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．     

集装箱码头规划设计的计算机模拟

在改扩建集装箱码头工程规划设计过程中,建立了计算机动画模拟模型,并进行了一系列的模型试验。结果发现,码头极限年通过能力为1 5×106TEU,制约因素是堆场容量,适当增加拖挂车数量有助于提高船舶装卸作业效率,以临海路集装箱堆场为进口箱补充堆场,码头和补充堆场统一协调运作,年通过能力可以因此提高到2 0×106TEU。应用结果表明该模型是可行的。     

基于分层TCPN的集装箱码头作业建模仿真研究

利用CPN TOOLs软件，对基本着色Petri进行赋时和分层的扩展，采用自上而下的方法，建立了集装箱码头作业系统的分层Petri网模型，其子网为赋时着色Petri网．基于实例，在集装箱码头作业系统的分层Petri网模型上进行仿真，根据前沿和堆场设备以及水平输送车辆的利用情况，分析了码头作业系统的瓶颈。     

珠江三角洲集装箱码头的布局规划探讨

本文分析了珠江三角洲集装箱码头布局的现状;研究了珠江三角洲集装箱码头发展的社会经济环境;通过模型分析并考虑各种因素。预测了珠江三角洲各集装箱码头的2010年和2020年集装箱吞吐量;分析了珠江三角洲主要港口与香港在集装箱运输方面的关系;时珠江三角洲的9个集装箱港口进行了功能和定位方面的分析,提出了珠江三角洲集装箱码头的规划布局设想。     

基于时间Petri网的集装箱码头AGV调度系统建模研究

在分析了集装箱自动化码头物流系统中的自动导引小车-AGV工作情况的基础上，提出了利用时间Petri网对AGV调度系统建模和性能分析的基本思路；建立了AGV的运输路径模型，并进行了系统性能特性分析；结果表明这种模型能够准确地描述集装箱码头物流系统的运行状况．     

CCCT技术与集装箱码头生产DPS系统的整合研究

介绍了一种集装箱码头生产(DPS)系统与控制、通信、计算(CCCT)技术整合方案.设计思想是由自动控制层、数据通信层和计算处理层构成一个完整的码头生产管理信息系统;解决了码头前沿数据断层、堆场定位作业数据缺失等问题,提高了码头生产链的信息化和自动化程度.通过集装箱码头生产(DPS)系统与控制、通信、计算(CCCT)技术的整合创新,提高了集装箱码头的生产能力.     

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。     

集装箱码头作业系统层次化、并行、异构与可重构计算模型

基于计算思维和计算透镜, 分析了集装箱码头的装卸作业与调度决策, 基于“并行计算”、“异构计算”和“可重构计算”提出了计算物流视角下的集装箱码头作业层次化、并行、异构与可重构计算模型; 将计算机科学领域中多种典型计算体系结构的设计思想和运作机制, 泛化、迁移、修正、融合和定制到集装箱码头作业系统中, 设计了面向此计算模型的混合调度策略, 提出了集装箱码头调度新的抽象计算模型与工程解决路径; 以某大型集装箱码头为实例, 基于集装箱码头作业层次化、并行、异构与可重构计算模型, 进行了物流广义计算自动化的设计与性能评估。研究结果表明: 采用计算模型能确定码头的集装箱吞吐量上限, 实例中约为码头年设计能力的2.75倍; 在满负荷情况下, 基于等待作业集装箱队列的负载均衡调度策略和基于等待作业船型的负载均衡调度策略均能将大型集装箱干线船舶物流广义计算任务延迟缩短约17 h; 在明显作业过载时, 前者能将物流广义计算任务延迟减少100~110 h, 后者能减少约120 h; 在满负荷和作业过载情况下, 2种策略均能缩短大型集装箱干线船舶物流广义计算访问存储时间1~2 h, 后者在作业过载情况下表现更佳; 2种策略都能很好地优先服务重点班轮集合, 且有各自对应的适用状况和调度重点, 码头管理者可根据具体情况选择适用。      

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eM-Plant的集装箱码头交通仿真

用eM-Plant开发了一个面向对象的仿真模型,详细介绍了仿真模型中各模块的作用,模型中对象的划分方法、控制方法以及模型仿真参数的设置,并利用该模型模拟了某新建集装箱码头的生产过程,分析了其年吞吐量、岸桥利用率、交通流量等仿真数据,验证了其交通规划的合理性,用实例证明了使用eM-Plant分析、评价港口物流系统的可行性.     

集装箱港口岸边资源泊位与岸桥协同优化配置研究

在集装箱港口中,泊位跟岸桥作为2个非常重要的资源,它们的优化配置,对整个港口的运作以及客户对港口服务的满意度有十分重要的影响.文中建立了一个对泊位与岸桥资源同时进行优化配置的混合整数规划模型,采用两阶段分解算法进行求解,对港口泊位与岸桥资源进行协同优化配置.并考虑了岸桥有工作范围,同时允许岸桥在工作中进行调整.用一个算例,证明该模型在对2种资源的优化配置方面有理想的效果.     

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.     

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%.      

泊位-岸桥联合分配模型的模拟植物生长交替进化算法

为了综合优化集装箱码头泊位和岸桥联合分配计划, 分析了二者的相互独立性和系统关联性; 利用相互独立性, 分别针对泊位和岸桥分配建立了以平均在港时间和作业成本最小为目标的2个优化子模型; 利用系统关联性, 构建了泊位-岸桥联合分配的约束条件, 将2个子模型紧密联系在一起, 建立了完整的泊位-岸桥联合分配模型; 分析了联合分配模型的特点, 设计了模拟植物生长交替进化算法求解模型, 利用基于模拟植物生长算法的交替进化算子对种群中每个个体的2个目标进行交替优化, 进而实现种群进化, 通过算法框架实现非支配解筛选, 经多次种群进化和非支配解筛选, 获得泊位-岸桥联合分配的Pareto满意解集; 针对大连港集装箱码头3d中共计31艘真实到港船舶的泊位-岸桥联合分配计划进行优化计算, 并与多目标遗传算法的计算结果进行对比。计算结果表明: 共获得13个满意解, 船舶平均在港时间为7.47~9.44h, 使用岸桥次数为85~96台, 作业总成本为20.868~21.114万元; 与多目标遗传算法相比, 进化算法的运算速度提高了6.07%, 所得非支配解的数量增加了4个, 增加幅度为30.76%, 且计算结果更趋近于Pareto前沿, 联合分配计划优化程度较高。可见, 采用模拟植物生长交替进化算法能够最大限度地保持种群进化过程中个体的独立性, 获得更多的非劣解, 且交替进化的方式能够使结果更逼近Pareto前沿。