基于提箱同步的进口箱堆存策略研究

翻箱问题一直是影响集装箱码头堆场作业效率的重要因素之一.优化卸船箱的堆存顺序是降低进口箱提箱翻箱率的重要基础.对集装箱码头的历史作业日志进行数据挖掘,提取客户的提箱行为特征,并定义了客户提箱行为同步性特征的度量方法--客户提箱行为同步度.利用客户提箱同步特征对卸船箱进行分组,对卸船箱的提箱时间区间进行估计并据此判断其提箱次序.按照同组靠近堆放的原则,以最小压箱数为优化目标建立了箱位指派模型.实验结果表明,新的堆存策略在降低翻箱率和减少平面箱位占用率两个方面比码头现有堆存策略有较大改进.     

基于配载计划的集装箱提箱顺序和倒箱策略优化

降低倒箱量是提高集装箱码头作业效率的重要方法.集装箱提箱顺序对码头倒箱作业有明显的影响.本文在满足船舶配载计划的前提下,针对传统的最矮栈和邻近栈 策略,提出优化栈倒箱策略,以倒箱量最小为目标分别建立3 种倒箱策略下的提箱顺序模型,并设计了遗传算法对该模型进行优化求解.最后对10 个算例进行t 检验,计算结果表 明,3 种倒箱策略间存在明显的差异,并且规模越大,差异越明显.再与下界对比分析,探 究造成3 种倒箱策略差异性的原因,并且验证了算法的有效性.数值实验结果表明,最矮栈策略优于邻近栈策略,优化栈策略优于最矮栈策略.     

基于混合动态规划的集装箱堆场贝位内翻箱作业调度优化

翻箱是影响集装箱堆场作业效率的瓶颈,也是堆场作业调度的老大难问题.在集装箱堆场现行堆存位置和提箱装船顺序既知的条件下,基于集装箱装船过程中堆场翻箱作业的多阶段性特征,将翻箱作业调度优化问题归结为一个动态最短路径问题,据此构建了优化模型.基于并行处理的思想,将顺序递推算法与逆序递推算法相结合进行优化求解,通过嵌入启发式规...     

基于随机交箱的堆场出口箱箱位分配研究

集装箱堆场出口箱在贝位内的箱位分配直接影响装船时取箱作业效率。文中针对集装箱堆场出口箱箱位分配问题,从装船取箱时堆场贝位内最小化翻箱的角度,建立取箱作业翻箱量最小的数学模型,从源头上寻求减少装船时翻箱的方法。在研究进场出口箱已有堆放策略的基础上,分析了贝位内堆放方式对翻箱的影响,提出一种基于重量等级的混合堆放方法,并用启发式算法为出口箱在贝位内分配具体箱位。最后通过比较不同堆放方式下的翻箱率来评价方法的优劣。实例结果表明,文中算法可以有效解决出口箱的箱位分配问题,减少装船取箱时贝位内的翻箱次数。     

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。     

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.     

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。     

��������ԤԼģʽ�ļ�װ����ͷ����۷����Ż�

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。     

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。      

铁路结点站集装箱班列集结过程

为了确定铁路集装箱班列的集结消耗，运用随机过程的理论，研究集装箱班列的编成箱数和集结过程中涉及到的到达箱数、到达间隔，并对到达强度进行了参数估计．研究发现，箱流的重、空状态基本上不对班列的编成箱数产生影响；箱流的到达可以用简单计数过程描述，到达间隔服从泊松分布．集结过程可以描述为典型的标值计数过程．班列的平均集结消耗与该方向班列的编成箱数和一定时期内总的到达箱数成正比，并且与到达箱数的期望值线性相关．     

集卡动态调度路径优化算法

从整体调度的角度出发,分析了整个码头作业面的动态调度方案,提出了一种新的集装箱卡车(集卡)动态调度路径的自适应蚁群算法。运用码头GPRS系统,以集卡速度、流量、位置等相关数据建立了感知链。通过判断阻塞状况和调整可行点集,确定了信息素浓度更新策略与转移概率计算方法。针对码头路网的复杂性和蚁群算法的实时计算效率,设计了蚁群算法的步骤。将信息熵引入到蚁群算法中,运用MATLAB软件,对集卡的动态调度方案进行了仿真计算。计算结果表明:当初始集卡速度分别为50、75km.h-1,初始集卡流量分别为800、1 000veh.h-1时,集卡行驶的最短路径为4.3km,行驶时间为0.057h;集卡行驶的最优路径为8.3km,行驶时间为0.111h。可见,该算法能有效缓解码头阻塞问题,提高集卡利用率和码头作业效率。     

��·��װ������վ�ѳ�����Ż�ģ��

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.     

内支线集装箱班轮航线优化设计模型

内支线集装箱班轮航线运营中装卸箱量、装卸效率、航行时间及等泊时间皆具有不确定性,为了同步优化给定挂靠航线的甩箱率与适配船型、准班率与承诺到港时间,需要将上述诸多分布函数进行非线性叠加.对此,本文将对班轮船舶调度的模拟仿真引入模型与算法,仿真航次中包括船舶调节航速以控制到港时间的过程.算例绘制了不确定到港时间的航次仿真示意图,比较了不同甩箱率对应的适配船型、船舶租金与甩箱补偿,帮助验证了文章模型与算法的有效性.通过对比航速调节前后的船舶到港时间分布,发现调节航速有助于控制船舶按时到港.