集装箱码头物流作业Agent间的重构

在介绍集装箱码头物流作业流程的基础上,通过引入计算Agent和作业角色Agent,构建了基于Multi-Agent的集装箱码头物流作业重构系统框架和结构,研究了重构中作业角色Agent的工作过程,用强化学习算法设计了作业角色Agent;构造了在基于Multi-Agent的集装箱码头物流作业重构中计算Agent重构模型,并用双层规划理论实现了相邻作业角色Agent的协调。以集装箱码头集卡作业和岸桥作业两相邻作业重构为例说明了重构是有效的,有利于提高集装箱码头物流作业系统的可靠性和协调性。     

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。     

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。     

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。     

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WITNESS的集装箱码头物流系统仿真及优化

集装箱码头作业区物流作业优化的结果可以大幅提高工作效率,在不增加新设备投入的情况下有效改善港口工作状况。利用W ITNESS仿真软件进行物流作业仿真是一种投入少,见效快的方法。以天津港某集装箱码头公司实际情况建立仿真模型,根据模拟运行结果反应进行物流作业优化的途径。     

基于Petri网的拖车到达调度优化模型与仿真

为解决内河集装箱码头大量等待作业的拖车引起港口外围交通要道阻塞的问题,通过优化拖车到达调度,采用非平稳泊松过程,模拟进港拖车到达规律,建立了适合珠三角内河集装箱码头进港拖车到达作业流程的混合Petri网(hybrid Petri net, HPN)模型和优化调度方案.根据HPN模型对佛山市三水港建立了Arena仿真模型,使用过程分析器(process analyzer, PAN)确定拖车的最优到达批量并检验优化效果,仿真结果表明:拖车到达调度优化后,拖车等待时间可减少87%,等待数量减少了26%,调度优化有效地缓解了港口拖车排队导致的交通阻塞问题.      

集装箱码头岸桥调度优化模型及算法

为弥补集装箱码头岸桥调度问题的传统优化方法仅适用单船舶情况的不足,以总费用(所有岸桥使用费用和船舶停靠费用)最小为优化目标,考虑岸桥不可穿越性和安全距离约束条件,建立了了面向多艘船舶的集装箱码头岸桥统一调度和卸船任务分配问题的混合整数规划优化模型.使用任务网络图方法,搜索影响卸船任务最终完成时间的关键任务及其相应的限制任务路径,设计了基于限制任务路径进行邻域搜索的双层模拟退火算法求解模型.12个不同规模的算例结果表明:与分支定界法和遗传算法相比,本文算法节省时间6.32%~18.36%,近似最优解的质量更高,而且最优解目标值之间的差距仅为0.38%~2.20%;考虑岸桥之间的安全距离约束导致系统运营成本增加3.41%~11.21%.      

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.     

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。     

集装箱公铁联运定价策略的博弈分析

集装箱公铁联运是集装箱海铁联运向内陆延伸的重要运输方式之一,本文从集装箱公铁联运及公路直达运输作业全过程的角度出发,对影响托运人运输方式选择的关键因素进行分析.在此基础上,构建了公铁联运和公路直达运输广义费用函数,并以随机效用最大化理论为基础,采用MNL模型构建了托运人运输方式选择模型.通过分析起讫点间各承运人的收益情况,构建了公路直达运输与公铁联运定价策略的博弈模型.所选案例结果表明,现阶段在铁路运价不做调整的情况下,公路直达运输承运公司和短途物流企业可分别通过适当提高公路直达运费和降低公路接驳费率提升企业收益;随着公铁联运的发展,当短途物流企业间竞争日趋激烈时,铁路企业可通过制定最优定价策略实现企业收益的最大化.     

基于WITNESS的集装箱码头内部物流作业系统仿真建模

通过对现实集装箱码头公司的仿真模拟,可以体现WITNESS专业软件在进行码头物流作业仿真中的优异性能。WITNESS直观的显示以及统计功能,为码头公司进行物流系统设计改造提供了很好的帮助。     

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。      

基于船舶优先权的集装箱港口泊位分配问题

泊位作为港口的重要资源,它的有效管理对于港口有着重要意义。集装箱港口泊位分配问题（BAP）,实质是为到达集装箱港口的船舶安排最佳停靠位置与停靠时间。本文考虑到船舶动态到达的情况,以及实际操作中码头装卸效率对船舶在港作业时间和船舶优先权的影响,以最小化包括等待时间在内的船舶在港停留时间为目标,建立了基于船舶优先权的连续布置泊位分配模型。该模型是0-1混合整数规划模型,对于小规模问题,可采用商业优化软件求解,对于大规模问题,可设计遗传算法处理。算例分析表明,考虑了连续布置泊位分配问题的二维特性和船舶优先权,能够找到更符合实际的泊位分配方案。