铁路集装箱中心站驮背式运输衔接组织研究

驮背式运输具有经济、环保、安全等优点,并且能实现门到门运输,为运输企业产生巨大经济效益。高效便捷的驮背式集装箱公铁联运对于集装箱中心站的作业能力提出了更高的要求,研究驮背式运输条件下铁路集装箱中心站的公铁衔接组织问题具有重要意义。本文建立了以寻求最优装卸设备配置数量为目标的衔接作业优化模型,以某铁路集装箱中心站集装箱发送作业的实际作业情况为依据进行实证研究,并应用MATLAB/Simulink软件对驮背式运输条件下该铁路集装箱中心站的发送作业过程进行仿真研究。     

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。     

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铁路集装箱中心站堆场作为集装箱列车装卸作业与集卡提交箱作业的缓冲区,堆存策略直接影响整个中心站的作业能力和效率,本文对铁路集装箱中心站堆场混堆优化问题进行了研究.根据中心站堆场混堆作业问题的描述,建立了两阶段优化模型,第一阶段平衡中心站堆场各箱区进口箱和出口箱的箱量,第二阶段为分配到箱区的集装箱指派较优箱位,使堆存所产生的压箱数最小,并设计了启发式算法对模型进行求解.最后利用某集装箱中心站的实际数据对模型和算法进行了验证,验证结果表明,该优化模型比中心站现有的堆存策略有较大改进.     

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。     

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.     

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.     

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“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.     

“船舶—堆场—列车”混堆堆场箱位分配模型

集装箱海铁联运港口堆场作业箱型复杂,为了提高港口作业能力和效率,基于进口、出口箱的混合堆存方式,对"船舶-堆场-列车"作业堆场箱位分配问题进行研究."船舶-堆场-列车"作业堆场负责堆存通过船舶、列车及外集卡进出港口的集装箱.本文在待分配箱的作业时间及箱区已知的前提下,以集装箱堆存产生的压箱数最小为目标,建立"船舶-堆场-列车"作业混堆堆场箱位分配模型,根据模型特点设计了启发式算法进行求解,并进行算例分析.结果表明,所建模型和求解算法能够有效减少堆场的压箱数,满足箱型堆存要求,提高港口作业效率.     

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.     

考虑能耗的铁水联运集装箱装卸设备协同调度

随着集装箱港站铁水联运作业量增大,以及节能减排压力与日俱增,实现港站作业设备的高效调度和低能源消耗间的协同优化将是亟待解决的问题.本文研究了集装箱铁水联运港站中多设备间的高能效协同调度问题,基于混合流水车间调度(HFSS)思想,构建了综合考虑岸桥、集卡、正面吊三阶段装卸过程的协同调度模型,以总完成时间最短和能耗最低为目标,设计了基于遗传算法和模拟退火的混合优化算法.通过实验验证了模型和算法的可行性,证明可以实现高能效利用下的港站设备协同调度优化.     

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。     

不确定因素下的集装箱码头车船间装卸作业集成调度

为了提高集装箱码头的效率,建立了集装箱码头车船装卸作业集成调度模型;考虑了装卸同步作业与一些实际约束条件,如岸桥、龙门吊间干扰和安全距离等,以及生产调度中的不确定因素,如岸桥、集卡的速度变化等,设计了改进的多层遗传算法求解模型;为了确定随机变量的具体值,在传统的遗传算法中引入蒙特卡罗法,为了使得集装箱在集卡间均衡分配,在传统的遗传算法中引入均衡算子;通过试验验证模型和算法的可行性和有效性,并进行了改进的多层遗传算法中引入均衡算子与未引入均衡算子间的对比试验。分析结果表明:引入均衡算子后的装卸作业完成总时间为7 437.8s,比未引入均衡算子减少760.3s,且在引入均衡算子的试验中50FEU集装箱均匀分配给了5辆集卡,而在未引入均衡算子的试验中未能均匀分配;固定龙门吊和岸桥数量,改变集卡的数量,通过比较每组试验中作业总完成时间和边际效益值,得出当集装箱数量为80、90、100FEU时,最优设备配比为3台龙门吊、10辆集卡和4台岸桥。可见,改进的多层遗传算法可以提高集装箱码头车船装卸作业的效率,是解决集装箱装卸作业集成调度问题的一种有效方法。     

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。     

集装箱海铁联运港口混堆堆场箱区均衡分配模型

集装箱海铁联运港口堆场是集装箱港口作业的重要节点,主要堆存通过水运、铁路及公路等不同运输方式进出港口的集装箱,涉及作业箱型种类多,堆存策略直接影响港口的生产作业效率。以箱区作业量均衡为目标对集装箱海铁联运港口混堆堆场的箱区分配问题进行研究。在滚动计划的基础上,以堆场箱区作业量均衡为目标,建立混堆堆场箱区分配模型,设计了模拟退火算法求解,并进行算例分析。结果表明:所建模型能够有效降低混堆堆场箱区工作量的不平衡性,求解算法可有效收敛获得较优解,优化堆场箱区分配,提高港口作业效率。     

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。