改进NSGA-Ⅱ算法在低碳泊位岸桥调度中的应用

摘要

传统多目标遗传算法在解决决策变量维度较高泊位分配和岸桥调度问题时效果较差。为了解决这一问题，研究提出了一种改进的多目标遗传算法。该算法通过采用佳点集初始化、二项交叉、自适应变异和两阶段选择策略，有效提升了算法的多样性和收敛速度，避免了传统多目标遗传算法在进化过程中容易陷入局部最优的困境，并在求解高维决策变量时展现出优越的性能。在基准函数和低碳泊位岸桥调度问题上测试，与5个多目标优化算法进行比较，实验结果证明该算法具有更好的鲁棒性和寻优能力。

关键词

多目标遗传算法 / 佳点集初始化 / 二项交叉 / 自适应变异 / 泊位岸桥