基于分布估計(jì)改進(jìn)離散粒子群算法的引航員指派方法
【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種基于分布估計(jì)改進(jìn)離散粒子群算法的引航員指派方法，從安全、公平、效益三個(gè)角度出發(fā)首先對(duì)引航員指派問(wèn)題建立切實(shí)的數(shù)學(xué)建模，可擴(kuò)展性強(qiáng)，可作為求解引航員指派的通用模型，在求解最優(yōu)引航員指派模型的算法選擇上采用了基于分布估計(jì)的改進(jìn)離散粒子群算法，通過(guò)對(duì)種群的評(píng)估，構(gòu)造最優(yōu)粒子子群，并基于最優(yōu)粒子子群中引航員的分布信息建立引航員指派概率分布模型，依據(jù)概率分布模型通過(guò)輪盤賭方法進(jìn)行粒子采樣學(xué)習(xí)，求解引航員指派問(wèn)題，求解精度高，建立的引航員指派問(wèn)題模型是有效的、所提求解方法是高效的，避免資源配置浪費(fèi)，效率高，降低成本，具有良好的應(yīng)用前景。
【專利說(shuō)明】基于分布估計(jì)改進(jìn)離散粒子群算法的引航員指派方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種基于分布估計(jì)改進(jìn)離散粒子群算法的引航員指派方法，屬于引航 調(diào)度【技術(shù)領(lǐng)域】。

【背景技術(shù)】
[0002] 我國(guó)是一個(gè)港口大國(guó)，然而，在港口迅猛發(fā)展的同時(shí)，港口在引航調(diào)度效率上相對(duì) 落后，嚴(yán)重制約了港口的核心競(jìng)爭(zhēng)力，也造成了一定的資源浪費(fèi)。為提高港口的競(jìng)爭(zhēng)力，優(yōu) 化資源配置，提高引航信息化勢(shì)在必行。
[0003] 引航員資源是港口的核心資源之一，在引航船舶過(guò)程中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用， 由于港口規(guī)模的擴(kuò)大，引航員數(shù)量也在遞增。在指派引航員過(guò)程中，我們通常要考慮引航員 的等級(jí)與船舶等級(jí)是否匹配，是否存在疲勞駕駛，以及所有引航員的工作量是否相對(duì)均衡 等諸多因素，因此，僅依據(jù)引航員的籌次表指派引航員已越來(lái)越不能滿足現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)要求，且 主觀的指派難免有失偏頗。目前，引航員指派方法存在以下問(wèn)題，
[0004] (1)現(xiàn)有方法在指派引航員時(shí)主要是根據(jù)引航員的籌次信息，容易忽視工作量均 衡等重要條件，比如，若指派結(jié)果欠佳，則在資源配置上存在浪費(fèi)；
[0005] (2)現(xiàn)有方法在解決實(shí)際問(wèn)題時(shí)缺少一個(gè)切實(shí)的數(shù)學(xué)模型來(lái)描述引航員指派問(wèn) 題，造成效率低下，錯(cuò)誤率高。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明的目的是為了克服現(xiàn)有方法指派引航員中存在的問(wèn)題。本發(fā)明的基于分布 估計(jì)改進(jìn)離散粒子群算法的引航員指派方法，從安全、公平、效益三個(gè)角度出發(fā)，采用該方 法求解引航員指派問(wèn)題，求解精度高，避免資源配置浪費(fèi)，效率高，降低成本，具有良好的應(yīng) 用前景。
[0007] 為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是：
[0008] -種基于分布估計(jì)改進(jìn)離散粒子群算法的引航員指派方法，其特征在于：包括以 下步驟，
[0009] 步驟（A)，建立本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)，進(jìn)行合同收池；
