基于海铁联运的港口集装箱运输集卡路径选择

为提高集装箱海铁联运在港换装转运的作业效率,对有铁路专用线引入的集装箱码头集卡路径规划问题进行了研究。分析铁路线进港后的码头集卡作业模式,以集卡完成运输总时间最短为目标,建立了带集装箱运输时间窗约束的线性整数规划模型,并求解了集卡在铁路装卸线、港口堆场、码头泊位三处任务节点的作业路径规划问题。最后以集装箱码头混合作业为例,设计相关算例,利用CPLEX12.0对模型进行求解,得到有铁路线引入的港口内集卡作业路径选择结果,验证模型具有较好的可行性。     

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。     

基于萤火虫算法的集装箱码头集卡路径多目标优化研究

在两艘船同时作业情况下,建立以集卡总行驶距离最短及完成两船所有装卸任务的时段内各箱区间作业量不平衡性最小的多目标优化模型。在模型求解时,采用新颖的萤火虫算法求解,编码方式采用离散整数编码,每个整数编码表示对应的集卡作业回路运行次数。最后通过舟山甬舟集装箱码头案例分析,较好的解决了集卡路径优化问题,为码头运营者提供了一定的决策支持,也验证了模型与算法的有效性与实用性。     

集装箱码头卸船作业调度方案的两阶段禁忌搜索算法

为提高集装箱码头卸船作业效率,建立了堆存位置-集卡调度一体优化模型,设计了集装箱码头卸船作业调度方案两阶段禁忌搜索算法。在第一阶段,通过禁忌搜索算法决定集装箱的堆存位置;在第二阶段,基于堆存方案执行另一禁忌搜索算法,获得集卡的优化调度方案,然后再计算卸船时间,且将结果反馈到第一阶段的搜索过程,通过两阶段搜索过程的反馈优化卸船调度方案。计算结果表明两阶段禁忌搜索算法可以平均减少卸船作业时间6.78%,结果稳定。     

基于部分集卡到达信息的码头进口箱翻箱优化

集装箱码头进口箱提箱作业过程中,由于外集卡到达时间的不确定性,存在外集卡提箱顺序与目标箱的堆存位置不一致,从而产生大量翻箱.为了解决这一问题,本文以期望翻箱量最小为落箱位置的选择原则,提出最小化二次翻箱启发式算法,利用算例验证算法的有效性,分析集卡到达的信息质量对进口箱提箱翻箱的影响,根据集卡到达信息质量的不同选择最佳翻箱规则.结果表明:提出的翻箱策略可以在获得部分集卡到达信息下有效地减少翻箱,针对不同的集卡到达信息质量,采取相应翻箱规则进行翻箱作业能有效减少翻箱,提高码头堆场的作业效率.     

基于混合交叉作业的码头集卡路径优化模型

针对集装箱在码头堆场分散堆放的情况和码头泊位装卸作业的状态要求,研究了以岸桥组合为作业单元的集卡作业路径优化问题.与传统的作业方式不同,综合考虑了集卡作业方式要求、集卡作业组数量、泊位作业岸桥安排、集装箱堆放地点数量及各地点堆放集装箱箱量情况,以及它们相互之间的关联和协调关系,设计了集装箱码头集卡作业组对于泊位多岸桥装卸混合交叉作业下的路径优化模型.通过算例对模型进行验证,该模型优化的作业安排能够有效提高集卡的利用效率和集装箱码头的生产作业效率.     

集卡动态调度路径优化算法

从整体调度的角度出发,分析了整个码头作业面的动态调度方案,提出了一种新的集装箱卡车(集卡)动态调度路径的自适应蚁群算法。运用码头GPRS系统,以集卡速度、流量、位置等相关数据建立了感知链。通过判断阻塞状况和调整可行点集,确定了信息素浓度更新策略与转移概率计算方法。针对码头路网的复杂性和蚁群算法的实时计算效率,设计了蚁群算法的步骤。将信息熵引入到蚁群算法中,运用MATLAB软件,对集卡的动态调度方案进行了仿真计算。计算结果表明:当初始集卡速度分别为50、75km.h-1,初始集卡流量分别为800、1 000veh.h-1时,集卡行驶的最短路径为4.3km,行驶时间为0.057h;集卡行驶的最优路径为8.3km,行驶时间为0.111h。可见,该算法能有效缓解码头阻塞问题,提高集卡利用率和码头作业效率。     

集装箱码头送箱集卡预约与场桥调度协同优化

针对送箱集卡随机到港引起的场桥作业不均衡,以及高峰时段场桥资源紧缺、集装箱码头拥堵等问题,构建送箱集卡预约与场桥调度协同优化的二层规划模型.上层目标为集卡在闸口的排队等待时间、预约集港导致集港时段调整的集卡数及所有预约时段未完成作业量所需的场桥时间最小,下层目标为每个预约时段未完成作业量所需的场桥时间最小.设计并行遗传算法求解模型,并以天津东方海陆集装箱码头为例进行算例分析.结果表明,预约集港能够降低集卡在闸口的排队等待时间,且送箱集卡预约和场桥调度的协同优化比独立决策更有利于提高集港效率.     

