集装箱港口连续泊位与岸桥的动态配置

为缓解集装箱港口的泊位和岸桥资源比较紧张的现实情况,提高港口的运营效率,针对港口中泊位和岸桥的联合分配问题,在基于泊位和岸桥数量随时间动态变化的条件下,综合考虑泊位的连续性和船舶的泊位偏好性,建立了一个以船舶剩余作业量、船舶偏离偏好泊位的距离和岸桥移动次数之和最小为目标的混合整数线性规划模型,在保证船舶能在最迟离港时间前离港的前提下,让船舶尽快离港。通过CPLEX求解出此模型的最优解和算例分析,证实了文中的混合整数模型在解决实际港口中泊位和岸桥联合分配问题上的有效性。     

考虑潮汐因素的连续泊位和岸桥集成分配研究

泊位和岸桥是集装箱码头非常重要的资源,合理的分配及使用是提高集装箱码头作业效率的重要途径。在港口业务的实践中,泊位水深会限制船舶停泊,因为泊位水深必须匹配船舶的吃水。考虑船舶停泊位置的水深随时间而变化的潮汐码头,以最小化时间延迟成本及岸桥使用成本为目标,建立考虑潮汐影响的连续泊位和岸桥集成分配的混合整数规划模型。通过CPLEX求解得到船舶的靠泊计划及岸桥分配计划。数值结果表明:文中模型在解决实际港口中泊位和岸桥分配问题上的有效性。     

泊位-岸桥联合分配模型的模拟植物生长交替进化算法

为了综合优化集装箱码头泊位和岸桥联合分配计划, 分析了二者的相互独立性和系统关联性; 利用相互独立性, 分别针对泊位和岸桥分配建立了以平均在港时间和作业成本最小为目标的2个优化子模型; 利用系统关联性, 构建了泊位-岸桥联合分配的约束条件, 将2个子模型紧密联系在一起, 建立了完整的泊位-岸桥联合分配模型; 分析了联合分配模型的特点, 设计了模拟植物生长交替进化算法求解模型, 利用基于模拟植物生长算法的交替进化算子对种群中每个个体的2个目标进行交替优化, 进而实现种群进化, 通过算法框架实现非支配解筛选, 经多次种群进化和非支配解筛选, 获得泊位-岸桥联合分配的Pareto满意解集; 针对大连港集装箱码头3d中共计31艘真实到港船舶的泊位-岸桥联合分配计划进行优化计算, 并与多目标遗传算法的计算结果进行对比。计算结果表明: 共获得13个满意解, 船舶平均在港时间为7.47~9.44h, 使用岸桥次数为85~96台, 作业总成本为20.868~21.114万元; 与多目标遗传算法相比, 进化算法的运算速度提高了6.07%, 所得非支配解的数量增加了4个, 增加幅度为30.76%, 且计算结果更趋近于Pareto前沿, 联合分配计划优化程度较高。可见, 采用模拟植物生长交替进化算法能够最大限度地保持种群进化过程中个体的独立性, 获得更多的非劣解, 且交替进化的方式能够使结果更逼近Pareto前沿。      

基于混合交叉作业的码头集卡路径优化模型

针对集装箱在码头堆场分散堆放的情况和码头泊位装卸作业的状态要求,研究了以岸桥组合为作业单元的集卡作业路径优化问题.与传统的作业方式不同,综合考虑了集卡作业方式要求、集卡作业组数量、泊位作业岸桥安排、集装箱堆放地点数量及各地点堆放集装箱箱量情况,以及它们相互之间的关联和协调关系,设计了集装箱码头集卡作业组对于泊位多岸桥装卸混合交叉作业下的路径优化模型.通过算例对模型进行验证,该模型优化的作业安排能够有效提高集卡的利用效率和集装箱码头的生产作业效率.     