[0010] 步驟（B)，從池中選出待指派引航員和待引航船舶，建立引航員指派問(wèn)題模型；
[0011] 步驟（C)，基于分布估計(jì)改進(jìn)離散粒子群算法對(duì)建立的引航員指派問(wèn)題模型進(jìn)行 求解，找出最優(yōu)引航員指派計(jì)劃；
[0012] 步驟（D)，根據(jù)確定的最優(yōu)引航員指派計(jì)劃進(jìn)行引航員指派。
[0013] 前述的基于分布估計(jì)改進(jìn)離散粒子群算法的引航員指派方法，其特征在于：步驟 (B)建立引航員指派問(wèn)題模型的過(guò)程，包括以下步驟，
[0014] (BI)，根據(jù)引航任務(wù)表中船舶的長(zhǎng)度、噸位、類型、所載物品信息將船舶進(jìn)行等級(jí) 劃分；
[0015] (B2)，根據(jù)引航員的能力及工作經(jīng)驗(yàn)，對(duì)引航員進(jìn)行等級(jí)劃分；
[0016] (B3)，根據(jù)船舶等級(jí)，確定每個(gè)引航任務(wù)所需引航員的最低等級(jí)及人數(shù)，統(tǒng)計(jì)當(dāng)天 各引航任務(wù)所需引航員總?cè)藬?shù)Pil〇t_Need ;
[0017] (B4)，根據(jù)前一天引航員的作息情況對(duì)其疲勞程度進(jìn)行等級(jí)劃分；
[0018] (B5)，統(tǒng)計(jì)當(dāng)月引航員已工作時(shí)間以及可參與指派的引航員總?cè)藬?shù)Pil〇t_N 〇;
[0019] (B6)，根據(jù)引航員指派過(guò)程中等級(jí)分配情況，建立引航員指派等級(jí)分配的過(guò)高費(fèi) 用數(shù)學(xué)模型和過(guò)低費(fèi)用數(shù)學(xué)模型；
[0020] (B7)，根據(jù)引航員指派過(guò)程中引航員的疲勞程度，建立引航員指派疲勞程度數(shù)學(xué) 模型；
[0021] (B8)，根據(jù)引航員指派過(guò)程中引航員工作時(shí)間差異，建立引航員工作時(shí)間均衡程 度數(shù)學(xué)模型；
[0022] (B9)，根據(jù)（B6)、（B7)、（B8)建立各數(shù)學(xué)模型，建立引航員指派問(wèn)題模型。
[0023] 前述的基于分布估計(jì)改進(jìn)離散粒子群算法的引航員指派方法，其特征在于：
[0024] (BI)，根據(jù)引航任務(wù)表中船舶的長(zhǎng)度、噸位、類型、所載物品信息將船舶進(jìn)行等級(jí) 劃分的方法為，
[0025] 將船舶劃分為5個(gè)等級(jí)，船舶等級(jí)Shipdi定義如下，Shipdi e {1，2, 3, 4, 5}，其中， 1，2, 3,4, 5為具體船舶等級(jí)，對(duì)應(yīng)如下：
[0026] 1為超甲類，吃水>=13m或船長(zhǎng)> =250m或船長(zhǎng)> =180m客船或船長(zhǎng)>=168m 進(jìn)出狹窄航道或靠離油輪；
[0027] 2為甲類，12m =〈吃水<13m或船長(zhǎng)<168m進(jìn)出狹窄航道或船長(zhǎng)> =168m油輪或 吃水> =IOm油輪；
[0028] 3 為乙類，IOm =〈吃水 <12m ;
[0029] 4 為丙類，8. 5m =〈吃水 <10m ;
[0030] 5 為丁類，吃水〈8. 5m ;
[0031] (B2)，根據(jù)引航員的能力及工作經(jīng)驗(yàn)，對(duì)引航員進(jìn)行等級(jí)劃分的方法為，
[0032] 將引航員劃分為5個(gè)等級(jí)，引航員等級(jí)Pilotdi定義如下，Pilot di e {1，2, 3, 4, 5}， 其中1，2, 3,4, 5為具體引航員等級(jí)，對(duì)應(yīng)如下：
[0033] 1為1?級(jí)引航員，具有國(guó)家一級(jí)引航員適任證書(shū)的引航員；
[0034] 2為一級(jí)引航員，具有國(guó)家二級(jí)引航員適任證書(shū)的引航員；
