基于改進遺傳算法的下水駁船配載算法.pdf

1、隨著能源問題的日益突出，世界各國對海洋油氣資源的開采力度持續(xù)加大，海洋平臺等大型海洋結(jié)構(gòu)物的建造量迅速增長。駁船下水是陸上建造的大型結(jié)構(gòu)物的主要下水方式，配載計算是其關(guān)鍵技術(shù)?，F(xiàn)有的駁船配載系統(tǒng)通常只投入兩列壓載艙進行調(diào)載，列操作水量較大、耗時較長，在壓載艙調(diào)水空間較小或潮位條件苛刻時難以找到合理的方案。因此，對下水駁船配載算法的進一步研究改進顯得很有必要。
　　本文根據(jù)下水駁船壓載艙布置對稱的特點，將配載過程分為縱向配載和橫向分

2、配兩個步驟，使配載計算更加快速準確?？v向配載時，將同一列各壓載艙看成一個整體，所有列艙均參與配載調(diào)水。在分析駁船受力情況的基礎(chǔ)上，以列調(diào)水量值為自變量，以各列調(diào)水量值的最大值最小化為優(yōu)化目標，基于雙零原則建立配載模型，并用改進的浮點數(shù)編碼遺傳算法進行求解。得到縱向配載方案后，依據(jù)各列橫向各艙的排注水能力將本列的調(diào)水量進行橫向分配，得到最終的調(diào)水方案。改進遺傳算法時，采用浮點數(shù)編碼方式進行編碼;生成初始種群時，將各自變量的取值范圍等分成3

3、個小區(qū)間，在各區(qū)間隨機生成一個值，依次從各自變量的3個值中取出一個值，組成一系列個體，并選擇適應(yīng)度最大的50個個體作為初始種群;選擇操作時，采用確定式采樣結(jié)合精英保留策略的方法，并考慮個體之間的海明距離;交叉時，配對的所有父代個體均進行多次交叉，并從交叉結(jié)果中選擇適應(yīng)值最大的兩個個體替換父代個體;變異時，以變量當前值為節(jié)點將取值區(qū)間分為上下兩部分，分別將上下兩部分細分成多個小區(qū)間，然后使變量值在各區(qū)間里擾動，取適應(yīng)值最大的個體為變異后的

4、個體。計算適應(yīng)度值時，采用分布式的懲罰函數(shù)處理約束條件，并引入約束調(diào)節(jié)因子調(diào)節(jié)目標函數(shù)和約束條件在適應(yīng)度計算時的相對大小，使算法的搜索結(jié)果兼顧優(yōu)化目標和約束條件的要求。
　　基于本文提出的優(yōu)化模型和求解方法，采用Visual Basic程序設(shè)計語言開發(fā)出駁船下水配載軟件，分析了計算參數(shù)對優(yōu)化結(jié)果和程序運行時間的影響。計算實例證明，該配載軟件方案搜索能力強，受潮位條件限制較小;求得的方案不但滿足約束條件的要求，而且列排注水量較小，排