自动化港口AGV调度配置仿真分析

针对自动化集装箱港口中的AGV(automated guided vehicle)的调度策略和数量配置问题,利用专业仿真软件e MPlant建立了包括岸桥、AGV、场桥和堆场资源在内的集装箱港口仿真模型,分析不同的AGV调度策略及AGV配置数量对集装箱港口装卸系统效率的影响。设计仿真了3种AGV调度策略,得出不同的AGV调度策略及配置数量很大程度上影响了整个集装箱港口装卸系统的效率。最后根据分析结果,给出集装箱港口对于AGV的调度和数量优化的配置建议。     

集装箱码头铁水联运装卸设备协同调度

集装箱码头铁路作业区是开展集装箱铁水联运的主要场所,其效率将影响集装箱铁水联运的整体效率,因而,建立了以装卸过程总完成时间最短为目标的龙门吊、集卡和场桥的协同调度问题的混合整数规划模型,既考虑了装卸同步,又考虑了龙门吊间的干扰和安全距离、龙门吊和场桥走行时间及缓冲区等现实约束,并考虑了集卡堵塞问题.为了求解模型,设计了改进的多层遗传算法.最后通过实验验证了模型和算法的有效性和可行性,证明了考虑集卡堵塞问题是有必要的,并给出了50个和100个集装箱的设备最佳配比.     

集装箱码头混合交叉作业集成调度模型

针对集装箱码头进出口作业系统中泊位分配、装卸作业、水平搬运等诸多环节之间的关系,分析了现有进出口作业系统对集装箱码头生产效率与运营成本的影响。运用系统工程优化理论,提出混合交叉作业集成调度方法与同步优化技术,以泊位分配、设备配置、集装箱卡车(集卡)行驶路径为决策变量,以集装箱码头最小运营成本为目标函数,建立了三阶段集成调度优化模型,设计了双层遗传求解算法。在双层遗传算法中,上层遗传算法用于搜索集装箱码头设施设备的合理配置组合,下层遗传算法在上层算法的基础上优化集卡行驶路径。计算结果表明:与独立装卸作业过程相比,使用混合交叉作业集成调度模型时,集卡数量为22veh,减小了66.2%,集卡行驶总距离为10 389.8km,减小了17.4%;与单独调度方式相比,使用混合交叉作业集成调度模型时,集卡行驶总距离减小了14.5%,码头运营总成本为84 266.2元,降低了4.6%。可见,使用集装箱码头混合交叉作业集成调度模型,能有效提高集装箱码头生产效率,明显降低运营成本。     

不确定因素下的集装箱码头车船间装卸作业集成调度

为了提高集装箱码头的效率,建立了集装箱码头车船装卸作业集成调度模型;考虑了装卸同步作业与一些实际约束条件,如岸桥、龙门吊间干扰和安全距离等,以及生产调度中的不确定因素,如岸桥、集卡的速度变化等,设计了改进的多层遗传算法求解模型;为了确定随机变量的具体值,在传统的遗传算法中引入蒙特卡罗法,为了使得集装箱在集卡间均衡分配,在传统的遗传算法中引入均衡算子;通过试验验证模型和算法的可行性和有效性,并进行了改进的多层遗传算法中引入均衡算子与未引入均衡算子间的对比试验。分析结果表明:引入均衡算子后的装卸作业完成总时间为7 437.8s,比未引入均衡算子减少760.3s,且在引入均衡算子的试验中50FEU集装箱均匀分配给了5辆集卡,而在未引入均衡算子的试验中未能均匀分配;固定龙门吊和岸桥数量,改变集卡的数量,通过比较每组试验中作业总完成时间和边际效益值,得出当集装箱数量为80、90、100FEU时,最优设备配比为3台龙门吊、10辆集卡和4台岸桥。可见,改进的多层遗传算法可以提高集装箱码头车船装卸作业的效率,是解决集装箱装卸作业集成调度问题的一种有效方法。     

集卡与岸桥及场桥联合调度模型优化

分析了集装箱码头中的集卡与岸桥、场桥联合调度;基于集卡运输时间与等待岸桥、场桥时间之间的权重系数考虑,建立了以等待岸桥、场桥作业时间与集卡运输时间之和最小为目标的联合调度优化模型,为集装箱码头装卸作业调度提供了决策支持;算例验证了模型的有效性和实用性。     

