入2個(gè)和3個(gè)QC時(shí)，構(gòu)造數(shù)學(xué)模型，分別使相應(yīng)成本盡量小，效率盡量高。為方便解決問題，我們將問題進(jìn)行了分解，主要包括以下幾個(gè)問題：（1）基于集裝箱類型的集卡線路一站式優(yōu)化（線路標(biāo)準(zhǔn)化）；（2）岸橋、集卡和龍門吊的協(xié)同調(diào)度；（3）以青島港的實(shí)際數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)分析。、問題分析2.1

7、 概論針對(duì)以青島港為原型的碼頭集裝箱裝卸優(yōu)化問題，我們首先通過對(duì)青島港實(shí)地情況的分析，將目標(biāo)港進(jìn)一步細(xì)化，選擇了四個(gè)港中最專業(yè)的集裝箱裝運(yùn)碼頭，即青島前灣集裝箱碼頭。通過航拍圖（圖1）和雷達(dá)圖（圖2）,我們初步拿到QQCT的港口分布圖，并基于此，我們繪制了港口分布立體圖（圖3）和平面圖（圖4）,來使分析更加具體和形象。圖1航拍圖圖2雷達(dá)圖（來源：必應(yīng)地圖截圖）圖3立體圖（來源：百度圖片）2.2 問題一的分析這是一個(gè)線路規(guī)劃問題，通過對(duì)港口平面圖、集卡運(yùn)行速度、橋吊和龍門吊的工作效率分析，得到了集卡的最優(yōu)工作路線。問題的特點(diǎn)在于集卡在運(yùn)輸進(jìn)口、過境等集裝箱時(shí)是聯(lián)合搭配的。問題的難點(diǎn)在于堆場(chǎng)與堆場(chǎng)

8、之間可以相互通行，集卡返回碼頭時(shí)攜帶需要裝船的集裝箱，而且需要卸的集裝箱往往和需要裝的集裝箱數(shù)目不一致，加大了理解和計(jì)算的難度。2.3 問題二的分析這是一個(gè)資源優(yōu)化問題，通過對(duì)橋吊、集卡、龍門吊三個(gè)因素進(jìn)行綜合考慮，得到三種資源的最優(yōu)配比。問題的特點(diǎn)在于問題一的結(jié)論影響問題二的分析，橋吊、集卡、龍門吊之間的相互調(diào)配相互制約，但存在整體最優(yōu)的情況。問題的難點(diǎn)是在各因素相互制約的條件下尋找最優(yōu)解，合理有效利用第一問的數(shù)據(jù)。2.4 問題三的分析這是一個(gè)檢驗(yàn)分析問題，通過對(duì)QQCT集裝箱裝卸的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析整理，對(duì)模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，以證明模型的可靠性和實(shí)用性。問題的特點(diǎn)是將實(shí)際數(shù)據(jù)帶入模型確定2個(gè)橋吊和

9、3個(gè)橋吊最佳的資源配比。問題的難點(diǎn)在于6000多個(gè)數(shù)據(jù)的帶入存在一定的技術(shù)困難和理解誤差，會(huì)影響分析結(jié)果的合理性。三、模型假設(shè)1、船一旦靠岸只選擇一個(gè)泊位，且泊位距各堆場(chǎng)和最近；2、每個(gè)集裝箱的裝或卸只進(jìn)行單次作業(yè)，作業(yè)完成后不再考慮;3、各堆場(chǎng)位置已知，由集裝箱的種類確定；4、集裝箱裝卸次序已知；5、只考慮一條船的情況，裝箱與卸箱都是同一艘貨輪；6、假設(shè)2個(gè)20寸的集裝箱視為1個(gè)40寸的集裝箱；7、將需裝運(yùn)的集裝箱種類簡(jiǎn)化為過境箱、進(jìn)口箱和出口箱。四、符號(hào)說明符號(hào)符號(hào)說明S輪船Mr進(jìn)口、過境集裝箱集合NrMa出口集裝箱集合N：rm進(jìn)口、過境集裝箱數(shù)量ma出口集裝箱的數(shù)量Dr進(jìn)口、過境集裝箱所

