集卡提箱预约配额与场桥配置的联合优化

在集卡提箱预约中,集装箱码头场桥配置和预约配额的联合优化是缩短集卡等待时间,提升资源利用率的关键. 针对提箱作业的实际特点,构建了双目标整数规划模型,设计了基于非支配排序遗传算法的求解方法. 当码头需求较少时,采取动态调整随机分配场桥最佳;当码头需求较高时,采取动态调整与按需配置相组合的方式最佳. 以国内某码头为原型,通过不同规模的算例实验,验证了模型和算法的有效性. 所提方法可快速生成高质量、多样化的前沿解,实现了场桥资源与集卡作业需求的匹配优化,为码头管理者在资源投入与集卡等待时间的权衡中,提供了决策支持.     

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.     

基于部分集卡到达信息的码头进口箱翻箱优化

集装箱码头进口箱提箱作业过程中,由于外集卡到达时间的不确定性,存在外集卡提箱顺序与目标箱的堆存位置不一致,从而产生大量翻箱.为了解决这一问题,本文以期望翻箱量最小为落箱位置的选择原则,提出最小化二次翻箱启发式算法,利用算例验证算法的有效性,分析集卡到达的信息质量对进口箱提箱翻箱的影响,根据集卡到达信息质量的不同选择最佳翻箱规则.结果表明:提出的翻箱策略可以在获得部分集卡到达信息下有效地减少翻箱,针对不同的集卡到达信息质量,采取相应翻箱规则进行翻箱作业能有效减少翻箱,提高码头堆场的作业效率.     

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。     

资源紧缺型集装箱码头多类型场桥配置问题研究

针对资源紧缺型集装箱码头场桥配置特点,探索堆场场桥配置问题.使用运筹 学线性规划方法,建立集装箱码头堆场场桥配置混合整数规划模型,模型能够处理码头 多类型场桥配置问题.数值实验部分,结合港口实际情况设计算例验证模型的有效性,同 时对模型进行较为完整的场景分析,包括初始场桥分配、场桥作业性能及场桥资源数量, 指出其对实际堆场管理的意义.实验结果显示,本文建立的场桥配置问题能够较好地解决 资源紧缺型集装箱码头场桥配置问题,为实际港口操作提供决策支持.     

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集装箱码头外部集卡抵港时间存在随机性,导致提交箱任务分布不均,场内机械设备难以均衡负荷作业高峰.通过对外部集卡在港作业不同状态的分析,构建了以时间残值矩阵为核心的线性仿真数学模型.基于该模型提出了码头集疏港联动预约模式,在该模式下外部集卡的预约过程即为集卡司机对仿真计算反馈结果的互动选择过程.借助于与传统预约模式、等额预约模式在不同情形、规模算例下的仿真对比,显示了联动预约模式对于削减作业高峰、缩短集卡在港时间的有效性与鲁棒性.     

集装箱堆场空间动态配置模型

为了优化集装箱堆场空间资源,减少集卡行驶距离,运用数学规划方法,从平衡箱区倍位箱量和最小化集卡行驶距离入手,在滚动计划的基础上,建立了集装箱堆场空间资源动态配置模型。与集装箱随机配置模型相比,发现集装箱在动态模型配置下,可使集卡行驶距离减少20%左右,提高了集卡使用效率,降低了集装箱作业成本。     

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。     

集装箱堆场作业优化模型与算法

研究铁路到站集装箱吊车作业优化,如何规划龙门吊的作业顺序,减少作业次数成为衡量堆场工作效率的关键。通过分析问题建立一个计划期内以倒箱次数最少为目标的多时段动态集装箱堆场箱位分配模型,减少龙门吊的作业次数,设计遗传算法求解。算例表明：该模型及算法能够有效地优化堆场内零散箱的箱位分配,提高集装箱堆场的作业效率。     

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.     

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.     

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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.     

考虑配载计划的铁路集港箱位指派

为了提高集装箱港口内堆场的装卸作业效率, 建立了以压箱数最小为目标的出口集装箱箱位指派模型; 考虑铁路运输箱成批到达和公路运输箱到达存在随机性的不同特点以及配载计划的影响, 设计了基于预测方法的启发式算法; 根据公路运输箱的到达特点, 利用马尔科夫链预测公路运输箱的到达顺序; 考虑箱位指派模型的特点, 设计了箱位指派求解算法对铁路运输箱和公路运输箱进行箱位指派, 利用MATLAB软件仿真测试了提出的模型与算法; 通过小规模试验验证了模型和算法的可行性和有效性, 并进行了2组大规模对比试验, 一组对比试验为铁路运输箱和公路运输箱混合堆存模式与铁路运输箱和公路运输箱分开堆存模式, 另一组对比试验为提出的算法与传统堆存算法。分析结果表明: 混合堆存模式比分开堆存模式的压箱数少27.9%, 提出的算法比传统堆存算法的压箱数少37.7%;混合堆存模式可有效减少压箱数, 提出的算法不仅可以有效解决小规模集装箱堆存问题, 还可以解决大规模集装箱堆存问题, 有效提高了堆场的装卸效率, 为集装箱的装船作业提供了便利。