集卡与岸桥及场桥联合调度模型优化

分析了集装箱码头中的集卡与岸桥、场桥联合调度;基于集卡运输时间与等待岸桥、场桥时间之间的权重系数考虑,建立了以等待岸桥、场桥作业时间与集卡运输时间之和最小为目标的联合调度优化模型,为集装箱码头装卸作业调度提供了决策支持;算例验证了模型的有效性和实用性。     

集装箱码头装船顺序和场桥行驶路径联合优化

为降低倒箱量、缩短场桥作业时间,在已知船舶配载图和堆场堆存状况的条件下,研究了出口箱装船顺序及场桥行驶路径联合优化问题.以作业时间衡量装船顺序产生的倒箱量及场桥行驶路径,建立作业时间最短为目标的整数规划模型,设计均衡倒箱量和场桥作业时间的启发式算法对模型进行求解,提出了问题下界的求解方法,同时,设计算例比较了启发式算法与下界的差异,为码头调度人员提供决策支持.     

基于时间Petri网的集装箱码头AGV调度系统建模研究

在分析了集装箱自动化码头物流系统中的自动导引小车-AGV工作情况的基础上，提出了利用时间Petri网对AGV调度系统建模和性能分析的基本思路；建立了AGV的运输路径模型，并进行了系统性能特性分析；结果表明这种模型能够准确地描述集装箱码头物流系统的运行状况．     

基于作业均衡的集装箱码头岸桥作业调度优化

为了提高集装箱码头资源配置的均衡性,进而提高作业人员任务分配的均衡性以及岸桥设备资源的利用率,提出了基于集装箱码头岸桥作业均衡调度优化问题。以集装箱码头岸桥作业集装箱量和作业时间两个均衡调度为目标,建立集装箱码头岸桥作业均衡的岸桥调度优化模型,并设计遗传算法来求解。通过对3种目标的结果进行比较,得出在岸桥调度过程中考虑岸桥作业量均衡有助于提高岸桥的利用率,减少岸桥无效作业时间,从而提升码头整体作业能力。     

集装箱码头同贝同步装卸调度模型与算法

为了提高集装箱码头装卸效率,建立同贝同步装卸调度模型,实现装卸桥在同一贝位内同时进行装船与卸船作业,模型通过优化装卸桥作业序列与出口集装箱积载计划降低装卸桥与龙门吊作业时间。设计了基于双层遗传算法的模型求解方法,利用上层遗传算法搜索装卸桥最优作业序列,下层遗传算法在装卸桥作业序列基础上获得出口集装箱最优积载计划,然后计算龙门吊与装卸桥作业时间,且将结果反馈到上层遗传算法,通过上下层遗传算法的反馈优化调度方案。通过算例对模型与算法进行验证。分析结果表明:同贝同步装卸调度模型可以提高装卸效率9.42%～11.53%,模型与算法有效。     

集装箱码头集成调度研究综述

按照不同的研究区域, 总结了集成调度在码头前沿、码头堆场以及码头前沿和堆场间等方面的国内外文献, 并提出了未来的研究方向。研究结果表明: 多数文献研究的是传统集装箱码头的集成调度问题, 并取得了较多成果, 也有少数文献研究了自动化码头的集成调度问题, 随着科技的发展和自动化码头的增多, 在今后的研究中, 应结合自动化码头的特点, 研究自动化码头内的设备集成调度问题; 多数文献都是在静态或确定情况下研究集装箱码头的集成调度问题, 只有极少数文献考虑了码头生产调度过程的动态或不确定性, 因此, 随着研究的逐步深入, 动态或不确定因素下的集成调度问题将成为未来的研究重点; 多数文献均建立了以时间、成本最小或二者相结合的目标函数, 虽然也有助于提高码头的生产效率, 但是依旧存在一定的局限性, 随着能源问题的日益严重, 在未来的研究中, 应建立均衡能耗和其他优化目标的多目标模型; 多数文献中设计了启发式算法, 并获得了较好的优化解, 为了使求解方法更加多元化, 应将算法计算与仿真验算相结合; 随着多式联运的兴起, 应在考虑铁路作业区对整个集装箱码头影响的基础上研究铁路作业区与码头间的集成调度问题。      

Operations scheduling for rail mounted gantry cranes in a container terminal yard

