港口货运甩挂车运输调度模型与分析

甩挂运输模式是目前世界范围内广泛使用且较为先进的一种运输组织模式,与以往的运输方式相比具有明显的优势,特别是在牵引车的综合利用率和运输企业综合运营成本等方面。但我国交通运输的研究较少涉及到甩挂运输的具体应用,特别是在港口甩挂运输中的集装箱车辆调度问题。文章通过对港口集装箱运输中的运输模式和作业流程进行分析,并对与港口集装箱甩挂运输相关的车辆调度理论进行研究。根据研究构建港口集装箱甩挂运输车辆调度模型,并利用元启发式算法对该模型进行优化求解。     

甩挂运输模式下新增运输任务的干扰管理模型

基于循环甩挂运输模式，针对甩挂运输过程中新增任务出现对原方案造成干扰的问题，运 用干扰管理思想，分析新增任务出现对成本和服务时间的影响进行扰动度量，将新增运输任务与 既有最优甩挂运输方案合并考虑，建立以干扰事件对原方案造成的广义费用偏离最小为目标的 非线性规划模型，引入虚拟客户点概念并对虚拟客户点的参数进行调整，并行遗传算法求解模 型，运用算例进行求解比较，验证模型有效性。结果表明：本文干扰管理方案不仅可以为甩挂运 输组织节省资金，还可以更好地减少对客户服务时间的偏离，在考虑客户服务体验的情况下，本 文的干扰管理方案与新派车辆和全局重调度方案相比，广义总费用偏离明显降低，并且可以在较 短的时间生成车辆路径调度方案。     

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.     

铁水联运港站的铁路作业区轨道门吊优化配置

根据铁路作业区内装卸作业的要求和特点,引入允许作业时间概念,将铁路作业区轨道门吊配置问题分为轨道门吊调度问题和数量优化配置问题.通过建立混合整数规划模型,对轨道门吊进行柔性调度,使装卸作业最大完工时间最小、轨道门吊作业均衡以及任务期内运营成本最低.此外,设计了基于使用权分配的遗传算法对模型进行求解.最后选取集装箱卸车过程作为算例对算法和模型进行验证,结果表明,提出的轨道门吊优化配置模型能对作业区轨道门吊数量进行合理配置,提高了装卸作业效率.     

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。     

关于我国发展甩挂运输的对策研究

甩挂运输是集汽车列车运输与装卸甩挂作业技术于一体,是一种集约、高效的运输组织模式,是道路货运输业组织化、规模化、网络化、信息化和标准化发展水平的集中体现,在提高运输效率、降低物流成本、促进节能减排等方面的优势非常显著。     

考虑换船作业的长江干线集装箱船舶调度

考虑换船作业情况，建立以总运输成本最小为目标的非线性规划模型，提出包括船舶选择、挂靠港选择和运输任务指派三方面内容的不定期集装箱船舶调度优化方法；针对模型特点，考虑基因融合及基因修复，设计改进遗传算法对问题进行求解，应用案例获得集装箱船舶调度优化方案；采用多算例方法将考虑换船作业与不考虑换船作业的调度方案进行对比分析. 结果表明，考虑换船作业可以降低运输总成本，减少船公司的投入运力，有效提高投入运力的综合利用率，增强船公司的竞争力，为船公司制定船舶调度方案提供决策参考.     

