基于改进的多目标粒子群算法和TOPSIS方法的港口应急资源最佳分配模型
Jianqun Guo1, Zhonglian Jiang1, Jianglong Ying1
1State Key Laboratory of Maritime Technology and Safety, Wuhan University of Technology, Wuhan 430063, China; National Engineering Research Center for Water Transport Safety, Wuhan University of Technology, Wuhan 430063, China.
这项研究引入了一种改进的多目标粒子群集优化 (IMOPSO) 模型,用于有效地分配港口紧急资源,提高海上安全,并可能将成本降低30%以上. 该模型优化了对石油泄漏等关键情况的资源部署.
科学领域:
- 海洋安全和环境管理
- 优化算法 优化算法
- 运营研究 运营研究
背景情况:
- 增加的海上交通和事故需要在港口有效地分配紧急资源.
- 港口紧急资源的分配对于确保海上安全和减轻环境损害至关重要.
研究的目的:
- 使用改进的多目标粒子群优化 (IMOPSO) 算法,开发一个优化的港口应急资源分配模型.
- 提高港口环境中的紧急资源分配战略的效率和稳定性.
主要方法:
- 实施了改进的多目标粒子群集优化 (IMOPSO) 算法,包括拥挤距离,改进的档案更新策略,调整的惯性重量和动态突变运算符.
- 应用加权技术,以类似于理想解决方案 (TOPSIS) 方法进行订单偏好,以选择最佳解决方案.
- 使用代际距离 (GD),间距 (SP) 和三角洲指标 (Δ) 的指标进行性能评估,并与标准的MOPSO算法进行比较.
主要成果:
- 与MOPSO相比,提议的IMOPSO算法表现出更高的性能和稳定性,在ZDT测试函数上获得平均GD = 0.0386,SP = 0.0023和Δ = 0.6468.
- 一个关于江港漏油分散剂配置的案例研究产生了七个替代方案,最佳方案通过权TOPSIS确定.
- 最佳分配方案有可能将总成本降低约33.03%.
结论:
- 开发的基于IMOPSO的模型为优化港口紧急资源配置提供了有效的方法.
- 该研究为控制水污染物和港口水域环境管理提供了宝贵的见解.
- 这些发现支持在应急响应计划中加强海上安全和成本效益.
更多相关视频
13:54A Workflow for Lipid Nanoparticle LNP Formulation Optimization using Designed Mixture-Process Experiments and Self-Validated Ensemble Models SVEM
Published on: August 18, 2023
11:41Evaluation of an Exclusive Spur Dike U-Turn Design with Radar-Collected Data and Simulation
Published on: February 1, 2020
相关概念视频
Mechanistic Models: Compartment Models in Algorithms for Numerical Problem Solving
In individual population analyses, different algorithms are employed, such as Cauchy's method, which uses a...
Applications of GIS: Disaster Management and Emergency Response
Design Example: Alignment of a Road Line Using GIS
Manipulation and Analysis
Response Surface Methodology
The process of RSM involves several key steps:
Design Example: Analyzing Capacity Contours for Flood Risk Assessment