基于港口环境效益的岸电与泊位联合分配优化研究

船舶在港口靠泊期间利用岸电来满足船舶的用电需求,是减少船舶辅机排放的有效措施。以港口供应链整体利益最优为目标,提出了一种兼顾岸电使用成本和环境效益的岸电分配与泊位分配协同优化方案,从而减少岸电系统的使用成本,减少碳排放提高环境效益。基于连续泊位状态分析,在港口提供不同功率情况下,采用多目标遗传优化算法对模型进行求解,确定满足岸电使用成本最小和港口环境效益最大的相对较优解集。最后考虑两种碳税收状况下的排放成本确定最优方案,将优化方案与基础方案进行比较证明模型的有效性,证实模型在靠泊时间和岸电使用不同偏好下具有较好的适用性。     

考虑船舶废气排放的港口群协同泊位分配研究

为了减少船舶在港区的废气排放及促进港口群泊位资源的优化配置,本文建 立了双港泊位分配协同优化模型,通过优化两港泊位分配和船舶在两港间的航速来降低 燃油消耗量和总延误时间,并探讨了限速策略的影响.采用将船舶燃油消耗函数分段线性 化的方法,将模型转化为混合整数线性规划模型.仿真实验表明,相比于传统的以计划延 误时间最小化为目标的单港泊位分配模型,双港协同优化模型不仅能够进一步优化两港 总的延误时间,而且能够明显减少船舶燃油消耗量.这从运作层面为提高港口群整体服务 水平、建设绿色港口提供了理论支持.     

自动化港口AGV调度配置仿真分析

针对自动化集装箱港口中的AGV(automated guided vehicle)的调度策略和数量配置问题,利用专业仿真软件e MPlant建立了包括岸桥、AGV、场桥和堆场资源在内的集装箱港口仿真模型,分析不同的AGV调度策略及AGV配置数量对集装箱港口装卸系统效率的影响。设计仿真了3种AGV调度策略,得出不同的AGV调度策略及配置数量很大程度上影响了整个集装箱港口装卸系统的效率。最后根据分析结果,给出集装箱港口对于AGV的调度和数量优化的配置建议。     

基于泊位计划的集装箱码头岸桥动态调度优化

所谓基于泊位计划的集装箱码头岸桥动态调度问题,是指在计划周期内,在每艘船舶均已安排了靠泊时间和靠泊位置的前提下,将有限的岸桥资源在船舶上的装卸任务间进行动态分配与排序,以最大限度地减少计划期内所有船舶的滞港时间. 在充分考虑岸桥不能交叉作业、装卸任务有作业顺序要求等现实约束下,对此问题构建了非线性数学规划模型,基于问题自身的特点设计了基于任务排序的染色体结构,用遗传算法进行求解. 通过与文献中单船的调度结果的对比、单船岸桥调度与多船动态岸桥调度结果的对比,以及多船动态岸桥调度的仿真实验,证明了模型及算法的有效性.     

基于多Agent的集装箱码头生产调度系统建模研究

集装箱码头的生产调度决策是在港口资源有限的条件下,对设施设备进行优化调度,以提高工作效率的问题,涉及因素多而且具有离散性和动态性的特点.文中提出了基于MAS集装箱码头的智能生产调度系统的思路及其结构框架,该系统考虑了泊位、岸桥、集卡、堆场及闸口等设施和设备的资源利用,介绍了Agent的结构和功能,Agent群之间的通信机制和协商机制,并以泊位调度Agent为例,说明了调度Agent群的工作机制.     

内河集装箱港锚地—泊位资源配置多目标决策

鉴于锚地—泊位资源配置直接影响内河集装箱港的运作效率,且受到内河航道及岸线等设施资源制约,本文在考虑船舶通行安全的基础上,运用随机服务理论,以港口总成本和船舶在港等待时间最小为目标,建立内河集装箱港锚地—泊位配置的多目标规划模型,设计了一种针对非线性整数规划问题的实代码遗传算法,并以重庆某集装箱港作为算例,验证该模型的合理性和算法的有效性,同时分析了不同船舶到港强度和泊位服务强度下的锚地—泊位最佳配置关系,为建立和拓展内河集装箱港资源优化和配置提供理论基础.     