基于“作业面”的铁路集装箱中心站集卡路径优化研究

结合现场作业情况分析了影响集卡最优走行路径选择的5个主要因素:集卡作业道路通行情况、装卸线上集卡等待轨道吊排队情况、堆场内集卡等待龙门吊排队情况、堆场内龙门吊作业效率,以及空闲集卡距目的地的距离,提出了影响因素隶属度的计算方法,给出了基于模糊决策理论的集卡最优路径选择求解算法,并以铁路集装箱中心站的实例进行验证分析.该优化方法提高了集装箱中心站集卡的作业效率,为基于“作业面”的集装箱中心站的集卡调度系统提供了理论和技术支持.     

集装箱码头集卡调度策略的仿真研究

在集装箱码头传统的集卡调度模式的基础上，提出在数字化技术环境下的集装箱码头集卡实时调度规则，并建立了这两种调度模式的动态仿真模型．经过仿真实验分析，比较这两种调度模式对码头生产能力的影响，结果表明提出的调度策略是合理可行的，具有较强的可操作性．     

基于运载能力的铁路集装箱中心站轨道吊与集卡协同优化

为解决铁路集装箱中心站设备资源有限的问题,本文基于集卡实际运载能力,研究铁路集装箱中心站集卡“一车两箱”模式下,“轨道吊-集卡”协同优化问题,并构建以集卡作业完成时间最短为目标的整数规划模型,同时,考虑集卡运输不同尺寸集装箱的决策以及轨道吊的安全约束等实际情况。为求解模型,设计考虑轨道吊分配策略的遗传模拟退火算法,并进行3组不同规模的实验,验证模型和算法的可行性和有效性。实验结果表明,与传统集卡“一车一箱”模式下,“轨道吊-集卡”协同作业相比,集卡“一车两箱”模式下,作业完成时间平均缩短了13.3%,并且随着算例规模的增大,集卡“一车两箱”模式的作业完成时间缩短越明显;同时,集卡“一车两箱”模式下,轨道吊作业更加灵活且作业量更均衡;此外,当铁路集装箱中心站集卡资源有限时,集卡“一车两箱”模式也可以提高设备的利用率。     

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。     

带时间窗的中心站多车程集卡调度优化研究

为解决铁路集装箱中心站与周边货源地间的公铁联运多车程集卡集疏调度问题,将货源地的每一集装箱集疏需求视为一个任务节点,以集卡调度总成本最小为目标,综合考虑集卡容量和集装箱集疏时间窗等约束,构建允许同一集卡重复利用的多车程集卡调度优化模型,并设计改进的遗传算法求解该模型。为均衡集卡工作时间,以调度模型确定的最佳集卡数量和车程集合为输入,进一步构建以集卡作业时间之差最小为目标的集卡车程分配模型,并借助Gurobi精确求解每一集卡的最佳车程任务。以郑州铁路集装箱中心站为例进行实验验证,结果表明：本文所提方法能有效解决公铁联运集装箱在集疏环节的集卡调度问题;相较于单车程模式,多车程模式下集卡调度成本平均减少了60.31%;车程分配优化可以将集卡作业时间最大差值减少14.3%以上,提高了集卡作业时间的均衡性。     

集装箱码头间互拖的集卡甩挂运输调度问题

集装箱码头间的互拖是一种促进相邻码头资源重新组织与优化的协作方式,集装箱甩挂运输能够解耦互拖与港内作业之间的复杂耦合关系。为了提高互拖的集装箱甩挂运输的有效性,满足码头间协调的时间要求和对集卡资源的有效利用,提出了互拖集卡甩挂运输调度的两阶段方法。首先建立互拖任务之间的时间关系网络,然后在此基础上建立集卡调度的混合整数规划模型。算例分析说明了该方法的有效性;演示集卡作业任务序列,分析其码头作业量分布对于港内作业调度的影响。研究结果提供了码头间互拖集卡甩运输的一种参考方法。     

集装箱码头间互拖的集卡甩挂运输调度问题

集装箱码头间的互拖是一种促进相邻码头资源重新组织与优化的协作方式,集装箱甩挂运输能够解耦互拖与港内作业之间的复杂耦合关系。为了提高互拖的集装箱甩挂运输的有效性,满足码头间协调的时间要求和对集卡资源的有效利用,提出了互拖集卡甩挂运输调度的两阶段方法。首先建立互拖任务之间的时间关系网络,然后在此基础上建立集卡调度的混合整数规划模型。算例分析说明了该方法的有效性;演示集卡作业任务序列,分析其码头作业量分布对于港内作业调度的影响。研究结果提供了码头间互拖集卡甩运输的一种参考方法。     

集装箱堆场空间动态配置模型

为了优化集装箱堆场空间资源,减少集卡行驶距离,运用数学规划方法,从平衡箱区倍位箱量和最小化集卡行驶距离入手,在滚动计划的基础上,建立了集装箱堆场空间资源动态配置模型。与集装箱随机配置模型相比,发现集装箱在动态模型配置下,可使集卡行驶距离减少20%左右,提高了集卡使用效率,降低了集装箱作业成本。     

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.