甩箱模式下考虑多箱型任务组合的集卡调度优化

针对甩箱模式下港口堆场与内陆腹地间多箱型任务组合的集卡调度问题，本文根据运输过程中集卡剩余箱位随集卡执行任务动态变化的特点，考虑不同箱型任务需求与集卡当前状态的匹配，以集卡的启用、行驶及等待过程的成本最小化为目标，建立混合整数规划模型。并根据模型特点设计基于不可行弧过滤策略的蚁群算法，以提升算法性能。利用Solomon标准数据集 随机生成任务类型比例和规模大小不同的算例进行数值试验，试验结果证明了模型的正确性与算法的稳定性和有效性，进而对比了甩箱模式与传统模式下的总成本。结果表明：相较于传统模式，甩箱模式下集卡的运输总成本平均减少了45.10%；当任务规模越大时，两种模式之间的成本差距越大，显示了甩箱模式与港口多箱型集疏运任务运输作业结合的显著优势。     

混合模式下的多车型交叉甩挂调度优化

多车型是甩挂运输发展的新趋势,载重大的牵引车拖带不超过吨位限制的多 种挂车称之为交叉甩挂.为分析多车型交叉甩挂的优势和客户点分布规律的影响,本文建 立了轴辐式与网络型相结合的混合模式下的多车型交叉甩挂调度模型,针对该模型的特 点设计了混合模拟退火算法进行求解,并将其与其他3 种牵引车-挂车匹配策略进行对 比,验证了模型和算法的有效性,同时体现了多车型交叉甩挂在成本节约方面较之于其 他3 种甩挂匹配策略的优势.最后运用4 种策略求解改进的Solomon 经典算例,分析了客 户点分布对目标函数的影响,可为甩挂运输车辆调度提供决策支持.     

滚装甩挂运输空重集装箱调度研究

为了平衡陆海联运过程中空重集装箱的运力,降低物流成本,提高多式联运的效率,分析了滚装甩挂运输模式下的空载与重载集装箱调度问题,以牵引车总行驶成本最小化为目标构建了混合整数规划模型。运用Matlab软件生成一系列随机算例,以节约算法结合邻域搜索为基础,设计两阶段启发式算法对随机算例进行求解,其结果符合物流实践,证明了模型和两阶段启发式算法的准确性和有效性,同时表明邻域搜索算法对节约算法求得的初始解有较好的再优化效果。     

铁路集装箱中心站多轨道吊柔性协同调度优化

针对铁路集装箱中心站轨道吊协同装卸调度(RMGCS)问题，考虑多轨道吊间的作业干涉和安全距离约束，建立目标函数为最小化集装箱完工时间的混合整数规划数学模型。结合 RMGCS问题特性，提出一种考虑多轨道吊柔性协同作业的改进麻雀搜索算法(ISSA)，首先，提出能够解决多轨道吊间作业冲突的任务分配策略和干涉判断方法；其次，设计自适应非线性动态安全值，平衡全局和局部搜索；再次，改进加入者更新移动方式，使其在全维度上靠近最优解；最后， 引入LOV(largest-order-value)规则，将个体从实数向量映射到集装箱整数序列。为了验证问题和算法的有效性，分别利用ISSA与其他算法求解不同样本规模的算例，结果表明：ISSA在不同样本 规模的RMGCS问题求解上，均具有更好的寻优效果。此外，所提出的柔性协同调度模式相比现有的固定范围顺序装卸调度模式，使样本量为45的装卸作业总完工时间缩短了15.5%。     

城际零担货运平台车辆路径问题研究

在考虑城际零担货运平台现有各种不同补贴方案的基础上，以平台补贴成本、车辆使用成本及燃油成本之和最小为目标函数，建立考虑车-货匹配、车辆三维装载等约束条件的车辆路径优化模型。设计一种混合量子粒子群优化算法，计算货物匹配方案、车辆路径、货物装卸顺序、货物装载位置以及平台补贴最优决策方案。实验结果表明：改进的量子粒子群算法得到的小规模算例优化解与CPLEX优化软件得到的最优解偏差为3.31%；改进的量子粒子群算法通过在求解最佳中间位置时引入适应度函数值作为权重，求解的大规模算例结果比传统量子粒子群算法提高了0.91%；通过分析最优解的特点，将改进的量子粒子群算法与启发式算法相结合，算法的求解 质量提高了4.05%；通过补贴模式对比实验发现，在合理规划周期内，货主时长补贴和空载补贴的增长在维持总成本基本不变的情况下，可有效提升平台利润，提高车辆利用率。     

