基于作业均衡的集装箱码头桥吊调度优化

1研究背景 桥吊作业是集装箱码头作业的重要环节,桥吊作业能力直接决定集装箱码头整体作业能力。目前我国港口集装箱码头主要依靠人工经验调配作业资源,导致作业资源配置不平衡的状况时有发生。为提高桥吊作业效率,降低码头运营成本,     

考虑碳排放的集装箱码头场桥调度优化

针对港口低碳发展需求,以场桥和集卡的综合碳排放量最小化为目标,构建集装箱码头场桥调度优化模型,设计遗传算法求解模型,并利用厦门港某码头的实际运营数据验证模型和算法的有效性。结果显示,该模型和算法有效。     

集装箱港口装船作业模式下场桥和内集卡跨箱区联合调度优化

为了进一步缩短集装箱船舶在港靠泊时间,基于场桥作业区域划分思想,综合考虑场桥分配均衡、场桥任务量均衡和集装箱任务顺序等实际约束,以装船任务总完成时间最短为目标,构建场桥和内集卡跨箱区协同调度方法,并设计包含带改进操作的遗传算法进行求解.对比实证分析表明,在装船任务一定的情况下,所提出的调度算法能够进一步缩短场桥和内集卡...     

基于服务损失函数的集装箱码头泊位—岸桥联合调度优化

面对不确定环境、多样性和差异化服务需求,集装箱码头亟需改进和优化调度方法,提高码头作业效率和客户满意度。针对集装箱码头泊位与岸桥的资源分配问题,通过添加缓冲时间来吸收不确定因素对调度计划产生的影响,引入多元服务质量损失函数建立以偏离最优靠泊位置、岸桥移动损失及在港时间损失为目标的优化模型,利用改进的遗传算法对模型进行求解,并通过试验算例证明了模型及算法的有效性。     

港口集装箱岸桥吊具控制系统改造

赤湾港集装箱码头的集装箱岸桥经过十多年使用,控制系统的故障逐渐增多,必须进行改造。分析了吊具的结构和功能,着重介绍了对岸桥吊具控制系统的改造,包括电控系统的设计、系统的总线、吊具控制软件的设计等。改造后的吊具控制系统运行良好,两年来故障明显下降。     

港口集装箱场站智能闸口解决方案

正随着我国经济的发展,港口集装箱吞吐量增速加快,智能化港口成为业内关注的焦点。目前,我国主要大型港口企业正加紧开展智能化港口系统设计、规划和建设工作。在传统港口作业模式下,集装箱场站是进出口集装箱的统一集合地,集装箱的进出和放行均通过插闸控制,不仅易导致集卡拥堵,而且人工录入的错误常常加重系统重复处理负担,从而降低场站服务水平。鉴于此,有必要寻求港口     

基于遗传算法的军用飞机智能起降调度方法研究

计及军用飞机起降过程中的时间窗口约束和尾流间隔约束条件,基于遗传算法建立了军用飞机智能起降调度的数学模型。飞机队列顺序采用整数染色体编码方案,依据初始化种群、求解适应度函数和轮盘赌方式的选择操作,并配合相应的交叉、变异算子,对军用飞机航班规划问题进行了求解和优化。通过仿真计算,并与其他调度方法进行对比分析,验证和说明了所采用的模型和算法的有效性。     

基于改进遗传算法的集装箱装载优化问题研究

在考虑一些实际应用中的约束条件下,提出一种船用集装箱装载优化问题的改进遗传算法。实例仿真结果说明该算法的有效性和实用性,可以直接在实际中应用。     

基于改进遗传算法的车辆优化调度研究

针对物流配送过程中车辆调度问题,建立了带时间窗的物流配送车辆优化调度数学模型,采用改进后的遗传算法进行了模型求解。模拟结果表明,本文设计改进后的遗传算法在求解时间和求解效果上具有良好的性能,尤其对求解大规模的物流配送车辆调度问题,具有一定的实际应用价值。     

遗传算法在港口集装箱装卸顺序中的应用

船舶在执行航运作业时,集装箱的排放序列及配载管理是影响集装箱物流效率的关键因素之一。合理的集装箱放置规划可以减少船舶停港时的倒箱作业,充分利用龙门吊作业时序分配,提高航运物流效率。船舶港口集装箱装卸顺序本质是一个NP模型,模型复杂性与集装箱种类及停靠码头数量有关。遗传算法是NP模型重要解决方案,本文在研究了现代船舶港口集装箱装卸模型的基础上,设计了基于遗传算法的解决方案,极大提高了装卸效率。     