[0035] 3為二級(jí)引航員，具有國(guó)家三級(jí)引航員適任證書(shū)且引航資歷> =24個(gè)月的引航 員；
[0036] 4為三級(jí)引航員，具有國(guó)家三級(jí)引航員適任證書(shū)且引航資歷〈24個(gè)月的引航員；
[0037] 5為四級(jí)引航員，具有國(guó)家四級(jí)引航員適任證書(shū)的引航員；
[0038] (B3)，根據(jù)船舶等級(jí)，確定每個(gè)引航任務(wù)所需引航員的最低等級(jí)及人數(shù)，如表1所 示，
[0039] 表 1
[0040]

【權(quán)利要求】
1. 基于分布估計(jì)改進(jìn)離散粒子群算法的引航員指派方法，其特征在于：包括以下步 驟， 步驟（A)，建立本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)，進(jìn)行合同收池； 步驟（B)，從池中選出待指派引航員和待引航船舶，建立引航員指派問(wèn)題模型； 步驟（C)，基于分布估計(jì)改進(jìn)離散粒子群算法對(duì)建立的引航員指派問(wèn)題模型進(jìn)行求解， 找出最優(yōu)引航員指派計(jì)劃； 步驟（D)，根據(jù)確定的最優(yōu)引航員指派計(jì)劃進(jìn)行引航員指派。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于分布估計(jì)改進(jìn)離散粒子群算法的引航員指派方法，其特 征在于：步驟（B)建立引航員指派問(wèn)題模型的過(guò)程，包括以下步驟， (BI)，根據(jù)引航任務(wù)表中船舶的長(zhǎng)度、噸位、類型、所載物品信息將船舶進(jìn)行等級(jí)劃 分； (B2)，根據(jù)引航員的能力及工作經(jīng)驗(yàn)，對(duì)引航員進(jìn)行等級(jí)劃分； (B3)，根據(jù)船舶等級(jí)，確定每個(gè)引航任務(wù)所需引航員的最低等級(jí)及人數(shù)，統(tǒng)計(jì)當(dāng)天各引 航任務(wù)所需引航員總?cè)藬?shù)Pil〇t_Need; (B4)，根據(jù)前一天引航員的作息情況對(duì)其疲勞程度進(jìn)行等級(jí)劃分； (B5)，統(tǒng)計(jì)當(dāng)月引航員已工作時(shí)間以及可參與指派的引航員總?cè)藬?shù)Pilot_No; (B6)，根據(jù)引航員指派過(guò)程中等級(jí)分配情況，建立引航員指派等級(jí)分配的過(guò)高費(fèi)用數(shù) 學(xué)模型和過(guò)低費(fèi)用數(shù)學(xué)模型； (B7)，根據(jù)引航員指派過(guò)程中引航員的疲勞程度，建立引航員指派疲勞程度數(shù)學(xué)模 型； (B8)，根據(jù)引航員指派過(guò)程中引航員工作時(shí)間差異，建立引航員工作時(shí)間均衡程度數(shù) 學(xué)模型； (B9)，根據(jù)（B6)、（B7)、（B8)建立各數(shù)學(xué)模型，建立引航員指派問(wèn)題模型。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于分布估計(jì)改進(jìn)離散粒子群算法的引航員指派方法， 其特征在于： (BI)，根據(jù)引航任務(wù)表中船舶的長(zhǎng)度、噸位、類型、所載物品信息將船舶進(jìn)行等級(jí)劃分 的方法為， 將船舶劃分為5個(gè)等級(jí)，船舶等級(jí)Shipdi定義如下，Shipdie{1，2, 3, 4, 5}，其中，1，2， 3,4, 5為具體船舶等級(jí)，對(duì)應(yīng)如下： 1為超甲類，吃水> =13m或船長(zhǎng)> =250m或船長(zhǎng)>=180m客船或船長(zhǎng)>=168m進(jìn) 出狹窄航道或靠離油輪； 2為甲類，12m=〈吃水<13m或船長(zhǎng)<168m進(jìn)出狹窄航道或船長(zhǎng)> =168m油輪或吃水 >=IOm油輪； 3為乙類，IOm=〈吃水<12m; 4為丙類，8. 