云计算集装箱数据中心研究报告要点

【期刊】港口集装箱AGV自动搬运系统规划

护士排班问题（nurse rostering problem，NRP）是多约束条件下的NP难优化问题，目前大多数算法难以在计算时间和求解质量之间达到较好的平衡。针对此难题，提出一种基于整数规划（integer programming，IP）与演化优化（evolutionary optimization algorithm，EA）混合的一种算法机制，分两步对护士排班问题进行求解。第一步采用IP算法求解简化后的NRP，得到一个高质量的初始解；第二步则在初始解的基础上采用演化算法进一步优化而得到更优的结果。实验结果表明，以中国式护士排班问题为例，对比IP VNS（variable neighborhood search）和hybrid EA等四类主流算法，IP EA混合算法能求得更高质量的解。因此，在此类NP难问题的求解上，IP EA混合算法比其他四类算法具有更明显的优势和效果。

LINGO软件是由美国LINDO系统公司研发的主要产品。LINGO是Linear Interactive and General Optimizer的缩写，即交互式的线性和通用优化求解器。LINGO可以用于求解非线性规划，也可以用于一些线性和非线性方程组的求解等，功能十分强大，是求解优化模型的最佳选择。其特色在于内置建模语言，提供十几个内部函数，可以允许决策变量是整数(即整数规划，包括 0-1 整数规划)，方便灵活，而且执行速度非常快。能方便与EXCEL，数据库等其他软件交换数据。

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关于港口集装箱物流系统规划与仿真建模的研究实现

变邻域搜索算法matlab代码CODO 在过去的几十年中，进行了大量研究以提出许多自然启发的优化技术。 SitoLIB是一个基于人的意见形成的优化器的开源库。 它包括基于社会影响理论的优化器（SITO）和涂尔干的基于社会融合理论的优化器（CODO）。 目的是开发一个易于理解的通用软件库，该库可以合并到特定于应用程序的系统中。 库的当前版本包括优化程序的二进制版本和连续（实值）版本。 我们的二进制实现基于[Latane，1981]给出的社会影响理论和[Macas，2008]给出的优化程序的伪代码。 称为持续意见动态优化器（CODO）的连续实施基于涂尔干的社会整合理论[Durkheim，1997]和[Rishemjit，2013]给出的优化器伪代码。 到目前为止，库中实现了CODO的一种变体和SITO的以下不同变体，以最大程度地减少异议功能： OSITO（原始SITO算法）， SSITOsum（带有SUM规则的简化SITO）， SSITOmean具有MEAN规则的简化SITO）和 GSITO（加拉姆风格的SITO）。 这些变体已在不同的应用程序中有效使用，例如使用UCI机器学习存储库数据集

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为获得合理的集装箱码头泊位—岸桥分配方案，建立了以最小化船舶在港时间和码头生产成本为目标的优化模型。提出一种多目标遗传算法用于求解该模型，算法中采用染色体组的方式表示可行解，给出了多个约束条件下的交叉算子运算规则，个体的各目标值结合岸桥分配启发式算法求得，并应用Pareto分级方法进行适应度值评价；同时给出了最终实施方案的选择策略。试验算例表明，与单目标优化相比，提出的优化方法能获得使码头综合效益较大的满意解。