Arranging the retrieving sequence and making the operational plans for gantry cranes to enhance port efficiency have become vital issues for the container terminals. In this paper, the problem of retrieving containers from a yard in a given sequence is discussed as an important part of the ship-loading process. This problem is divided into three categories according to its optimization complexity, i.e., the retrieval problem of a crane with a single spreader （ACSS）, the retrieval problem of a crane with multiple spreaders （ACMS）, and the retrieval problem of multiple cranes with a single spreader （MCSS）. Firstly, heuristic algorithms are proposed to develop a retrieving sequence for ACSS to reduce the operational time. Then, optimizing the assignment to multiple spreaders is conducted by exchanging the movements of the obtained retrieving sequence. Finally, the movements are further assigned to two cranes and integrated with the MCSS retrieval problem mentioned above. The numerical experiments show the effectiveness and practicability of the heuristic algorithms.     

基于分层TCPN的集装箱码头作业建模仿真研究

利用CPN TOOLs软件，对基本着色Petri进行赋时和分层的扩展，采用自上而下的方法，建立了集装箱码头作业系统的分层Petri网模型，其子网为赋时着色Petri网．基于实例，在集装箱码头作业系统的分层Petri网模型上进行仿真，根据前沿和堆场设备以及水平输送车辆的利用情况，分析了码头作业系统的瓶颈。     

An efficient approach for solving yard crane scheduling in a container terminal

An efcient approach for yard crane（YC）scheduling is proposed in this paper.The definition of task group for YC scheduling is proposed.A mixed integer programming（MIP）model is developed.In the model,objective functions are subject to the minimization of the total delay of complete time for all task groups and the minimization of block-to-block movements of YCs.Due to the computational scale of the non-deterministic polynomial（NP）complete problem regarding YC scheduling,a rolling-horizon decision-making strategy is employed to solve this problem,by converting the MIP model into another MIP model in the scheduling of each rolling period.Afterwards,a heuristic algorithm based on modified A＊search is developed to solve the converted model and obtain near optimal solution.Finally,the computational experiments are used to examine the performance of the proposed approach for YC scheduling.     

多类型任务复合作业的堆场龙门吊调度问题研究

在集装箱码头,龙门吊是负责在集装箱堆位和集卡之间进行集装箱搬运的主要设备,其作业效率对提升集装箱码头的服务水平至关重要.为了提升集装箱堆场龙门吊的作业效率,本文根据龙门吊实际作业情况,对集装箱堆场龙门吊的多类型任务复合作业问题进行研究.以优化龙门吊作业任务开工时间延迟的惩罚成本为目标,基于整数规划方法建立了多类型任务复合作业下的堆场龙门吊调度模型,并针对模型特点设计了基于GA的智能求解算法.最后,以某码头的实际作业数据为基础,进行了案例计算和对比,验证了该模型和求解算法的有效性.     

基于泊位计划的集装箱码头岸桥动态调度优化

所谓基于泊位计划的集装箱码头岸桥动态调度问题,是指在计划周期内,在每艘船舶均已安排了靠泊时间和靠泊位置的前提下,将有限的岸桥资源在船舶上的装卸任务间进行动态分配与排序,以最大限度地减少计划期内所有船舶的滞港时间. 在充分考虑岸桥不能交叉作业、装卸任务有作业顺序要求等现实约束下,对此问题构建了非线性数学规划模型,基于问题自身的特点设计了基于任务排序的染色体结构,用遗传算法进行求解. 通过与文献中单船的调度结果的对比、单船岸桥调度与多船动态岸桥调度结果的对比,以及多船动态岸桥调度的仿真实验,证明了模型及算法的有效性.     

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有效的乘务调度能够为公交企业带来巨大的成本节约,但是,公交乘务调度问题因受制于一系列劳动法规的约束变得十分复杂.我国公交普遍存在"中式用餐"约束,进一步加大了问题的复杂性,使西方主流调度系统在国内实施面临困难.本文基于"生成与选择"方法解决乘务调度问题,关键在于"生成"阶段处理"中式用餐"难题;利用"中式用餐"约束和乘务问题特点,设计一种基于启发式规则的换班机会筛选方法;在所选换班机会集合的基础上构造能满足"中式用餐"约束的潜在乘务班次集合.对实际公交乘务调度问题中的12组实例进行测试,表明本文方法不仅能处理"中式用餐"约束,而且能极大减少所求问题的规模,因此适用于解决大规模的带有"中式用餐"约束的乘务调度问题.