集装箱码头泊位计划优化措施

<正>泊位是集装箱码头重要的作业资源,泊位计划是集装箱码头的核心计划,合理的泊位计划是提高码头作业效率、缩短船舶在港时间的关键因素。提高泊位计划的合理性对提升整个码头的通过能力和服务水平有着至关重要的意义。     

基于三维布局思想优化港口资源配置问题研究

泊位和岸桥资源是集装箱码头至关重要的战略资源,如何合理有效进行资源配置尤为关键.文中将一艘船舶靠泊作业过程中需要占用的泊位资源、岸桥资源以及时间资源三者构成一个船舶资源占用块,通过这样的抽象变化,港口码头资源调度分配问题就转化为三维矩形布局问题.与此同时,考虑到偏好位置偏离、岸桥并行作业干扰以及船舶延时到、离港这3大因素的影响,建立以船舶在港资源占用总成本最小化为目标的泊位-岸桥-时间分配非线性规划模型,利用Matlab优化技术处理非线性多目标问题.计算表明,依据该数学模型进行泊位分配与岸桥调度更符合码头实际运营情况,从而高效实现资源合理配置,提高港区管理水平与经济效益.     

集装箱码头泊位智能调度系统设计

为了促进智慧港口建设,针对集装箱码头泊位和岸桥的资源分配问题,引入人工智能算法设计一套泊位智能调度系统。系统主要包括码头模块、潮汐模块、报表模块等3个模块。在码头模块中,系统采用智能算法对泊位和岸桥调度问题进行2次计算,分别以船舶在港时间最短和岸桥移动次数最少为求解目标。结合实际业务情况,对各模块功能、基础数据、界面显示、关键算法进行详细设计。系统将船舶信息、码头作业信息等集中显示在界面上,便于工作人员直观地掌握码头作业情况,有利于提高集装箱码头作业效率。     

基于服务损失函数的集装箱码头泊位—岸桥联合调度优化

面对不确定环境、多样性和差异化服务需求,集装箱码头亟需改进和优化调度方法,提高码头作业效率和客户满意度。针对集装箱码头泊位与岸桥的资源分配问题,通过添加缓冲时间来吸收不确定因素对调度计划产生的影响,引入多元服务质量损失函数建立以偏离最优靠泊位置、岸桥移动损失及在港时间损失为目标的优化模型,利用改进的遗传算法对模型进行求解,并通过试验算例证明了模型及算法的有效性。     

集装箱码头泊位及岸桥管理的SIMIO仿真研究

通过SIMIO仿真软件对某集装箱码头的靠泊、装卸以及水平运输作业过程进行仿真建模,为船舶到港、泊位分配以及岸桥借调过程设定了更准确的过程逻辑,并设计了不同的泊位-岸桥分配调度模型,优化目标为最小化单船平均在港时间。通过分析仿真结果得出了一个较优的泊位分配和岸桥调度方案,为码头的运营与管理提供了参考,也为SIMIO在集装箱码头以及物流集散中心作业过程的仿真研究提供了一些新的思路。     

连续泊位下泊位分配与岸桥动态调度的联合优化*

根据到港船舶的装卸作业量、最优靠泊位置,为了最小化船舶在港时间、提高客户满意度,对延迟完工的装卸任务量、与最佳靠泊位置的偏离程度设置不同级别的惩罚费用系数;同时为了充分利用岸桥资源,考虑岸桥可在船舶间移动装卸的动态调度,研究连续型泊位下泊位分配-岸桥动态调度的联合优化问题.建立了以最小化延迟完工任务量、偏离最佳靠泊位置和岸桥移动的惩罚费用为目标的整数规划模型,结果可得到船舶靠泊计划,以及具体的岸桥分派计划.通过算例验证了联合调度优化模型对提高集装箱码头作业效率和船公司客户满意度的有效性.     

