集装箱船自适应舱群配载优化算法

传统船舶舱群配载算法在集装箱分布排列最优计算过程中,忽略了空间分布的约束条件,导致计算结构的适应值非最优值,降低了船舶空间使用率,增加了船舶运输成本的投入。因此,提出集装箱船舶自适应舱群配载优化算法研究。通过建立船舶舱群配载约束条件模型、配载分布数据模型与自适应优化模型,完成对集装箱船舶舱群配载过程中集装箱分布适应量的约束优化,通过对分布适应函数量的条件约束,获得分布最优量,完成优化计算。通过仿真对比实验表明,提出的集装箱船舶自适应舱群配载优化算法,在集装箱舱群配载仿真测试中的配载量大于传统算法的配载量,提出优化算法效果明显,符合实际要求。     

集装箱支线运输船舶调度优化问题

调度是制约支线集装箱运输质量和效率的主要瓶颈之一。针对轴辐射海上运输模式,扩展了陆上车辆运输调度(VRP)理论,以所有船舶总的航行成本最低为目标函数,考虑了软时间约束等现实因素,构建了包含枢纽港和喂给港、多航线、多船型的支线集装箱船舶调度模型。基于该问题解的特征运用粒子群算法对模型进行了求解,最后通过仿真算例分析验证了模型的合理性及算法的有效性。     

增强学习算法在集装箱船舶配载问题上的应用

正集装箱船舶配载是集装箱码头生产作业的重要环节之一,其直接影响码头整体装卸作业效率。目前,我国集装箱码头主要采用传统在线搜索算法解决集装箱船舶配载问题,但此类方法在求解大规模算例时效率较低。为此,本文采用增强学习算法,将大量耗时计算前置到线下训练阶段,实际配载时则利用训练好的网络直接求解,从而提高求解效率。具体思路如下:首先,分析集装箱船舶配载问题的     

港口和航线互动的集装箱航线优化模型

传统的集装箱班轮网络优化中,通常假设航线网络对于港口集装箱货运需求无影响,但是大量的案例表明该假设并不成立.实际上航线网络与港口集装箱货运需求之间具有相互影响的动态反馈关系.针对这一问题,提出了新的集装箱班轮网络优化模型.模型以航线最大收益为目标,基于上述动态反馈关系,优化干线航线的靠泊港口、靠泊顺序以及为干线港选择支线喂给港,并为求解该模型开发了基于遗传算法的启发式算法.实验计算表明,模型和算法可有效地提高集装箱班轮航线的运营效率.     

基于改进NSGA-Ⅲ的内河集装箱船舶配载多目标优化

内河集装箱运输差异化特征导致船方配载决策时考虑多目标优化，为满足船舶运输经济性和适航性需求，以优化船舶堆栈占用数量、阻塞箱数量、稳性高度、横倾角值及纵倾值为目标，构建内河集装箱船舶配载多目标优化模型。为实现多目标优化问题有效求解，采用灰熵并行分析法改进第三代非支配遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅲ,NSGA-Ⅲ),将灰熵并行关联度作为适应度值引导算法进行精英选择。结果表明：改进后算法在求解性能表现上优于采用一般选择策略的算法，对算例参数设置具有较好鲁棒性，可为船方实际制定内河集装箱船舶配载计划提供一定决策支持。     

基于整数规划的支线运输船队规划模型

文中对船舶支线运输问题进行了研究,给出了船舶支线运输的界定,并且对船舶支线运输的特点进行了分析。针对单航次单喂给港的运输方式,一条船可以兼顾多条航线运输,建立了综合的整数规划模型,以船队总运输成本最低作为目标函数,系统的考虑了港口及航线条件约束,时间约束,求解后便同时解决了包括航线选择,船队组建,航线配船等问题。该模型简单实用,弥补了当前支线运输船队规划的不足,更好的满足实际需求。通过LNG支线运输船队规划实例验证,结果稳定可靠。     

