集装箱码头场桥调度优化模型研究

为提高码头堆场作业效率,研究了出口箱作业过程中的多场桥调度优化问题.结合岸桥作业子计划与堆场贝位箱量分布,以场桥在每个子任务中从堆场贝位提取的箱量以及场桥行驶路径为决策变量,建立目标为场桥作业贝位数最少及行驶路径最短的两阶段数学模型.从单场桥和双场桥作业的角度,设计算例利用CPLEX对模型进行求解,检验了模型的准确性,并与顺序作业法、贪婪作业法及遗传算法进行对比,结果表明:两阶段模型有效地减少了场桥移动距离.     

出口集装箱堆场取箱作业优化模型研究

集装箱装卸效率直接影响船舶靠港停泊时间，倒箱操作是影响装卸效率的主要因素．文中建立了龙门式起重机小车取箱作业优化模型，以龙门式起重机取箱作业时倒箱数量最少为目标，以各个取箱阶段为节点、以取箱代价为边的权数，应用最小生成树和启发式算法对优化模型进行求解,根据最小生成树的性质，本模型可获得倒箱数最少的优化装船顺序，提高装卸作业的效率．     

基于混合动态规划的集装箱堆场贝位内翻箱作业调度优化

翻箱是影响集装箱堆场作业效率的瓶颈,也是堆场作业调度的老大难问题.在集装箱堆场现行堆存位置和提箱装船顺序既知的条件下,基于集装箱装船过程中堆场翻箱作业的多阶段性特征,将翻箱作业调度优化问题归结为一个动态最短路径问题,据此构建了优化模型.基于并行处理的思想,将顺序递推算法与逆序递推算法相结合进行优化求解,通过嵌入启发式规...     

基于配载计划的集装箱提箱顺序和倒箱策略优化

降低倒箱量是提高集装箱码头作业效率的重要方法.集装箱提箱顺序对码头倒箱作业有明显的影响.本文在满足船舶配载计划的前提下,针对传统的最矮栈和邻近栈 策略,提出优化栈倒箱策略,以倒箱量最小为目标分别建立3 种倒箱策略下的提箱顺序模型,并设计了遗传算法对该模型进行优化求解.最后对10 个算例进行t 检验,计算结果表 明,3 种倒箱策略间存在明显的差异,并且规模越大,差异越明显.再与下界对比分析,探 究造成3 种倒箱策略差异性的原因,并且验证了算法的有效性.数值实验结果表明,最矮栈策略优于邻近栈策略,优化栈策略优于最矮栈策略.     

集装箱船舶装箱排序问题的两阶段算法

集装箱船舶装箱排序问题综合集装箱装船顺序与船舶贝内排箱,是一类典型的组合优化问题.考虑堆场发箱顺序和船舶配载之间的关联,构建集装箱船舶装箱排序问题的数学模型.针对构建的优化模型,鉴于已有方法难以直接对其进行求解,基于两阶段分层求解思想设计SWO-HES两阶段算法.算法第1阶段利用吱呀轮算法(SWO)大邻域导向式搜索的特点优化集装箱装船顺序问题;第2阶段将SWO的结果作为输入,基于启发式规则和演化策略算法(ES)构造混合演化策略算法(HES)优化船舶贝内排箱问题.最后,通过不同规模算例的研究,将SWO-HES与常见智能算法、基于实际装船规则的启发式算法进行对比分析,验证模型与算法的有效性.     

自动化集装箱码头双循环AGV与场桥的集成调度研究

针对自动化集装箱码头装卸过程中双循环自动导引车(Automated Guided Vehicle， AGV)和场桥的调度问题，提出基于启发式遗传算法的集成调度方法.根据自动化码头装卸过程中双循环AGV的作业特点，对集装箱在船舶与堆场之间的流动特征进行详细解析，建立相应的数学模型，并分别设计基于“最早可获得时间”和“最短路径”启发式规则的遗传算法进行求解.通过数值仿真，从平均值、最小值、标准方差和求解时间分析任务量、AGV数量等参数对算法性能的影响，结果表明，“最早可获得时间”启发式规则相比于“最短路径”启发式规则更适合双循环AGV与场桥的集成调度.     