基于蚁群算法的港内集装箱运输调度模式研究

以集装箱码头船舶装卸作业调度问题为研究对象，综合考虑港口多种装卸资源和流程，在船舶泊位占有时间确定的条件下，以装卸运输作业总成本最低为目标，提出单船装卸作业调度模型；用蚁群算法对所建立的模型进行求解和仿真，并结合实际问题给出具体调度结果。此模型和方法考虑了生产效率和作业成本之间的平衡，保证以较低的成本完成规定作业。     

油品码头泊位调度优化研究

为制定合理的油品码头泊位调度方案,降低油品码头的运营成本,提高码头的核心竞争力和客户满意度,本文基于油品码头的离散泊位布局,将船舶优先级作为油品码头泊位调度方案的影响因素,建立以油品码头的运营成本最小为目标的油品码头泊位调度模型。采用模糊综合评价法求出到港船舶的服务优先级权重,运用Lingo软件结合若干算例的数值实验,验证了油品码头泊位调度模型的可行性和有效性。     

基于Flex Term软件的集装箱码头仿真试验

为提升集装箱码头装卸效率、降低码头运营成本,以国内某已建集装箱码头为研究对象,利用Flex Term软件,建立码头的仿真模型,实现了码头船舶调度、堆场分配、集卡进出闸口控制的仿真逻辑,并完成码头泊位计划、堆场计划、闸口计划的合理衔接。通过仿真数据统计与分析,对码头的通过能力、设备配置、道路交通状况进行评价,验证了码头设计的合理性。     

基于动态规划算法的集装箱码头集卡优化调度模型

集卡是非自动化集装箱码头重要的水平运输设备,其作用是实现集装箱在码头前沿与堆场间的水平位移。集卡调度通常是根据岸吊作业顺序进行的。优化集卡调度能减少岸吊等待时间,提高码头装卸效率。目前国内外已有许多学者对集装箱码头装卸过程中的集卡分配和调度问题进行研究:BISH等[1]运用启发式算法建立基于车辆的集卡分配模型,从而使船舶在港时间最短;     

集装箱码头年通过能力仿真及其评价指标

在集装箱码头规划阶段,通常会根据公式计算码头年通过能力设计值,由于船舶到港时间、到港船舶尺寸、载重吨位、装卸箱量等均具有不稳定性和不平衡性,导致码头设计通过能力和实际通过能力相差较大。针对该问题进行集装箱码头年通过能力评估研究,以某集装箱码头为例,通过计算机仿真软件FlexSim建立集装箱码头装卸系统宏观仿真模型,综合考虑泊位年通过能力和堆场堆存能力对集装箱码头年通过能力的影响,给出集装箱码头年通过能力仿真评价指标,通过分析码头的仿真数据,得到该集装箱码头的年通过能力评估值为260万TEU。集装箱码头年通过能力的合理评估可以更好地为码头管理决策提供科学依据,有利于提高码头服务水平。     

基于Witness集装箱码头物流系统仿真分析

以集装箱码头物流系统为研究对象,以研究船舶靠泊调度原则和码头最大通过能力、泊位利用率、船舶待泊时间之间的关系以及计算不同策略所时应的到港集装箱船舶待泊成本、泊位闲置成本等为目标,应用专业仿真软件Witness对集装箱码头物流系统进行仿真建模,寻找集装箱码头物流系统的作业"瓶颈",并进行优化.研究结果表明,应用Witness软件完全可以实现集装箱码头物流系统的整体建模和仿真,其可视化效果可以反映系统的动态性,并且有很广阔的实用价值.     

基于船舶到港时间预测区间的集装箱码头泊位分配鲁棒优化研究

集装箱船舶到港时间具有不确定性。为增加泊位分配计划的鲁棒性,本文根据船舶到港时间预测区间,为每艘船舶添加不同的缓冲时间,建立基于船舶到港时间预测区间的泊位分配鲁棒优化模型。实例表明,本文提出的模型在减少船舶离港延迟时间上表现较好,可为集装箱码头泊位分配提供依据。     

大窑湾集装箱码头泊位通过能力影响因素研究

以大窑湾集装箱码头的实际运营为例,将决定泊位通过能力的各个环节分为泊位年营运天数、泊位有效利用率、船时装卸效率、单船装卸箱量、昼夜装卸作业时间、船舶装卸辅助作业及船舶靠离泊时间、岸边集装箱岸桥配备台数等因素逐一分析,并利用计算机程序进行仿真模拟,得出各因素对泊位通过能力影响的权重,从而为码头的管理决策提供了科学依据,以期提高集装箱码头泊位的通过能力,获取更大的经营效益、改善码头服务水平.     