10、存堆場(chǎng)的集合nrDaa出口集裝箱所存堆場(chǎng)的集合nd：進(jìn)口、過境集裝箱所存堆場(chǎng)位置lid：出口集裝箱所存堆場(chǎng)位置lj勒：集卡從船到堆場(chǎng)djr行駛所用的時(shí)間九tdird：集卡從堆場(chǎng)d：行駛到d；所用的時(shí)間九,d：s集卡從堆場(chǎng)da到船所行駛的時(shí)間九Rj=1or0集卡是否經(jīng)過路線ijYQ橋吊集合rq卸箱橋吊aq裝箱橋吊C集卡集合c<p橋吊完成一個(gè)集裝箱裝卸的時(shí)間*龍門吊完成一個(gè)集裝箱裝卸的時(shí)間符號(hào)符號(hào)說明P集裝箱在船的位置Mi,i中集裝箱從i至iji十1所用的時(shí)間r叼卸箱工作完成的時(shí)間a叼裝箱工作完成的時(shí)間A無限大的數(shù)Yq箱i由橋吊q運(yùn)送后，Yq=1or0Yii十i與i”由橋吊q完成，i”是i前

11、面的任務(wù)，則Yiil（t=1or0gic箱i被集卡c送，貝Ugic=1or09ijc箱i與箱j均由集卡c運(yùn)送，i在j前，gijc=1,or,gjic=1五、模型建立與求解5.1集卡線路優(yōu)化模型5.1.1模型分析通過查閱資料，我們將集卡的工作流程抽象如下（圖5）船集卡堆場(chǎng)堆場(chǎng)5.1.2模型建立Min孰集卡的空駕駛距離之和最小:八tsdrRsdrRd：d；tij-t小RdasiVmriedrjedaj三ma(2)堆場(chǎng)對(duì)應(yīng)具體貨物，如下為集卡調(diào)度模型的表示:Min一一tjRdrdii三drj三da約束條件:'Rdirdi.drRdr.didj.da=1-j-daa=1-idrmr=ma時(shí),(

12、6)(8)現(xiàn)實(shí)生活中往往進(jìn)口箱與出口箱數(shù)量不一致，加入虛擬進(jìn)、出口箱集合(virtual)ma-mr時(shí)，'Rd%a'、R：da=1-j飛,r5dj1dji.-dr/virtualR；d：一。virtualjda一mam1"時(shí),'RdiP：/Rd；=1-idrj:;daI產(chǎn)virtual“Rdr；=1一：virtuali：-dr,其中，(1)式為集卡行駛距離最短的的表達(dá)式；式為行駛時(shí)間最小的目標(biāo)函數(shù)；(3)、(4)式為進(jìn)口、過境箱與出口箱數(shù)目相等的一一搭配;(5)式為變量的約束條件；(6)、(7)式進(jìn)口、過境箱數(shù)大于出口箱數(shù)的虛擬搭配；(8)、(9)式進(jìn)口、過境

13、箱數(shù)小于出口箱數(shù)的虛擬搭配。5.1.3模型求解算法求解邏輯:呈裝制橋作業(yè)警列返回橋吊的工作效率為1min/箱，集卡的行駛速度為20km/h,橋吊與集卡的比例為1:5,橋吊到堆場(chǎng)的距離在2001500之間隨機(jī)產(chǎn)生。計(jì)算五個(gè)不同腳本的數(shù)據(jù)。利用MATLAB2014a計(jì)算，兩階段禁忌搜索算法計(jì)算結(jié)果如下表1:卸箱數(shù)橋吊數(shù)集R行駛距離（km）作業(yè)時(shí)間（min）計(jì)算時(shí)間初始解禁忌算法初始解禁忌算法100/1179.88161.301981810.6400/1711.37630.367767458.11000/12900.672839.803010297732.22000/14117.834001.563

14、771370543.32500/14779.104712.514710465153.0表1兩階段禁忌搜索算法從結(jié)果上看，每個(gè)橋吊工作1000到2000個(gè)效率最高。若低于1000箱每個(gè)橋吊會(huì)造成橋吊等待集卡，導(dǎo)致工作效率大大下降。若箱數(shù)高于2000箱每個(gè)橋吊，則造成集卡等待橋吊，造成碼頭擁擠，次序混亂，結(jié)果不令人滿意。5.2岸橋、集卡和龍門吊的協(xié)同優(yōu)化模型5.2.1 模型的分析以模型一集卡路線的最優(yōu)化結(jié)果作為模型二的條件，綜合考慮橋吊、集卡、龍門吊的情況，協(xié)同考慮混合裝卸，利用禁忌搜索第二階段的橋吊調(diào)度階段最優(yōu)解。5.2.2 模型建立Minimax二minmax二：，二；(10)約束條件：