5m=〈吃水<10m; 5為丁類，吃水〈8. 5m; (B2)，根據(jù)引航員的能力及工作經(jīng)驗(yàn)，對(duì)引航員進(jìn)行等級(jí)劃分的方法為， 將引航員劃分為5個(gè)等級(jí)，引航員等級(jí)pilotdi定義如下，pilotdie{1，2, 3, 4, 5}，其 中1，2, 3,4, 5為具體引航員等級(jí)，對(duì)應(yīng)如下： 1為高級(jí)引航員，具有國(guó)家一級(jí)引航員適任證書(shū)的引航員； 2為一級(jí)引航員，具有國(guó)家二級(jí)引航員適任證書(shū)的引航員； 3為二級(jí)引航員，具有國(guó)家三級(jí)引航員適任證書(shū)且引航資歷> =24個(gè)月的引航員； 4為三級(jí)引航員，具有國(guó)家三級(jí)引航員適任證書(shū)且引航資歷〈24個(gè)月的引航員； 5為四級(jí)引航員，具有國(guó)家四級(jí)引航員適任證書(shū)的引航員； (B3)，根據(jù)船舶等級(jí)，確定每個(gè)引航任務(wù)所需引航員的最低等級(jí)及人數(shù)，如表1所示， 表1
(B4)，根據(jù)前一天引航員的作息情況對(duì)其疲勞程度進(jìn)行等級(jí)劃分的方法為， 將引航員疲勞程度劃分為5個(gè)等級(jí)，航員疲勞程度等級(jí)tireddi定義如下， ^1^(^￡{1，2,3,4,5}，其中1，2,3,4,5為引航員疲勞程度等級(jí)，對(duì)應(yīng)如下，1為引航員前 一天未工作；2為引航員前一天上午工作，下午未工作；3為引航員前一天下午工作，上午未 工作；4為引航員前一天上、下午都工作；5為引航員前一天22 :00點(diǎn)之前在工作，疲勞程度 從1到5依次遞增，5為最疲勞等級(jí)； (B6)，建立引航員指派等級(jí)分配的過(guò)高費(fèi)用數(shù)學(xué)模型，如公式（1)所示，
其中，Cli為被指派引航員等級(jí)；d_d為對(duì)應(yīng)船舶所需引航員最低等級(jí)；Cl，c2,c3,C4為引 航員等級(jí)分配過(guò)高費(fèi)用權(quán)值；COSttjd為引航員等級(jí)分配過(guò)高費(fèi)用函數(shù)； 建立引航員指派等級(jí)分配的過(guò)低費(fèi)用數(shù)學(xué)模型，如公式（2)所示，
其中，Cli為被指派引航員等級(jí)，d_d為對(duì)應(yīng)船舶所需引航員最低等級(jí)，c5,c6,c7,C8為引 航員等級(jí)分配過(guò)低費(fèi)用權(quán)值；COStud為引航員等級(jí)分配過(guò)低費(fèi)用函數(shù)； (B7)，建立引航員指派疲勞程度數(shù)學(xué)模型，如公式（3)所示，
其中，tdi為被指派引航員的疲勞程度等級(jí)；c9,c1(l，C11為引航員疲勞程度等級(jí)費(fèi)用權(quán) 值；COSttd為引航員的疲勞程度費(fèi)用函數(shù)； (B8)，建立引航員工作時(shí)間均衡程度數(shù)學(xué)模型，如公式（4)所示，
其中，Ti為被指派引航員的工作時(shí)間；7；為可參與指派引航員工作時(shí)間的平均值，CostwdS引航員工作時(shí)間差異產(chǎn)生的費(fèi)用； Ti的計(jì)算方法，根據(jù)公式（5)所示， Ti =TJti (5) IV1為當(dāng)日引航員指派之前當(dāng)月已工作時(shí)間之和；h為當(dāng)日工作所需時(shí)間； 的計(jì)算方法，根據(jù)公式（6)所示，