基于规则的泊位与岸桥联合调度

为提高集装箱码头的运作效率,降低能耗,本文同时考虑到岸桥调度和泊位分配这两个方面,建立基于滚动式计划的动态模型,提出调用规则来提高集装箱码头的运作效率以及减少废气排放,结果表明了该模型和规则的有效性和实用性。     

集卡与岸桥及场桥联合调度模型优化

分析了集装箱码头中的集卡与岸桥、场桥联合调度;基于集卡运输时间与等待岸桥、场桥时间之间的权重系数考虑,建立了以等待岸桥、场桥作业时间与集卡运输时间之和最小为目标的联合调度优化模型,为集装箱码头装卸作业调度提供了决策支持;算例验证了模型的有效性和实用性。     

集装箱码头前沿交通流模型研究

在深入分析现代集装箱专用码头前沿交通流的影响因素的基础上，提出并建立了一个集装箱码头前沿交通流模型，通过对模型的数值计算，分析了集装箱拖挂车在前沿的滞留时间与作业的集装箱岸桥数量比的关系，仿真研究了集装箱拖挂车在前沿的滞留时间与码头前沿宽度的关系，证明了模型的合理性，利用这个模型可以评价码头前沿交通流状况，从而为码头设计和规划提供理论依据。     

集装箱码头岸桥调度优化模型及算法

为弥补集装箱码头岸桥调度问题的传统优化方法仅适用单船舶情况的不足,以总费用(所有岸桥使用费用和船舶停靠费用)最小为优化目标,考虑岸桥不可穿越性和安全距离约束条件,建立了了面向多艘船舶的集装箱码头岸桥统一调度和卸船任务分配问题的混合整数规划优化模型.使用任务网络图方法,搜索影响卸船任务最终完成时间的关键任务及其相应的限制任务路径,设计了基于限制任务路径进行邻域搜索的双层模拟退火算法求解模型.12个不同规模的算例结果表明:与分支定界法和遗传算法相比,本文算法节省时间6.32%~18.36%,近似最优解的质量更高,而且最优解目标值之间的差距仅为0.38%~2.20%;考虑岸桥之间的安全距离约束导致系统运营成本增加3.41%~11.21%.      

基于分层TCPN的集装箱码头作业建模仿真研究

利用CPN TOOLs软件，对基本着色Petri进行赋时和分层的扩展，采用自上而下的方法，建立了集装箱码头作业系统的分层Petri网模型，其子网为赋时着色Petri网．基于实例，在集装箱码头作业系统的分层Petri网模型上进行仿真，根据前沿和堆场设备以及水平输送车辆的利用情况，分析了码头作业系统的瓶颈。     

基于eM-Plant的集装箱码头交通仿真

用eM-Plant开发了一个面向对象的仿真模型,详细介绍了仿真模型中各模块的作用,模型中对象的划分方法、控制方法以及模型仿真参数的设置,并利用该模型模拟了某新建集装箱码头的生产过程,分析了其年吞吐量、岸桥利用率、交通流量等仿真数据,验证了其交通规划的合理性,用实例证明了使用eM-Plant分析、评价港口物流系统的可行性.     

基于时间不确定的集装箱码头靠泊计划优化

集装箱班轮运输具有较强的计划性,但在实际中,由于天气等原因仍存在运行时间不确定性,对制定靠泊计划产生重要影响.针对这一问题,研究集装箱班轮运行时间的偏差规律;根据问题特点和集装箱班轮靠泊规则,构建基于运行时间不确定的集装箱码头靠泊计划优化模型;设计以遗传算法为外层框架,嵌入仿真过程构成优化循环的算法,针对问题特点设计初始择优策略进行求解.最后,以大连港集装箱码头作业为实际背景进行建模和计算,取得了较好的结果.实例分析和算法测试证明了本文所建模型和算法的有效性.