15、9;、Yqr=1,-iMr(11)qrQrq'、Y.a=1,-jMa(12)JqqaQa“gic=1iMr(13)cC"gjc=1,jMac.C'、Yiqr<1,-iMr,-qrQr1 .-MrYjjqa<1,-jMa,-qaQajjqj=Mar'gijc-1,-iM,-cCi.Mr工gijC<1,-iNa,-cCj.Ma二：M.：-小A1-Kqr,-iMr,-qrQr二aM-二；._A1_Yjj.qa，-jMa,-qaQa二；t；as-二irMA1-gijc,-iMr,jMa,-cC二：tsstsdir-二aMA1gijc,-iMr,jMa

16、,-cCZg<Rj,ViMr,VjMacECgic-0.5工0.5gjcgjic應(yīng)門Mr,jMa,-cCYj，9匕，丫"為，9/也=0or1其中，(11)(14)式說明每個(gè)集裝箱都有一輛集卡、橋吊進(jìn)行操作;(15)(18)式為橋吊與龍門吊對(duì)每個(gè)集裝箱操作先后次序一定且唯一(19)(20)式為橋吊完成一次集裝箱作業(yè)的時(shí)間關(guān)系；(21)(22)式為集卡完成一次集裝箱作業(yè)的時(shí)間關(guān)系；(23)式為集裝箱約束條件，如i,j集裝箱由同一輛集裝箱運(yùn)輸；(24)式為集卡裝卸集裝箱的順序；(25)式為變量取值范圍的約束。(14)(15)(16)(17)(18)(19)(20)(21)(22)(2

17、3)(24)(25)5.2.3模型求解求解算法邏輯:開始橋吊的工作效率為1min/箱，集卡的行駛速度為20km/h,橋吊與集卡的比例為1:5,橋吊到堆場(chǎng)的距離在2001500之間隨機(jī)產(chǎn)生。5000個(gè)集裝箱等待裝卸。利用MATLAB2014a計(jì)算，混合裝卸調(diào)度模型的結(jié)果如表2:橋吊/集卡交叉作業(yè)集R行駛距離（km）總裝卸時(shí)間（min）6/18是129503815否828036356/24是128653655否818535106/30是124853615否81253485表2混合裝卸調(diào)度計(jì)算結(jié)果5.3模型的檢驗(yàn)分析5.3.1 數(shù)據(jù)分析根據(jù)碼頭集裝箱裝卸的數(shù)據(jù)表，我們得到如下信息（表3）項(xiàng)目編R12

18、3456789卸箱量61344922331585200裝箱量006103870303813種類FHFRGPHCHHOTRFRH0H表3裝、卸船箱在堆場(chǎng)的分布（數(shù)據(jù)來源：兩個(gè)表格數(shù)據(jù)匯總）青島前灣港區(qū)設(shè)配數(shù)據(jù)如表4:設(shè)備效率裝集裝箱（個(gè)/min）卸集裝箱（個(gè)/min）橋吊11龍門吊0.50.5表4青島前灣港設(shè)配數(shù)據(jù)集卡從橋吊運(yùn)送集裝箱到各堆場(chǎng)的行駛時(shí)間如下表5:堆場(chǎng)號(hào)123456789送箱時(shí)間（單位：min/次）4.213.662.511.661.662.513.364.215.06表5集卡從橋吊運(yùn)送集裝箱到各堆場(chǎng)的時(shí)間集卡從i堆場(chǎng)到j(luò)堆場(chǎng)的單次行駛時(shí)間如表6（單位：min/次）:堆場(chǎng)12345

19、6789103.854.705.558.409.2510.1010.9511.8023.8503.854.75.558.49.2510.1010.9534.703.8503.854.705.558.409.2510.1045.554.703.8503.854.705.558.409.2558.405.554.703.8503.854.705.558.4069.258.405.554.703.8503.854.705.55710.109.258.405.554.703.8503.854.70810.9510.109.258.405.554.703.8503.85911.8010.9510.09.