(B9)建立引航員指派問(wèn)題模型，根據(jù)公式（7)所示， P=w0*cost0+wu*costu+wt*costt+wwd*costwd (7) 其中，P為引航員指派問(wèn)題模型；cost。為等級(jí)分配過(guò)高費(fèi)用；COStu為等級(jí)分配過(guò)低費(fèi) 用；COStt為疲勞程度產(chǎn)生的費(fèi)用；W。、％、Wt、Wwd為各數(shù)學(xué)模型的權(quán)值。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于分布估計(jì)改進(jìn)離散粒子群算法的引航員指派方法，其特 征在于： 根據(jù)公式（8)，計(jì)算得到等級(jí)分配過(guò)高費(fèi)用cost。， Pilot _ Need c〇s/" =Zcos/-/,· t (8) 其中，COSttjdi為被選中編號(hào)為i的引航員等級(jí)分配過(guò)高產(chǎn)生的花費(fèi)； 根據(jù)公式（9)，計(jì)算得到等級(jí)分配過(guò)低費(fèi)用COStu, Pilot _ Need coH, =Zcos/?// - (9) 其中，COStudi為被選中編號(hào)為i的引航員等級(jí)分配過(guò)低產(chǎn)生的花費(fèi)； 根據(jù)公式（10)，計(jì)算得疲勞程度產(chǎn)生的費(fèi)用COStt, Pilot _ Need COS，, =YiCOiUllli (10) 其中，COSttdi為被選中編號(hào)為i的引航員的疲勞程度產(chǎn)生的費(fèi)用。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于分布估計(jì)改進(jìn)離散粒子群算法的引航員指派方法，其特 征在于：步驟（C)所述基于分布估計(jì)改進(jìn)離散粒子群算法對(duì)建立的引航員指派問(wèn)題模型進(jìn) 行求解，找出最優(yōu)引航員指派計(jì)劃的方法，包括以下步驟， (Cl)，初始化參數(shù)，設(shè)置種群大小popsize，運(yùn)行總代數(shù)gen，變異概率pm; (C2)，初始化種群，運(yùn)行代數(shù)g置1，隨機(jī)產(chǎn)生popsize個(gè)粒子，每個(gè)粒子為一具有Pilot_No個(gè)元素的整數(shù)序列，粒子中的各元素從集合{1，2，…，Pilot_No}中取值且互不 重復(fù)，其中：Pil〇t_No為可參與指派的引航員總?cè)藬?shù)； (C3)，計(jì)算粒子適應(yīng)度，根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算每個(gè)粒子適應(yīng)度值并求得每個(gè)粒子的個(gè) 體極值Pbest及整個(gè)種群的全局極值gbest ; (C4)，將所有個(gè)體極值進(jìn)行排序，以比率γ選擇較優(yōu)個(gè)體極值的粒子組成最優(yōu)粒子子 群； (C5)，根據(jù)最優(yōu)粒子子群中各序列元素所代表的引航員分布信息構(gòu)建引航員指派概率 分布模型； (C6)，每個(gè)粒子根據(jù)引航員指派概率分布模型執(zhí)行采樣學(xué)習(xí)過(guò)程； (C7)，對(duì)學(xué)習(xí)后的粒子計(jì)算適應(yīng)度值，若該值小于學(xué)習(xí)前的適應(yīng)度值，則更新當(dāng)前粒 子；否則，隨機(jī)產(chǎn)生一（〇，1)間實(shí)數(shù)Px，若Px彡變異概率Pm，則對(duì)當(dāng)前粒子執(zhí)行變異操作； (C8)，運(yùn)行代數(shù)g加1，若g彡gen，則執(zhí)行（C3)，直到g>gen，執(zhí)行（C9); (C9)，輸出全局極值gbest及全局最優(yōu)粒子。
6. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于分布估計(jì)改進(jìn)離散粒子群算法的引航員指派方法，其特 征在于：(C3)，計(jì)算粒子適應(yīng)度的方法，包括以下步驟， (C31)獲得的引航任務(wù)所需引航員總?cè)藬?shù)Pil〇t_Need、可參與指派引航員總?cè)藬?shù)Pilot_No,根據(jù)確定的種群大小popsize,隨機(jī)產(chǎn)生popsize個(gè)粒子，每個(gè)粒子為一具有 Pilot_No個(gè)元素的整數(shù)序列，粒子中的各元素從集合{1，2，…，Pilot_No}中取值且互不 重復(fù)； (C32)，定義序列位1至Pilot_Need與引航任務(wù)所需的Pilot_Need個(gè)引航員的最低等 級(jí)一一對(duì)應(yīng)，序列元素值為被指派引航員編號(hào)； (C33)，從序列第1位開(kāi)始，到序列第Pil〇t_Need位為止，根據(jù)公式（1)、公式（2)計(jì)算 被指派引航員的等級(jí)與對(duì)應(yīng)引航任務(wù)所需最低等級(jí)之間差異所產(chǎn)生的費(fèi)用； (C34)，根據(jù)公式（3)，計(jì)算序列第1到第Pil〇t_Need位上被指派引航員的疲勞程度產(chǎn) 生的費(fèi)用； (C35)，根據(jù)公式（4)、公式（5)、公式（6)，計(jì)算序列第1到第Pilot_No位上被指派引航 員工作時(shí)間差異產(chǎn)生的費(fèi)用； (C36)，根據(jù)公式（7)計(jì)算粒子適應(yīng)度。
7. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于分布估計(jì)改進(jìn)離散粒子群算法的引航員指派方法，其特 征在于：（C4)組成最優(yōu)粒子子群的方法，包括以下步驟， (C41)，將所有粒子的個(gè)體極值由小到大進(jìn)行排序； (C42)，根據(jù)比率γ和種群大小popsize依次選擇適應(yīng)度值較小的[γ*popsize+0. 5] 個(gè)粒子組成最優(yōu)粒子子群，其中[Y*popsize+0. 5]代表對(duì)r*poposize+0. 5取整計(jì)算。
8. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于分布估計(jì)改進(jìn)離散粒子群算法的引航員指派方法，其特 征在于：(C5)根據(jù)最優(yōu)粒子子群中各序列元素所代表的引航員分布信息構(gòu)建引航員指派 概率分布模型，包括以下步驟， (C51)，統(tǒng)計(jì)最優(yōu)粒子子群中，引航員j在粒子序列i上出現(xiàn)的次數(shù)Nij，根據(jù)公式（11) 得到， pop^ize nU= Σ/?ν〇< i < Pil〇t_Need,0 < j < Pilot_No (11) _Jl 引航員J·在序列位/上 其中，引航員/不在序列位/上 （12) (C52)，構(gòu)建引航員指派概率模型，引航員j在粒子序列i上出現(xiàn)的概率Py根據(jù)公式 (13)得到， Ni. Pij=---0 <i<Pilot_Need,0 <j<Pilot_No (13) 7popsize (C53)，構(gòu)建引航員指派概率分布模型，引航員j在粒子序列i上的概率分布Fm根據(jù) 公式（14)得到， J Fij =Σ,ρν 0 <i<Pilot_Need,0 <j<Pilot_No (14)。 M
9. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于分布估計(jì)改進(jìn)離散粒子群算法的引航員指派方法，其特 征在于：(C6)每個(gè)粒子根據(jù)引航員指派概率分布模型執(zhí)行采樣學(xué)習(xí)過(guò)程，包括以下步驟， (C61)，隨機(jī)產(chǎn)生兩個(gè)粒子位XpX2，保持粒子中粒子位XpX2之間的序列不變，其余粒子 位置空； (C62)，對(duì)于剩余粒子位的元素值，采用輪盤賭方法，采樣引航員指派概率分布模型，得 到新粒子。
【文檔編號(hào)】G06Q10/04GK104239974SQ201410465486
【公開(kāi)日】2014年12月24日 申請(qǐng)日期:2014年9月12日 優(yōu)先權(quán)日:2014年9月12日
【發(fā)明者】薛云燦, 張海霞, 楊啟文, 沙偉, 吳和峰 申請(qǐng)人:河海大學(xué)常州校區(qū)