粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法，它通过模拟鸟群或鱼群的行为来寻找最优解。在泊位调度问题中，目标是最小化所有船只在港时间的总和，而PSO算法可以帮助我们找到一个较优的调度方案。 泊位调度问题是指在有限数量的泊位资源下，安排船只的到港和离港时间，以最小化船只在港等待的时间。该问题存在多个约束条件，如泊位容量、船只到港和离港时间

一、问题描述 随着航运业务量的增长,港口泊位资源的有效配置与利用成为一个重要的问题。传统的泊位调度方法是将泊位分成固定的格子,船只只能停靠在格子位置,但这样会造成泊位利用率低下的问题。针对此问题,我们提出采用遗传算法来进行连续泊位调度,即考虑船只的实际长度和宽度,允许船只停靠在任意泊位位置,而不仅限定于固定格子,从而提高泊位利用率。 二、模型描述 泊位编码 我们将泊位空间划分成一个二维网格