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所谓混堆模式下集装箱堆场箱位指派问题,是指混堆模式下,在待作业箱区为已知情况的前提下,确定集装箱在指定箱区中的最优堆存位置,以最大限度地控制堆场倒箱率,提高堆场装卸作业效率.在滚动式计划的基础上,充分考虑了不同作业箱型与倒箱作业的内在联系,依据堆场混堆的作业规则定义了作业箱优先等级,以新增集装箱压箱数最小为目标对此问题构建了箱位指派优化模型,基于问题自身的特点设计了相应的启发式算法进行求解,通过实际算例进行验证.验证结果表明,该模型及算法比港口现有混堆堆存策略有较大改进.     

集装箱船舶贝内配载和堆场装船顺序协调优化

针对集装箱船舶贝内配载和堆场装船顺序协调优化问题，以堆场贝位和船舶贝位翻箱次数之和最小为优化目标，考虑堆场装船要求和船舶适航性等多种约束条件，建立数学模型. 鉴于问题的NP特性，提出混合演化策略算法(HES)求解模型，设计二维实数编码，提出基于力矩平衡和逐列装载的解码方法. 基于三点交叉互换的重组算子，单点突变的变异算子和互换的局部搜索策略对算法进行改进. 通过计算证明，对不同规模算例，HES算法均能求解出较优的贝内配载方案和堆场装船顺序.HES 算法与传统演化策略算法(ES)、粒子群算法 (PSO)、基于规则的启发式算法(HA-MBSCC)进行对比，进一步验证了算法的优越性.     

“船舶—堆场—列车”混堆堆场箱位分配模型

集装箱海铁联运港口堆场作业箱型复杂,为了提高港口作业能力和效率,基于进口、出口箱的混合堆存方式,对"船舶-堆场-列车"作业堆场箱位分配问题进行研究."船舶-堆场-列车"作业堆场负责堆存通过船舶、列车及外集卡进出港口的集装箱.本文在待分配箱的作业时间及箱区已知的前提下,以集装箱堆存产生的压箱数最小为目标,建立"船舶-堆场-列车"作业混堆堆场箱位分配模型,根据模型特点设计了启发式算法进行求解,并进行算例分析.结果表明,所建模型和求解算法能够有效减少堆场的压箱数,满足箱型堆存要求,提高港口作业效率.     

集装箱船舶贝内配载和堆场装船顺序协调优化

针对集装箱船舶贝内配载和堆场装船顺序协调优化问题，以堆场贝位和船舶贝位翻箱次数之和最小为优化目标，考虑堆场装船要求和船舶适航性等多种约束条件，建立数学模型. 鉴于问题的NP特性，提出混合演化策略算法(HES)求解模型，设计二维实数编码，提出基于力矩平衡和逐列装载的解码方法. 基于三点交叉互换的重组算子，单点突变的变异算子和互换的局部搜索策略对算法进行改进. 通过计算证明，对不同规模算例，HES算法均能求解出较优的贝内配载方案和堆场装船顺序.HES 算法与传统演化策略算法(ES)、粒子群算法 (PSO)、基于规则的启发式算法(HA-MBSCC)进行对比，进一步验证了算法的优越性.     

基于随机交箱的堆场出口箱箱位分配研究

集装箱堆场出口箱在贝位内的箱位分配直接影响装船时取箱作业效率。文中针对集装箱堆场出口箱箱位分配问题,从装船取箱时堆场贝位内最小化翻箱的角度,建立取箱作业翻箱量最小的数学模型,从源头上寻求减少装船时翻箱的方法。在研究进场出口箱已有堆放策略的基础上,分析了贝位内堆放方式对翻箱的影响,提出一种基于重量等级的混合堆放方法,并用启发式算法为出口箱在贝位内分配具体箱位。最后通过比较不同堆放方式下的翻箱率来评价方法的优劣。实例结果表明,文中算法可以有效解决出口箱的箱位分配问题,减少装船取箱时贝位内的翻箱次数。     