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。     

考虑船舶封存与压港的电煤船舶调度优化模型

针对中国电煤水运系统的实际特点, 综合考虑了船舶封存与港口拥堵(压港)因素, 建立了混合整数规划优化模型, 对电煤船舶调度方案进行优化; 基于运输需求的硬时间窗、卸货港船舶排队等待时间与水路-铁路运输协同三因素之间的互动关系, 以运输系统总成本最小为目标, 协同优化水、铁电煤运输的货运分担率、水路运输任务指派和相应的船舶调度与封存/启用方案; 基于改进列生成算法, 提出了一种可精确求解实际规模电煤船舶调度问题的列生成算法, 利用Gurobi求解列生成的主模型, 使用动态规划标号法求解列生成的子模型; 利用中国南部某火力发电集团的实际数据, 对提出的算法进行了算例分析。计算结果表明: 在中等规模的算例中, 使用提出的改进算法获得最优解仅需73.61 s, 相比于使用基于运输任务运量排序的启发式求解方法(PHA), 求解效率提高了18.1%;在较大规模的算例中, 使用提出算法的计算时间仅为222.02 s, 同比PHA, 计算效率提高了19.1%;通过求解一个实际的调度问题可以发现, 利用提出的优化模型和算法能有效缩短船舶在卸货港的等待时长与船舶处于启用状态的时长, 使运输总成本下降17.13%, 实现了电煤稳定运输, 提升了企业运营效率, 降低了运营成本。      

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“作业面”模式下集卡配置的仿真研究

为了合理利用集装箱码头的固有资源,提高码头的作业效率,通过集卡调度优化模型算出集卡的最优行驶路径并带入仿真模型中对案例进行分析,得出了在“作业面”模式下集卡配置量与码头作业效率及集卡阻塞时间之间的关系,旨在使码头的装卸效率和资源的浪费状况达到可接受的平衡状态而给出集卡合理配置量的建议。     

武广客运专线动车组运用优化模型及求解思路

动车组运用是客运专线运营的重要内容,通过动车组的运用优化可以有效的提高动车组运用效率以及客运专线运营效率。在给定列车运行图条件下,动车组所属权、检修规程、运用方式和作业时间标准是影响其运用计划编制的重要内容。针对武广客运专线,在分析武广客运专线动车组的修程修制和运用方式的基础上,结合给定的列车开行方案,以完成列车运行图任务所需动车组数量最少和动车组运用率均衡为目标,建立了考虑日常检修和一级检修的武广客运专线动车组运用优化模型,并给出了该优化模型的求解思路。作者首先将该模型简化为单目标规划问题,然后将其转化为动车组运用的TSP网络模型,该模型可以用蚁群算法进行求解。     

考虑行程时间波动的电动公交可变行车计划

为解决因运行时间不确定性导致的公交到发时间不准点问题，本文基于公交线路双方向发车趟次和运营时间的不对称特征，提出一种可变行车计划优化问题。以最小化车辆使用数和乘客等待时间为目标，考虑车次链的行程接续和电动公交车辆电量等约束，构建公交时刻表和车辆排班一体化优化模型。根据可变行车计划优化问题特性设计改进的粒子群算法(Modified Particle Swarm Optimization for Timetabling and Scheduling, MPSO-TS)进行求解，定制粒子编码和子代更新方式。采用“基于优势车次链”的子代更新机制，以“车次链”为纽带最大程度地保留父代被继承信息中时刻表与车辆调度方案之间的关联性。使用连云港市某公交线路验证模型和算法，案例结果表明：可变行车计划能够有效保证车辆到发准点性，通过更紧密的排班计划将使用车数由35辆减少至31辆，车辆使用效率提升了28.1%；所提出的MPSO-TS算法求解效率较高，具有较好的稳定性，可有效避免计算结果陷入“局部最优”。