📚 论文速递｜智能混合超启发式算法赋能泊位调度优化

题目：An Intelligent Hyperheuristic Algorithm for the Berth Allocation and Scheduling Problem at Marine Container Terminals 

作者：Bokang Liᵃ, Payam Afkhamiᵃ, Razieh Khayamimᵃ, Marta Borowska-Stefańskaᵇ, Szymon Wiśniewskiᶜᵈ, Amir M. Fathollahi-Fardᵉ, Seckin Ozkulᶠ, Maxim A. Dulebenetsᵃ*

期刊：Transportation Research Part E 

年份：2025 

📎 原文链接：https://doi.org/10.1016/j.tre.2025.104104

🚢 一、研究背景｜港口调度的现实挑战

港口泊位分配与调度（BASP）涉及：

  • ⏱ 船舶等待时间控制
  • ⚓ 泊位利用率最大化
  • 📍 靠泊偏移影响最小化
  • 💰 多种成本综合最小

问题特点：泊位资源有限、船舶到港动态、约束条件复杂，属于NP难优化问题，大规模场景中传统方法常常“算不动”。

🧠 二、方法介绍｜HHEO算法框架

本研究提出：HHEO（Hyperheuristic Hybridized with Exact Optimization）算法

📌 核心创新：

✅ 超启发式机制：动态选择和切换最优遗传操作符

✅ 精确优化融合：周期性嵌入数学规划子问题提升局部质量 

✅ 自适应演化策略：结合遗传算法的全局搜索与精确方法的局部强化

建模目标：最小化船舶周转总成本（Total Turnaround Cost, TTC）

TTC = 等待成本 + 服务成本 + 延误成本 + 泊位偏差成本

动态泊位调度示意图

🔁 三、算法流程｜文本形式伪代码

Step 1：初始化种群（FCFS策略 + 随机生成）

Step 2：评估适应度，进入Warm-Up阶段评估操作符性能

Step 3：主循环（g = 1 到 g_max）：
  - 锦标赛选择生成父代
  - 应用当前重组+变异操作生成子代
  - 每 Epoch：
     → 更新操作符组合（轮盘选择）
     → 应用精确优化（VSP 子问题）局部提升
  - Boltzmann 选择下一代
  - 更新计数器 g, g*

Step 4：返回最优解

HHEO算法流程图

🧩 四、模块拆解｜操作符与优化机制

模块
描述
初始化
FCFS + 随机双策略，增强多样性与可行性
重组算子
顺序重组、循环重组、部分映射重组
变异算子
插入、反转、扰乱、交换等多种方式
算子更新
每个 Epoch 根据效果得分动态更换组合
精确优化
局部 MILP 求解子问题（VSP），提升局部解
选择机制
Boltzmann筛选平衡收敛与探索能力

算子示意图

🧪 五、实验结果｜性能全面领先

📊 测试场景：

  • 小型实例：12~20船 / 2~3泊位
  • 中大型：最多60船 / 8泊位

📈 HHEO优于以下算法：

  • ACO（蚁群）、SA（模拟退火）、TS（禁忌搜索）、VNS（变量邻域）
  • 多种元启发式混合算法（HACO、HTS、HSA 等）
  • 精确方法：CPLEX、BD、CGH、LH 等

📌 实验数据：

  • **平均求解时间：**73.91秒
  • **目标值最优提升：**相较ACO提升15.58%、SA提升16.25%、TS提升12.88%

收敛曲线 + 解质量对比

💼 六、管理启示｜实港场景下的应用建议

  1. 泊位数量越多，调度成本越低
  2. 到港密度越低，调度越灵活、等待更少
  3. 适当惩罚延误可提升调度均衡性
  4. HHEO鲁棒性强，适应突发情况与动态调整需求

参数敏感性分析图

🔭 七、未来方向｜方法扩展建议

📌 潜力方向包括：

  • 多目标调度（加入碳排放约束）
  • 连续泊位 + 起重机联动建模
  • 超启发式 + 深度学习智能算子选择
  • 绿色调度与智慧港口平台集成

📎 附录｜引用信息

文献信息：Li, B., Afkhami, P., Khayamim, R., et al.An Intelligent Hyperheuristic Algorithm for the Berth Allocation and Scheduling Problem at Marine Container TerminalsTransportation Research Part E, 2025, Vol.198, 104104 📎 DOI：10.1016/j.tre.2025.104104