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摘要
目的 针对宁波舟山港区的复杂航道水域与密集物流交通流，研究更加有效的调度方案，达成调度时间和等待时间最小化，即效率最大化。方法 分析宁波舟山港区航道的航行情况，提出交会处复杂航道水域存在的问题，以调度时间和等待时间最小为目标的多目标函数，建立复杂航道水域船舶调度模型。针对大量的船舶AIS数据，构建基于神经网络的航道水域调度模型，对不同类型、不同大小的船舶建立速度变化和船舶预测模型，实现对船舶调度状态的预测。设计以传统粒子群算法为基础的改良版船舶调度算法。结果 算法对模型求解表明，根据不同船长与间距可判别交通流拥挤程度进而对船舶进行调度。通过模型预测到可能产生拥挤，则应当选择小型船只走条帚门航道，大型船只走虾峙门航道，并且尽量避免产生拥堵。结论 使用该模型与算法可以有效地提升船舶调度效率，为复杂航运物流港口调度优化研究提供了一定理论基础。
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