基于串联排队网络的三峡-葛洲坝水利枢纽联合调度模型

为了提高三峡-葛洲坝水利枢纽的整体通过能力,分析了三峡-葛洲坝水利枢纽联合调度的实际需求,建立了三峡-葛洲坝水利枢纽联合调度数学模型,考虑了闸室面积利用率最大、整体待闸时间最小两个目标函数和船舶编排过程中的八个约束,应用串联排队网络理论求解模型。算法将申报船舶按照航向分成四个船舶序列,动态计算每艘船舶的权重,兼顾船舶长度与宽度优先,待闸时间约束、葛洲坝船闸通航条件限制和任务均衡的要求,循环排船,逐步优化。应用结果表明应用该数学模型和编排算法编制一个计划期的两坝五闸计划仅需2 min,编排时间短,葛洲坝2#船闸的闸室面积利用率高于70%,并且客船和旅游观光船均排在前面的闸次中,说明客船的待闸时间约束是满足的,并且在航向上是上下航向交替运行,没有出现倒闸情况,编制的计划满足实际调度需要。     

多站点航运协调调度模型与算法

为了提高内河航运中船闸整体通过能力,基于单航向且每个站点仅考虑一个船闸的情况,对同一条河流上的多个站点,建立了多站点航运协调调度模型,并在目标函数中引入船闸服务水平等级因子,提出了相邻船闸间的耦合约束。依据苏北运河上船舶的概率统计信息,设计了仿真优化算法对模型进行求解。仿真结果显示,闸室平均面积利用率均高于80％,船舶平均等待时间均在3h以内,对应船闸服务水平达到二级。仿真结果表明了模型和算法的有效性。     

考虑航速优化的多港口泊位协同调度

集装箱运输在全球贸易体系中发挥着重要作用，同时也面临着全球化带来的各种挑战和机遇. 将经典的单港泊位调度问题(BAP)拓展到航运网络中的多个港口进行优化研究. 考虑航速直接影响船舶到港时间和能耗，将船舶航速作为决策变量，以所有船舶总的在港成本最小为目标，建立泊位协同调度模型. 依据模型特点，设计改进的遗传算法对模型求解. 通过数值实验验证模型的性能，结果表明：对不同规模的调度问题进行航速优化，有利于降低船舶总的在港成本；依据燃油价格的变化，适时采用不同的航速策略，能够获得更好的经济和环境效益.     

考虑航速优化的多港口泊位协同调度

集装箱运输在全球贸易体系中发挥着重要作用，同时也面临着全球化带来的各种挑战和机遇. 将经典的单港泊位调度问题(BAP)拓展到航运网络中的多个港口进行优化研究. 考虑航速直接影响船舶到港时间和能耗，将船舶航速作为决策变量，以所有船舶总的在港成本最小为目标，建立泊位协同调度模型. 依据模型特点，设计改进的遗传算法对模型求解. 通过数值实验验证模型的性能，结果表明：对不同规模的调度问题进行航速优化，有利于降低船舶总的在港成本；依据燃油价格的变化，适时采用不同的航速策略，能够获得更好的经济和环境效益.     

三峡葛洲坝联合通航调度的混合整数规划

联合通航调度计划问题就是如何保持长江三峡大坝和葛洲坝之间的船舶航行的通畅有序,它是一个十分复杂的多目标组合优化问题.文中采用一个具有双服务台5个批处理服务器的开放多类排队网络来描述该调度系统,在此基础上建立起一种基于离散时间域的多目标混合整数非线性规划模型,提出一种基于启发式变异策略的模拟退火算法,能在有限的计算时间内得到较优的调度计划,并针对实际通航数据的测算,验证了该算法的有效性.