聚焦散杂货港口的泊位调度问题,针对散杂港口的随机性与不确定性,建立基于场存平衡与时间最小化的多目标散杂货港口泊位调度模型,结合启发式规则与遗传算法对模型进行求解。对港口历史数据的模拟结果表明该算法在匹配率、待泊船只数量、船舶等待时间等关键指标上优于人工调度,算法有效可行,对实现散杂货港口的泊位智能调度具有指导意义。
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