集装箱堆场箱位启发式分配算法研究

考虑集装箱堆场出口箱箱位分配问题的动态性,文中建立了预分配和实分配两个阶段模型,根据翻箱和起吊设备行驶发生规律开发了一种基于规则的启发式算法,来降低龙门吊大车行驶距离和翻箱量。模拟实验表明算法能够有效降低作业成本,改善分配效果。     

基于粒子群算法的出口集装箱堆场箱位分配研究

码头堆场中出口集装箱的箱位分配是典型的NP-hard优化问题,考虑集装箱的质量及目的港,以出口集装箱的装船路径和堆区的翻箱率为目标,建立适合出口集装箱堆场箱位分配的数学模型,以粒子群算法进行求解,数据实验表明该模型能够提高堆场的作业效率,具有一定的的实用性.     

对集装箱堆场冷藏箱箱位和相应供电设施配置的探讨

分析了北仑港冷藏箱在集装箱发展过程中的比例,运用理论和实践相结合的方法,阐述了当集装箱量发展到５０～７０万ＴＥＵ时,冷藏箱箱位设置与相应供电配套设备的配置。     

集装箱堆场箱位分配模糊优化研究

针对进口箱离港时间及出口箱到港时间的不确定性,建立了集装箱堆场箱位分配模糊优化模型.在滚动式计划的基础上,算法分两个阶段:首先应用模糊机会约束规划方法平衡各箱区作业量;然后以箱区作业量为约束条件,最小化集卡的行驶距离和同组进口箱所占箱区数量.实例结果表明降低了箱区工作量的不平衡性和同组箱所占箱区数量,加速了船舶的装卸效率.     

海口港冷藏集装箱堆场箱位及供电配置

海南岛是一个海洋水产基地和反季节瓜果菜基地 ,承担着海南省 80 %的货物运输的海口港 ,近年来冷藏集装箱量增长较快 ,港口原有的冷藏箱堆场和供电设施难以满足生产的需要 ,必须进行改造。1　冷藏箱位的设定据统计 ,近几年海口港总箱量和冷藏箱量分别以平均每年 35 %和 5 7%的速度递增 ,2 0 0 1年以来增长更快。根据有关公式 ,由年通过能力、堆存期等参数可测算出 ,当年集装箱吞吐量达到 15万TEU时 ,冷藏箱位应设置为 10 0TEU左右 ;由于海南岛腹地有限 ,箱量的进一步发展有可能受到一定的影响 ,所以 ,当年集装箱吞吐量达到 2 0万TEU时 ,…     

基于Flexterm软件的集装箱码头自动化堆场箱位分配策略对比

为了分析集装箱码头自动化堆场的箱位分配策略对于码头运行的影响,采用计算机仿真方法,结合工程实例进行研究。总结学术研究及生产实际中常见的自动化堆场箱位分配策略;基于Flexterm仿真平台,分别对秘鲁某集装箱码头及希腊某集装箱码头构建系统仿真模型,模拟不同箱位分配策略下的集装箱码头自动化堆场和岸边生产作业过程;通过仿真试验统计主要设备作业效率及状态占比。结果表明,不同箱位分配策略对集装箱码头运行的影响并没有一致规律,应根据研究项目的实际情况和研究目标合理选择箱位分配策略。     

基于混堆的集装箱堆场动态箱位分配研究

为了提高箱位分配的有效性及堆场空间利用率,在滚动式计划基础上,研究了进、出口箱混堆箱位分配问题.算法分两个阶段:首先应用整数规划方法平衡各箱区作业量;其次以此数量为约束条件,最小化集卡的行驶距离和同组进口箱所占箱区数量.实例表明动态箱位分配降低了箱区工作量的不平衡性和同组箱所占箱区数量,加速了船舶的装卸效率.     

蚁群算法在港口集装箱调配中的应用

传统的基于遗传算法的港口集装箱调配方法没有充分考虑集装箱调配过程中的影响因素,导致港口集装箱调配中花费的成本较多,为此将蚁群算法应用到港口集装箱调配中。首先确定港口集装箱调配的影响因素,主要因素包括集卡数量、集装箱数量、港口前沿和堆场距离、堆场的各个集装箱区的位置以及港口岸桥与龙门吊配置数量等,将影响因素作为可变成本,然后将集装箱调配成本花费最少作为优化目标,最后采用蚁群算法寻找花费成本最少的调配路径,以此完成港口集装箱调配。实验以可变成本与惩罚成本作为实验指标,结果表明,传统方法花费的可变成本与惩罚成本都比此次设计的方法花费的成本多,由此可证明此次设计的港口集装箱调配方法减少了调配成本。     