定制公交线路优化综述

为全面回顾定制公交线路优化问题的研究进展,从优化目标、问题场景和求解算法3个方面对相关文献进行了归类分析。研究结果表明:定制公交线路的单目标优化研究主要集中在行驶时间、运营里程、运营成本、运营收益以及多种成本线性加权形成的系统总成本等方面,而多目标优化研究主要通过同时考虑运营成本、出行成本和服务质量中的2种或3种来实现;根据出发和到达站点的数量,定制公交线路优化的问题场景可分为“一对一”、“多对一”和“多对多”3种,针对停靠站点之间时间阻抗场景的研究主要集中在“静态时间阻抗”,对“动态时间阻抗”的研究较少;出行需求场景的研究也主要集中在“静态出行需求”,对于“动态出行需求场景”,一般通过两阶段优化策略进行求解;由于定制公交的线路优化问题属于一种特殊的车辆路径优化问题,精确求解算法适用于少量出行需求的分析案例,针对大规模出行需求的实际问题,一般采用启发式智能算法进行求解。未来的研究中,定制公交的线路优化需要考虑停车场设置和停靠点选择的影响,针对不同类型出行者设置特定的时间窗属性;此外,大数据背景下如何兼顾实时出行需求和运营成本约束,提供差异化的定制公交线路也将是具有挑战的研究方向。      

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.     

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.     

资源紧缺型集装箱码头多类型场桥配置问题研究

针对资源紧缺型集装箱码头场桥配置特点,探索堆场场桥配置问题.使用运筹 学线性规划方法,建立集装箱码头堆场场桥配置混合整数规划模型,模型能够处理码头 多类型场桥配置问题.数值实验部分,结合港口实际情况设计算例验证模型的有效性,同 时对模型进行较为完整的场景分析,包括初始场桥分配、场桥作业性能及场桥资源数量, 指出其对实际堆场管理的意义.实验结果显示,本文建立的场桥配置问题能够较好地解决 资源紧缺型集装箱码头场桥配置问题,为实际港口操作提供决策支持.     

集卡提箱预约配额与场桥配置的联合优化

在集卡提箱预约中,集装箱码头场桥配置和预约配额的联合优化是缩短集卡等待时间,提升资源利用率的关键. 针对提箱作业的实际特点,构建了双目标整数规划模型,设计了基于非支配排序遗传算法的求解方法. 当码头需求较少时,采取动态调整随机分配场桥最佳;当码头需求较高时,采取动态调整与按需配置相组合的方式最佳. 以国内某码头为原型,通过不同规模的算例实验,验证了模型和算法的有效性. 所提方法可快速生成高质量、多样化的前沿解,实现了场桥资源与集卡作业需求的匹配优化,为码头管理者在资源投入与集卡等待时间的权衡中,提供了决策支持.     

集卡提箱预约配额与场桥配置的联合优化

在集卡提箱预约中,集装箱码头场桥配置和预约配额的联合优化是缩短集卡等待时间,提升资源利用率的关键. 针对提箱作业的实际特点,构建了双目标整数规划模型,设计了基于非支配排序遗传算法的求解方法. 当码头需求较少时,采取动态调整随机分配场桥最佳;当码头需求较高时,采取动态调整与按需配置相组合的方式最佳. 以国内某码头为原型,通过不同规模的算例实验,验证了模型和算法的有效性. 所提方法可快速生成高质量、多样化的前沿解,实现了场桥资源与集卡作业需求的匹配优化,为码头管理者在资源投入与集卡等待时间的权衡中,提供了决策支持.     

集装箱堆场作业优化模型与算法

研究铁路到站集装箱吊车作业优化,如何规划龙门吊的作业顺序,减少作业次数成为衡量堆场工作效率的关键。通过分析问题建立一个计划期内以倒箱次数最少为目标的多时段动态集装箱堆场箱位分配模型,减少龙门吊的作业次数,设计遗传算法求解。算例表明：该模型及算法能够有效地优化堆场内零散箱的箱位分配,提高集装箱堆场的作业效率。