摘要
本发明提出一种拖轮多目标优化调度方法，包括：获取港口拖轮基地数据、现役拖轮数据以及周期内所有船舶数据，建立船舶与现役拖轮之间的匹配规则表；建立以最小化拖轮总作业成本和最小化拖轮总作业时间为双目标函数并嵌入港口作业核心业务约束的拖轮多目标协同优化调度的数学模型，核心业务约束用于保障调度方案的可行性与多目标协同优化能力;采用多维实数编码描述拖轮分配问题，设置初始个体和种群，采用Q学习算法构建拖轮调度多目标优化决策框架；通过深度耦合Jaya算法的精英解导向特性与Q学习的动态决策能力，构建全局‑局部协同拖轮调度优化机制；利用融合Q学习的Jaya算法求解构建的拖轮调度模型，以得到所述目标函数的最优解。