提高集装箱码头装船准确度的措施

从装船准确度的定义出发,通过对集装箱码头装船准确度现状的描述,分析影响集装箱码头装船准确度的原因主要在于“抢船”现象,出口箱信息错误、滞后或缺失,船舶停靠泊位与箱区位置不一致,堆场进箱原则与配载计划矛盾,船舶控制员发送指令不当等问题,并针对这些问题提出加快出口集装箱放关速度、提高船舶控制员业务水平、完善生产信息系统、建立评价机制等改进措施。     

基于蚁群算法的港内集装箱运输调度模式研究

以集装箱码头船舶装卸作业调度问题为研究对象,综合考虑港口多种装卸资源和流程,在船舶泊位占有时间确定的条件下,以装卸运输作业总成本最低为目标,提出单船装卸作业调度模型;用蚁群算法对所建立的模型进行求解和仿真,并结合实际问题给出具体调度结果。此模型和方法考虑了生产效率和作业成本之间的平衡,保证以较低的成本完成规定作业。     

集装箱码头泊位资源动态配置优化

集装箱码头泊位系统是一个典型的排队系统,船舶可视为系统的服务对象即顾客.将泊位及与之对应的岸桥作为一个整体可视为船舶排队系统的服务台,优化配置泊位资源就是基于这一特殊的排队系统进行最优的泊位数量决策.在对集装箱码头服务系统特性分析的基础上,基于排队论对集装箱码头泊位规模的确定进了数学建模,并开发了模拟迭代算法,结合实例分析显示了模型及算法的有效性.     

基于改进蚁群算法的邮船舱室模块移运路径规划

针对大型邮船舱室模块运输过程中存在的移运路线长、路线混乱、舱室模块易与障碍物发生碰撞等问题,提出应用加入动态搜索模型的蚁群算法对邮船舱室模块进行路线规划,为运输舱室模块提供清晰、便捷的移运路线。对主竖区的障碍物进行分析,建立模拟实际工况的栅格地图,采用改进蚁群算法寻找移运路径。对不同位置所经过的栅格地图和蚁群数量进行动态调整。采用模拟退火算法寻找蚁群算法的参数。采用离散点分析确定移运路径的主、支通道。仿真试验结果表明,应用改进蚁群算法建立主、支通道进行舱室移运模块可有效提高舱室模块的运输效率。     

基于蚁群算法的船舶件排样研究

针对船舶件排样问题,提出一种应用蚁群算法优化求解船舶件排样问题的方法.提出船舶件图形编码和预处理的方法,利用组合和填充的方法把船舶件排样问题转化为正交矩形的排样问题,使用剩余矩形匹配法和正交靠接算法完成自动排样.根据提出的求解算法,给出具体的实例,排样结果证明了用蚂蚁算法求解船舶件优化排样问题的可行性.     

基于蚁群算法的舰船避险航路规划

采用蚁群算法研究舰船避险航路规划问题,利用栅格法将航行海区进行细分,建立舰船避险航路模型,进而求算优化解。仿真结果表明,蚁群算法求解舰船优化航路具有较强的稳定性和鲁棒性。     

基于蚁群算法的长江干散货船中部结构优化设计研究

以长江散货船舯剖面纵向构件重量最小为优化目标,针对长江散货船在结构上的特点,采用蚁群算法,通过Matlab语言编程实现该目标寻优过程。利用该程序对实例进行计算,结果说明蚁群算法适用于船舶的结构优化设计,并能取得良好的优化结果。     

基于蚁群算法的大型油船中剖面结构优化设计

采用蚁群算法对大型油船中剖面结构进行了优化设计,选取了纵骨型号等18个设计变量,建立了以单位长度中剖面构件重量最轻的目标函数,根据DNV(挪威规范)提取了总纵强度等29个约束条件,从而建立了大型油船中剖面结构优化模型。改进的蚁群算法对该模型进行优化计算,该船的中剖面纵向结构单位长度的重量减轻3.35%,结果表明蚁群算法是行之有效的。     

靠泊位置受限的连续泊位-岸桥同步分配模型

提出了一个连续泊位-岸桥同步分配的混合整数线性规划(MILP)模型,可以限制不同类型船舶的靠泊位置.同时,模型还考虑了岸桥干扰和靠泊位置偏离导致装卸效率损失的因素,发现可对船舶装卸时分配的岸桥数进行动态调整.利用现有文献的基准测试实例对模型进行测试,比较靠泊位置受限和不受限情况下对服务成本的影响.此外,还通过实验测试了岸桥干扰和靠泊位置偏离对总服务成本的影响,发现服务成本对这两个因素的变化非常敏感,且岸桥干扰因素的影响更大.     

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。     

连续泊位调度与岸桥配置协同优化

连续泊位调度与岸桥配置协同优化是集装箱码头提升竞争力的关键因素.针对该问题构建一个混合整数规划模型,以构造算法为核心,通过调整船舶的分配次序,设计了一个新的启发式算法.通过VB6.0软件编程,进行了四组大规模仿真算例实验,结果显示60%的算例在新算法下可获得更优的解,平均改进7.37%,证明了模型和算法的有效性.