利用线性规划优化集装箱船舶的配载

近年来,随着国际贸易和海洋运输业的快速发展,集装箱船舶容量越来越大,配载越来越复杂,以人工经验为主的传统集装箱配载方法已经无法满足行业对配载效率的要求。目前,利用计算机强大的计算能力解决集装箱船舶配载问题成为人们研究的重点。本文研究线性规划优化算法,提出集装箱船舶配载算法,有效提高船舶运输和港口运作效率。     

北极东北航线环绕模式集装箱航线设计优化

为更好地推动港航企业参与北极东北航线集装箱运输,设计优化亚欧集装箱航线网络。对环绕模式北极东北航线集装箱运输的发展潜力进行论述,构建综合考虑航次收益和航次效率的北极东北航线环绕模式集装箱航线阶段优化模型,设计改进的嵌套启发式算法求解,并运用亚欧航运案例对其有效性进行模拟验证。结果表明:北极东北航线环绕模式运输具有经济性优势,嵌套启发式求解算法能有效地求解环绕模式集装箱航线优化问题,优化后的航次均天利润提高约0.81万美元,且呈现先增后减的趋势。     

支线集装箱船舶运输研究现状及未来研究方向

正与干线集装箱船舶相比,支线集装箱船舶具有吃水较浅、载箱量较小(通常小于3 000 TEU)等特点,能够自由出入沿海、内河水域,常用于航程较短的国际航线、国内沿海航线和内河航线,往往在多式联运中承担第一程和最后一程的水路运输。随着集装箱船舶大型化趋势的不断发展,枢纽港需要更多的支线集装箱船舶来满足其日益增长的转运需求。此外,在全球经济复苏乏力和贸易保护主义频     

基于改进布谷鸟算法的集装箱码头配载优化研究

为对集装箱码头配载问题进行研究，在满足船舶适航性的基础上，建立了以集装箱水平运输时间、岸桥作业时间以及堆场倒箱时间最短为目标的多约束的数学模型。将改进的布谷鸟算法(Improved Cuckoo Search, ICS)应用求解，首先在布谷鸟算法的莱维飞行阶段，分别从种群整体、当代最优、自身个体中抽取鸟巢信息，建立不同的鸟巢位置更新模式；其次，采用动态机制控制发现概率P_a;最后计算每个鸟巢的适应度，来找到最优解。试验表明：改进的布谷鸟算法可以有效找到最优解，优化结果相比较于标准的布谷鸟算法提升25%,该方法具有可行性和有效性。     

滚装船配载优化算法及其软件化实现

在分析滚装船配载特点的基础上,考虑了船舶稳性、配载效率以及航次收益等约束与配载目标,对其配载优化问题进行建模,开发了以贪婪算法为基础的两阶段启发式算法,并分别通过实证研究以及大规模仿真算例,借助于与小规模问题精确解以及基于现实调度规则所得到的配载方案的对比,验证了模型以及优化算法的有效性。     

远洋干线班轮航速与航线配船优化模型与算法

针对燃油价格剧烈波动条件下的远洋干线集装箱班轮航速和航线配船优化问题,通过分析远洋干线各航段货运量与港口对需求量、班轮航速与航线配船数量及燃油消耗量之间的关系,构建班轮航速与航线配船优化非线性规划模型,并设计逐步逼近求解算法,通过实例分析验证模型和算法的有效性及适用性。结果表明:基于航速优化策略,通过在不同航线上合理地配置船舶类型和数量,可明显降低班轮运输成本;依据燃油价格变化,适时采取"加船减速"或"减船加速"策略,可有效提高船公司的经济效益。     

人工智能在船舶航行数学建模中的应用

为保障船舶在海上安全航行,提出人工智能在船舶航行数学建模中的应用。使用Maklink图论方法描述海上作业点分布,建立作业点Maklink连接图,生成船舶在作业水域内可航行网络图。建立船舶在海上作业区域航线规划数学模型,并设置约束条件;利用Dijkstra算法求解船舶在海上作业危险区域航线规划模型,得到船舶航行初始航线;利用人工智能算法内的蚁群优化算法对船舶航行初始航线实时优化处理,得到船舶航行最终航线,为船舶穿越海上作业区域实时导航。实验结果表明,该方法可有效生成船舶在作业水域航行网络图,得到初始航线并对初始航线优化处理,应用效果较佳。     

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.     