20、258.405.554.703.850表6集卡從i堆場(chǎng)到j(luò)堆場(chǎng)的單次行駛時(shí)間每個(gè)集卡可以裝1個(gè)40寸集裝箱，2個(gè)20寸集裝箱。5.3.2 模型建立利用模型一、二的算法，帶入進(jìn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行算法合理性檢驗(yàn)。5.3.3模型求解利用MATLAB2014a計(jì)算結(jié)果如下表7橋吊/集卡交叉作業(yè)集卡行駛距離（km）總裝卸時(shí)間（min）6/18是186485493否1192352346/24是154384386否988242146/30是149824338否97504182表7模型求解結(jié)果當(dāng)題目中所給輪船擁有2輛橋吊的時(shí)候，10輛集卡，5輛輪式龍門吊可以達(dá)到預(yù)期效率，擁有3輛橋吊的時(shí)候，15輛集卡，7輛輪式龍門吊

21、可以高效完成裝卸任務(wù)。題目中所給輪船巨大，完成任務(wù)時(shí)2輛橋吊最佳效率需要3.6天可以完成裝卸任務(wù)，3輛橋吊時(shí)需要2.9天完成裝卸任務(wù)，若加上運(yùn)輸時(shí)間，此次輪船的作業(yè)時(shí)間會(huì)太長(zhǎng)。建議增加橋吊、集卡、龍門吊的數(shù)量以便48小時(shí)內(nèi)完成裝卸和運(yùn)輸任務(wù)，方便港口的運(yùn)行。六、模型評(píng)價(jià)6.1 模型優(yōu)點(diǎn)本模型采用兩階段的禁忌搜索算法，搜索范圍以及精度都有很大提高，計(jì)算過程清晰，題目數(shù)據(jù)處理采用分類匯總的方法，大大簡(jiǎn)化了計(jì)算難度。第一階段禁忌搜索從集卡調(diào)度入手，精確分析得出集卡在當(dāng)集裝箱裝卸次序已知的情況下的最佳行駛路線，即一旦裝卸的集裝箱確定，就可以程序化進(jìn)行路線分配，大大減少了集卡運(yùn)送集裝箱的總路程。第一階段

22、集卡調(diào)度的計(jì)算結(jié)果作為第二階段禁忌搜索的條件，使模型全局考慮橋吊、集卡、龍門吊的協(xié)同調(diào)度，達(dá)到了在裝卸運(yùn)輸成本一定的情況下，效率最高的設(shè)備搭配方式。采取混合裝卸模型，更加貼近實(shí)際，算得最佳的橋吊、集卡、龍門吊之間的比例，方便工作人員進(jìn)行設(shè)備分配的決策。模型最后計(jì)算出了裝卸、運(yùn)輸總體最小時(shí)間，為在集裝箱數(shù)目確定的情況下，投入設(shè)備的多少取得最佳效益的決策提供了參考。6.2 模型缺點(diǎn)本模型的集卡調(diào)度為靜態(tài)調(diào)度模型，即每輛集卡滿載且只可攜帶1個(gè)40寸,2個(gè)20寸的集裝箱，實(shí)際生活中可根據(jù)需要，集卡既可以滿載，也可不滿載，集卡的調(diào)度靜態(tài)調(diào)度存在缺陷。本模型只考慮了一條船的裝卸作業(yè)，實(shí)際可能有多艘輪船需要

23、完成裝卸作業(yè)，輪船選擇泊位時(shí)候過于簡(jiǎn)化。6.3 模型改進(jìn)將靜態(tài)集卡調(diào)度改為集卡可加一節(jié)車廂，可以滿載或不滿載，根據(jù)實(shí)際情況確定的動(dòng)態(tài)集卡調(diào)度模型。考慮多艘輪船的裝卸，根據(jù)多艘輪船上的集裝箱裝卸次序，可用設(shè)備數(shù)量分配，綜合考慮定下若輪船選擇不同泊位，確定同一個(gè)泊位不同船只的先后裝卸次序。這樣模型會(huì)更加貼近實(shí)際生產(chǎn)生活，方便決策者的決策。七、參考文獻(xiàn)1錢繼鋒.集裝箱碼頭“岸橋一集卡一堆場(chǎng)”作業(yè)計(jì)劃的優(yōu)化D.北京交通大學(xué),2014.2馮春煥.集裝箱碼頭泊位一岸橋一集卡調(diào)度優(yōu)化研究D.大連海事大學(xué),2011.3單浩.集裝箱碼頭泊位、岸橋和集卡協(xié)同調(diào)度優(yōu)化研究D.大連海事大學(xué),2013.4曾慶成，楊忠振