集装箱码头泊位资源动态配置优化

集装箱码头泊位系统是一个典型的排队系统,船舶可视为系统的服务对象即顾客.将泊位及与之对应的岸桥作为一个整体可视为船舶排队系统的服务台,优化配置泊位资源就是基于这一特殊的排队系统进行最优的泊位数量决策.在对集装箱码头服务系统特性分析的基础上,基于排队论对集装箱码头泊位规模的确定进了数学建模,并开发了模拟迭代算法,结合实例分析显示了模型及算法的有效性.     

集装箱码头连续泊位分配问题仿真研究

随着现代港口码头集装箱吞吐量的日益增长,提高集装箱装卸及中转效率已成为港口码头运营的迫切需求。在时间-空间二维的角度上,分析泊位分配问题的影响因素,提出了给予船舶等待时限的柔性调度策略,并利用EM-Plant仿真平台对该系统进行仿真对比研究。由结果数据对比分析可知,给予船舶等待时限的柔性调度策略相较于先到先服务策略,泊位利用率有较大提高。     

偏好泊位约束下的集装箱港口离散泊位分配问题*

在集装箱码头中,泊位调度系统是影响码头作业调度的重要环节,而泊位分配问题又是其首要问题。为了揭示 泊位偏好对泊位分配问题的影响,重点从集装箱码头泊位分配问题和基于船舶泊位偏好问题两方面展开研究,为对泊位分 配和泊位偏好进行协同优化配置,建立泊位偏好约束下的多目标混合整数数学模型。并且采用CPLEX进行求解。通过算例 说明模型的有效性,并通过实验分析船舶对泊位的偏好的影响。结果对港口具有的实际应用价值,拓展了对离散型靠泊计 划的研究。     

碳税规制下潮汐港口泊位——岸桥集成调度优化

为了在提升码头作业效率的同时,控制碳排放,建设高效能低碳港口。针对碳税规制下连续型泊位分配和岸桥动态作业的集装箱码头调度问题,考虑大船需乘潮进出这一现实约束,量化码头碳排放并建立以计划期内船方成本、码头方成本及系统碳税之和最小化为目标的混合整数规划模型。利用CPLEX进行求解,验证模型在解决实际港口调度问题上的有效性,同时发现碳税规制有助于减少船舶在港时间,降低系统碳排放。     

基于航道与泊位资源协调调度的船舶交通优化

将港口航道与泊位资源协调利用,可最大限度地提高港口运营效率。对此,以所有船舶总在港时间和等待时间最少为目标,建立基于单向航道的多目标船舶调度优化模型。根据港口不同区域的交通流特征,建立初始化约束、流量转换约束、时隙分配约束和泊位冲突消解约束等多个约束模型。设计多目标遗传算法进行求解,并设计有针对性的模拟场景进行验证;以港口某一繁忙时段的20艘船舶为例,进行调度试验。最终得到8个Pareto最优解和2个目标的最优解:总调度时间为2.618 6 h,添加惩罚后总等待时间为23.012 4 h。结果表明:该模型及算法给出的调度方案能有效提高船舶的调度效率。     

连续泊位调度与岸桥配置协同优化

连续泊位调度与岸桥配置协同优化是集装箱码头提升竞争力的关键因素.针对该问题构建一个混合整数规划模型,以构造算法为核心,通过调整船舶的分配次序,设计了一个新的启发式算法.通过VB6.0软件编程,进行了四组大规模仿真算例实验,结果显示60%的算例在新算法下可获得更优的解,平均改进7.37%,证明了模型和算法的有效性.