一种增量学习增强的集成代理辅助进化算法

本发明公开了一种增量学习增强的集成代理辅助进化算法，包括如下步骤：根据待分配船舶信息，设置自适应滚动时域策略的参数，并将长期泊位岸桥协同分配问题(LBACAP)划分为连续的子LBACAP；用集成代理辅助进化算法对子LBACAP进行求解；按照船舶到港的顺序预计到港时间和离港时间，实现对持续到港船舶的动态调整和处理，划分时间窗口，本发明通过动态调整时间窗口，确保算法能够适应船舶连续到达的场；利用Kriging、RBFN和SVR三种代理模型，显著减少计算成本，同时保持强大的搜索能力；利用历史决策信息指导后续时间窗口的优化过程，逐步提高算法的优化效果；通过滚动窗口和增量学习的结合，能够在全局范围内找到最优的泊位与岸桥分配方案。