计算机应用研究

作者：陈晨,林丹萍,苌道方,

单位：上海海事大学a.物流科学与工程研究院;b.物流工程学院,上海201306；

关键词：港口设备,事后维修,BP神经网络,遗传算法,

基金：上海市浦江人才计划资助项目(15PJ1402800)；国家自然科学研究基金资助项目(71701126)；；

针对港口设备在损坏后的维修调度问题，即事后维修的调度问题，通过对港口设备的事后维修调度安排进行分析，建立维修设备的调度模型。模型中使用BP神经网络算法来量化港口待维修设备的权值，并利用遗传算法来最小化维修作业任务的总加权完成时间，获得优化后的维修调度顺序和相对应的维修时间安排。通过港口吊具设备的维修算例，展示了优化的调度模型在港机设备中的运用，模型明确了港机的维修顺序，并在保证维修任务完成的情况下节约了维修时间，为港口设备维修计划提供参考。

来源：2019年第9期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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