[发明专利]一种引航员指派模型建立及其求解方法

摘要

本发明公开了一种引航员指派模型建立及其求解方法，分别对船舶、引航员及引航员疲劳程度进行等级划分，根据引航员指派过程中等级分配情况，建立引航员等级分配过高费用函数与等级分配过低费用函数；根据引航员指派过程中引航员的疲劳程度，建立引航员的疲劳程度费用函数；根据引航员指派过程中引航员工作时间差异，建立引航员工作时间均衡程度费用函数；最后建立引航员指派模型的费用函数。本发明较好地解决了引航员指派问题，具有求解精度高、求解时间短、资源分配合理、利用率高的优点；在求解最优引航员指派模型的算法选择上采用了基于动态子种群改进遗传算法，在引航任务数较多，引航员情况较复杂的情况下，相比一般算法具有更优的寻优能力。

主权项

一种引航员指派模型求解方法，其特征在于，建立本地数据库，进行合同收池，从池中选出待指派引航员和待引航船舶，采用动态子种群改进遗传算法对引航员指派模型进行求解，找出最优引航员指派计划，具体步骤如下：步骤(9a)：初始化参数：设置种群大小popsize、总运行代数gen、运行次数g＝1，变异概率pm；步骤(9b)：初始化种群：随机产生popsize个个体，每个个体为一具有Pilot_No个元素的整数序列，个体中的各元素从集合{1，2，…，Pilot_No}中取值且互不重复，其中：Pilot_No为可参与指派的引航员总人数；步骤(9c)：计算个体适应度：根据适应度函数计算个体适应度，并求得最优个体及其适应度；步骤(9d)：适应度排序：将个体按适应度由小到大顺序进行排序；步骤(9e)：计算当前种群pop的适应度平均值avg1并选择所有适应度小于avg1的个体，得到子种群subpop1，记subpop1种群大小为popsize1；步骤(9f)：计算子种群subpop1的适应度平均值avg2并选择所有适应度小于avg2的个体，得到子种群subpop2，记subpop2种群大小为popsize2；步骤(9g)：从种群中选择一个体进行动态子种群交叉；步骤(9h)：对交叉后的个体进行适应度计算，如果该值小于交叉前适应度，则更新当前个体；否则，产生一(0,1)间随机实数r1，如r1小于等于变异概率pm，则对当前个体执行变异操作；步骤(9i)：如果运行次数g小于总运行代数gen，则g＝g+1,转步骤(9c)，否则，将当前个体作为最优个体输出。