集装箱码头泊位智能调度系统设计

为了促进智慧港口建设,针对集装箱码头泊位和岸桥的资源分配问题,引入人工智能算法设计一套泊位智能调度系统。系统主要包括码头模块、潮汐模块、报表模块等3个模块。在码头模块中,系统采用智能算法对泊位和岸桥调度问题进行2次计算,分别以船舶在港时间最短和岸桥移动次数最少为求解目标。结合实际业务情况,对各模块功能、基础数据、界面显示、关键算法进行详细设计。系统将船舶信息、码头作业信息等集中显示在界面上,便于工作人员直观地掌握码头作业情况,有利于提高集装箱码头作业效率。     

港口集装箱调配中并行遗传算法的应用研究

随着经济的发展,世界各国间的贸易量不断增加。但是贸易的不平衡,导致集装箱供需关系的严重不均。航运企业为了解决集装箱供需问题,需要调配大量的空集装箱,导致集装箱管理和运营成本上升。因此,有效组织和调配集装箱,降低集装箱调配成本成为航运企业关注的重点。遗传算法是一种模拟生物进化机制的全局搜索优化算法,具有高效、并行等特点。本文提出基于平行遗传算法的集装箱调配模型,有效解决复杂集装箱调配问题,并进行仿真实验。     

集装箱港口智能化调度研究综述及展望

<正>在全球范围内集装箱港口吞吐量急速增长的背景下,通过提高港口的服务水平和投资回报率来提高自身的市场竞争力已经成为世界各集装箱港口最为关心的问题。随着集装箱港口业务的扩充,竞争的日益激烈,要提高集装箱港口的竞争     

集装箱港口龙门吊配置优化研究

为提高整个港口的作业效率,讨论了集装箱港口装卸过程中的龙门吊配置优化问题,建立了龙门吊配置优化的两阶段规划模型.第1阶段模型中将龙门吊配置问题抽象为网络最小流问题,建立了用于确定按时完成任务计划所需要的龙门吊最小配置数量的规划模型,第2阶段模型在第1阶段模型的基础上对龙门吊的任务分配进行优化,使龙门吊的行走时间最短.对模型求解可以得到龙门吊的配置数量以及各龙门吊的任务分配.最后通过一个算例说明了模型是有效的.     

遗传算法在集装箱码头综合调度中的应用

1 集装箱码头调度问题 扩大港口规模会增加港口的成本,降低投资回报率,也在一定程度上影响港口作业,因此一般情况下,港口通过对于港内资源的有效配置来提高港口生产效率,从而提高竞争力。     

港口卸载和存储集装箱物流调度研究

港口集装箱的调度是提高港口工作效率的关键问题之一。本文研究基于历史全局最优和局部最优的粒子群优化算法,利用此算法优化港口集装箱卸载和存储问题。最后通过装载50箱集装箱的实例,对本文的算法进行验证。集装箱装卸过程非常复杂,在后续研究中,应充分考虑装有特殊物品以及装卸过程中的翻箱等问题。     

基于多智能体仿真的集装箱港口作业效率研究

集装箱港口生产作业系统是复杂的离散事件系统,数学建模方法难以构建针对整个系统的模型,而基于过程的仿真模型通常缺乏对设备调度的灵活性。为准确描述我国集装箱港口的作业流程,分析内卡配置数量对港口作业效率的影响,提出了基于事件驱动的集装箱港口多智能体(Multi-Agent)仿真模型。仿真结果表明:岸桥平均装卸效率(GCR)随着内卡数量的增加先急剧增加后缓慢增加,船舶平均等待时间(AWT)和平均在泊时间(AST)与岸桥平均装卸效率呈明显负相关关系。     

基于Dijkstra算法的集装箱港口集卡调度场规划研究

本文参照工程实例,对集装箱港口工艺装卸流程和总平面规划设计工作进行总结,提出在港口规划设计阶段采用迪杰斯特拉(Dijkstra)算法的集卡调度规划理论,将理论通过数学建模分析研究和仿真实验证明理论的正确性。将理论在港口规划设计阶段就应用于工作之中,可最大程度发挥理论的指导性意义。