基于DCRLQ-GWO算法的集装箱码头多资源协同调度优化方法

本发明提供了一种基于DCRLQ‑GWO算法的集装箱码头多资源协同调度优化方法，包括污染气体排放量估算、模型建立、基于DCRLQ‑GWO算法对模型进行求解。其中，为了高效求解优化模型，本文在传统灰狼优化算法的基础上，引入基于Circle混沌映射的种群初始化策略、反向学习机制、量子势阱搜索机制、莱维飞行策略以及强化学习算法，构建了DCRLQ‑GWO算法，增强了灰狼算法的全局搜索和局部搜索能力。本发明开展的航道‑泊位‑岸桥‑集卡的集成调度优化不仅能够有效减少船舶在港时间，降低污染气体排放，还能显著提升港口整体运行效率和服务质量，对于推动我国绿色智慧港口建设具有重要意义。