24、，陸靖.集裝箱碼頭同貝同步裝卸調(diào)度模型與算法J.交通運(yùn)輸工程學(xué)報(bào),2010,01:88-93.5曾慶成，胡祥培，楊忠振.集裝箱碼頭泊位分配-裝卸橋調(diào)度干擾管理模型J.系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，2010,11:2026-2035.6曾慶成.集裝箱碼頭裝卸作業(yè)集成調(diào)度模型與方法D.大連海事大學(xué),2008.7韓曉龍，牟少莉.基于CHCB法的集卡與岸橋協(xié)調(diào)調(diào)度優(yōu)化問題J.武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)（信息與管理工程版）,2014,02:233-236+245.附錄%禁忌搜索算法解決裝卸混合調(diào)度問題functionBestShortcut,theMinDistance=TabuSearchclear;clc;Clist=

25、裝卸集裝箱的貝位號(hào);ContinaerNum=size(Clist,1);%問題的規(guī)模，即集裝箱數(shù)目dislist=zeros(ContinaerNum);fori=1:ContinaerNumforj=1:ContinaerNumdislist(i,j)=(Clist(i,1)-Clist(j,1)A2+(Clist(i,2)-Clist(j,2)A2)A0.5;endendTabuList=zeros(ContinaerNum);%(tabulist)TabuLength=round(ContinaerNum*(ContinaerNum-1)/2)A0.5);%禁忌長(zhǎng)度(tabulengt

26、h)Candidates=200;%炭選集白個(gè)數(shù)(全部領(lǐng)域解個(gè)數(shù))CandidateNum=zeros(Candidates,ContinaerNum);聯(lián)選解集合S0=randperm(ContinaerNum);%隨機(jī)產(chǎn)生初始解BSF=S0;BestL=Inf;clf;figure(1);stop=uicontrol('style'toggle','string','stop','background','white');tic;p=1;StopL=80*ContinaerNum;whilep<S

27、topLifCandidates>ContinaerNum*(ContinaerNum-1)/2disp('候選解個(gè)數(shù)不大于n*(n-1)')；break;endALong(p)=Fun(dislist,S0);i=1;A=zeros(Candidates,2);whilei<=CandidatesM=ContinaerNum*rand(1,2);M=ceil(M);ifM(1)=M(2)A(i,1)=max(M(1),M(2);A(i,2)=min(M(1),M(2);ifi=1isa=0;elseforj=1:i-1ifA(i,1)=A(j,1)&&am

28、p;A(i,2)=A(j,2)isa=1;break;elseisa=0;endendendifisai=i+1;elseendelseendendBestCandidateNum=100;琳留前BestCandidateNum個(gè)最好候選解作為第二階段的條件BestCandidate=Inf*ones(BestCandidateNum,4);F=zeros(1,Candidates);fori=1:CandidatesCandidateNum(i,:)=S0;CandidateNum(i,A(i,2),A(i,1)=S0(A(i,1),A(i,2);F(i)=Fun(dislist,Candi

29、dateNum(i,:);ifi<=BestCandidateNumBestCandidate(i,2)=F(i);BestCandidate(i,1)=i;BestCandidate(i,3)=S0(A(i,1);BestCandidate(i,4)=S0(A(i,2);elseforj=1:BestCandidateNumifF(i)<BestCandidate(j,2)BestCandidate(j,2)=F(i);BestCandidate(j,1)=i;BestCandidate(j,3)=S0(A(i,1);BestCandidate(j,4)=S0(A(i,2);br

30、eak;endendendend%寸BestCandidateJL,Index=sort(BestCandidate(:,2);SBest=BestCandidate(Index,:);BestCandidate=SBest;ifBestCandidate(1,2)<BestLBestL=BestCandidate(1,2);S0=CandidateNum(BestCandidate(1,1),:);BSF=S0;form=1:ContinaerNumforn=1:ContinaerNumifTabuList(m,n)=0TabuList(m,n)=TabuList(m,n)-1;endendendTabuList(BestCandidate(1,3),BestCandidate(1,4)=TabuLength;elsefori=1:BestCandidateNumifTabuList(BestCandidate(i,3),BestCandidate(i,4)=0S0=CandidateNum(BestCandidate(i,1),:);form=1:Contina