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  • 金波:集裝箱翻箱問題的迭代加深分支定界算法設計

    數據魔術師運籌優化及人工智能系列講座第35期,2022年6月18日下午15:00 – 18:00。主講人為深圳大學管理學院助理教授金波博士。本次講座將以集裝箱翻箱問題為例,詳細介紹一種求解NP難組合優化問題的精確算法設計,包括搜索框架、上界函數、下界函數、支配規則等關鍵技術的設計思路及應用心得。最后,報告將解讀求解集裝箱翻箱問題的迭代加深分支定界算法的源代碼。

    數據魔術師
    運籌優化及人工智能系列講座第35期

    活動信息

    題目集裝箱翻箱問題的迭代加深分支定界算法設計
    Title: An Iterative Deepening Branch-and-bound Algorithm for the Container Relocation Problem

    主 講 人:金波 深圳大學管理學院助理教授
    主 持 人:秦虎 華中科技大學管理學院教授
    講座語言:中文
    活動時間:2022年6月18日  下午15:00 – 18:00
    主辦單位:華中科技大學管理學院,數據魔術師

    直播平臺:通過數據魔術師粉絲群發布騰訊會議號及密碼,入群方式見文末

    主講人簡介

    金波:集裝箱翻箱問題的迭代加深分支定界算法設計
    金波(深圳大學管理學院)

    金波,2015年博士畢業于香港城市大學管理科學專業。本科期間曾獲第34屆國際大學生程序設計競賽亞洲區域賽金牌(總排名第3),博士畢業后曾于阿里巴巴、華為、南科大等企事業單位從事科研工作,2020年加入深圳大學任助理教授,主要從事港口與航運管理、物流與供應鏈管理等領域的研究,已有多項研究成果發表于European Journal of Operational Research、Omega、Computers & Operations Research等期刊。

    報告摘要

    集裝箱翻箱問題(Container Relocation Problem)是港口碼頭中重要的運作優化問題之一。該問題考慮一組出口集裝箱,通過最小化取箱過程中的翻箱次數,以提升堆場整體裝卸效率及減少船舶停泊時間,對提升港口的集裝箱吞吐量有著重要意義。本次報告將以集裝箱翻箱問題為例,詳細介紹一種求解NP難組合優化問題的精確算法設計,包括搜索框架、上界函數、下界函數、支配規則等關鍵技術的設計思路及應用心得。最后,報告將解讀求解集裝箱翻箱問題的迭代加深分支定界算法的源代碼。

    The container relocation problem, also known as the block(s)relocation problem, is one of the most studied optimization problems incontainer terminals. The problem aims at minimizing the total number ofrelocations for retrieving containers from a storage yard according to aspecific order. The purpose of this study is to develop an efficient iterativedeepening branch-and-bound algorithm for exactly solving one of the mostpractical variants of the problem, namely the unrestricted container relocationproblem with duplicate priorities, which has received less attention in theliterature. To improve the search efficiency of the proposed algorithm, wedesign two new lower bounds that can be computed quickly to incorporate theminto the branch-and-bound algorithm. We also present a set of mutuallyconsistent dominance rules to reduce the search space while avoidingover-pruning. The performance of the proposed algorithm is evaluated byextensive computational experiments on three commonly used benchmark datasets.The results show that the proposed algorithm outperforms the state-of-the-artexact algorithm for the unrestricted container relocation problem with distinctpriorities, although our algorithm is applicable to a more general variant ofthe problem. Moreover, it can still provide competitive results for small- andmedium-sized instances under a strict time limit of one second in comparison toexisting metaheuristic approaches.

    對學生聽眾的建議:參加報告之前先預習掌握深度優先搜索、廣度優先搜索,以及最短路問題的Dijkstra算法、A*算法、IDA*算法等知識。

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    網址引用: 數據魔術師. 金波:集裝箱翻箱問題的迭代加深分支定界算法設計. 思謀網. http://www.ahznzs.com/view/8090.
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    數據魔術師的頭像數據魔術師專欄作者
    上一篇2022年5月6日 15:40
    下一篇 2022年6月29日

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