大船时代下选港理论探讨

随着集装箱船舶日益大型化,尤其是在10000TEU以上船舶逐渐成为主流的情况下,传统的航线优化理论如大船大线理论和枢纽轴辐(HUB&SPOKE)战略的局限性开始体现出来。本文就此提出双核理论,即在一个区域选用两个枢纽港的模式,并建立各种航次盈亏变化模型,一一对应支线港——直达港——区域枢纽港——双核港口的变化过程。     

混合蚁群算法求解集装箱箱位分配问题

集装箱船配载过程中的重要环节是合理的箱位分配,它对保证集装箱船装载后的航行性能及其码头装箱效率有重要的影响.随着集装箱船的大型化及待装船箱量的增加,该问题的求解较为困难.结合集装箱船配载中箱位分配的实际操作特点,提出了利用与禁忌算法相结合的混合蚁群算法来求解集装箱的箱位分配问题.仿真模拟试验表明该算法能够在不影响装箱难度的同时,大幅提高集装箱装船后船舶的航行性能.     

船舶舱群配载优化算法研究

为了解决现有船舶舱群配载优化算法翻箱次数多、装卸效率低的难题,提出船舶舱群配载优化算法研究。根据船舶运输相关规定对舱群配载参数进行选择,以此为基础构建船舶舱群配载优化模型,以构建的船舶舱群配载优化模型为工具,通过遗传算法得到舱群配载方案并对其进行编码,依据编码结果采用贪婪算法对舱群配载最优方案进行选择,从而实现了船舶舱群配载的优化。通过仿真对比实验得到,与现有的船舶舱群配载优化算法相比较,提出的船舶舱群配载优化算法极大地降低了翻箱次数,提高了装卸效率,充分说明提出的船舶舱群配载优化算法具备更好的性能。     

超大型集装箱船舶配载作业

<正>随着国际航运业的快速发展,集装箱船舶趋于大型化,超大的装卸量以及特殊的配载要求对集装箱码头运营管理产生一定影响,尤其对码头出口业务流程中最关键的船舶配载(实配)环节影响较大,原有配载规则已不完全适用于超大型集装箱船舶。本文通过比较超大型集装箱船舶与一般集装箱船舶的结构特点,针对超大型船舶舱内逆向配载(上重下轻)的特定要求,总结逆向配载的常用经验,进而提出超大型船舶逆向配载相关规则,以期提高配载质量及装船效率。     

蛇口集装箱码头吞吐量翻番

截止1998年12月31日,蛇口集装箱码头(SCT)共处理集装箱463057标准箱,比1997年增长117.7％,再次实现集装箱吞吐量翻番,并创开港以来最高作业记录。1998年SCT在原有航线基础上又开通了澳洲、地中海远洋航线以及贯穿中国南北沿海的内贸和多条沿海沿江支线。为进一步提高码头管理水平,增强市场竞争力,SCT一年来斥巨资大量更新购置设施设备。船舶配载、闸口堆场管理采用目前为国际码头业所广泛推崇的Sparcs和Express电脑控制系统,还新购2台超巴拿马桥吊和6台堆场门机,使     

基于Dijkstra算法的极区船舶航线规划方法

极区船舶航行面临诸多环境因素引起的安全风险,其中以海冰冰厚和密集度等因素的影响最为显著。为指引极地航行船舶根据冰况合理地进行航线规划,文章通过建立海冰栅格地图模型,采用Dijkstra算法,结合冰阻力估算公式考虑船舶尺度参数影响,针对航行距离、航行时间以及燃油消耗等优化目标,建立多目标极区船舶航线规划求解方法。结果显示,基于文章规划方法可提供符合不同目标要求的合理航线。研究成果可支撑考虑船舶本身性能的航线规划方法构建,为实际工程应用奠定基础。