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.     

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。     

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。     

基于系统仿真的集装箱港区岸桥集卡配置

集装箱船舶大型化促使双40英尺岸桥不断投入使用,然而我国现行规范对于面向双40英尺岸桥的集装箱港区规划期的集卡配置数量尚未给出推荐取值。基于系统仿真理论,考虑集装箱港区双40英尺岸桥的作业特点,以大连某大型集装箱港区为例,利用VISSIM仿真软件建立了包括码头前沿、堆场以及港区大门在内的集装箱港区陆域微观交通系统仿真模型。通过运行仿真模型获得仿真结果,分析配备了双40英尺岸桥的大型自动化集装箱港区内部交通运行规律,得到了大连某大型集装箱港区的双40英尺岸桥平均装卸效率与集卡配置数量间的关系,给出了该港区的在规划期的集卡配置建议,为采用双40英尺岸桥的集装箱港区在规划期的集卡配置提供经验与参考。     

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.     

集装箱码头前沿布局的仿真优化

应用仿真优化方法研究了某集装箱码头前沿布局中泊位数，岸边集装箱装卸桥（岸桥）陆侧轨外侧作业通道数，岸桥及集装箱拖挂车（集卡）配备数量等因素对作业过程及码头通过能力的影响．开发了可生成不同集装箱码头前沿布局方案的参数化仿真模型，建立了仿真结果数据库和多目标多层次的方案综合评价指标体系．把遗传算法与系统仿真相结合，以评价指标体系评价得分作为优化目标，求得了最优方案，供决策者参考．     

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.     

双循环操作策略下集装箱码头岸桥与集卡多船作业联合调度

针对在有多艘大型船舶及多艘小型船舶同时进行装卸活动时,一味实行作业面调度,会引起复杂地管理难度,从而导致船舶装卸时间增加。基于该问题及船舶间距离对集卡调度模式的影响,引进分散集卡群与集成集卡群概念,即面向作业线与作业面的混合装卸模式。建立了岸桥和集卡联合调度混合整数规划模型。根据岸桥与集卡调度过程中涉及到的约束条件及特点,设计了矩阵编码方式自适应遗传算法(AGA)对其求解。结果表明:当船舶间达到一定距离时,分散集卡群在作业时间和行驶距离优于集成集卡群。     

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。     

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.     

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.     

自动化集装箱码头岸桥-堆场作业均衡调度研究

为解决岸桥调度中堆场箱区间作业量不均衡问题,以最小化船舶装卸完工时间及均衡各时段内堆场箱区间作业量为目标,考虑岸桥冲突、安全距离和堆场箱区作业量均衡因素,建立了自动化集装箱码头多船情形下岸桥调度问题(quay crane scheduling problem,QCSP)的混合整数规划模型,应用CPLEX编程求解。在算例分析中,为进一步研究箱区间作业量均衡对岸桥调度的影响,将均衡约束松弛,对两个调度方案进行比较。结果表明:在岸桥调度过程中考虑堆场箱区间作业量均衡有助于缩短总作业时间,且各时段箱区间作业量不均衡度都有不同程度的降低,从2%到15%不等,验证了模型在岸桥调度中均衡优化堆场箱区间作业量的有效性。     

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。     

箱区长度对码头装卸效率影响的仿真分析

合理的堆场布局规划可以提高集装箱码头机械的作业效率,减少船舶等待时间,降低码头作业成本,提升码头综合竞争力。在对集装箱码头作业流程分析的基础上,采用专业的港口仿真软件FlexsimCT建立集装箱堆场不同箱区长度下不同装卸机械数量的仿真模型,探讨了集装箱堆场既定面积和既定容量下,不同的箱区长度对码头装卸效率的影响,得出不同箱区长度下的最佳装卸机械配比和岸桥最大效率下的箱区长度,对未来的集装箱港口实际布局规划具有指导意义。     

基于微进化算法的铁路物流中心集装箱装卸资源调度优化

以铁路物流中心集装箱功能区装卸设备资源为研究对象,考虑物联网物流信息共享平台应用背景下的集装箱门吊作业调度问题,综合考虑外集卡司机的满意度和铁路物流中心内部装卸资源的作业效率,以外集卡平均延误时间最短和轨道门吊最大作业时间最小为优化目标,建立基于物联网平台下的集装箱门吊调度多目标优化模型,并设计了基于优势基因结构进化机制的微进化算法进行求解.经算例表明,微进化算法所采用的优势基因结构机制及原始对偶算子能够有效地适应环境的不确定性,较传统遗传算法在求解效率及质量上有较大优势.     

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。