考虑减载移泊的散货港口船舶调度优化

为提高散货港口的服务水平, 充分利用现有泊位资源, 研究了采用减载移泊策略的散货港口船舶调度优化问题; 考虑大型船舶减载移泊对散货港口船舶调度的影响, 以船舶进出港次序、移泊次序和移泊位置为决策变量, 以进出港船舶总等待时间最小为目标函数, 构建了混合整数线性规划模型; 基于模型特点设计了混合算法, 给出了生成初始种群的启发式规则, 提出了新种群的邻域构造策略, 并在模拟退火算法中引入有效的改进措施; 为验证方案及其算法的有效性, 对比了基于实际调研资料设计的方案与采用模型和算法优化的方案, 并分析了船舶乘潮比和进出港时段长度对方案优化结果的影响。研究结果表明: 与采用先到先服务思想和贪婪策略的2种现行船舶调度方案相比, 所得方案的平均优化率分别为11.07%和9.84%;船队规模从20艘增加到50艘时, 混合算法的求解耗时均在2min以内, 且所得目标函数值与下界的平均相对偏差为6.92%;随着船舶乘潮比的增加, 方案优化率和目标函数值先呈指数趋势增长, 而后趋于平稳, 乘潮比为50%左右时出现拐点; 随着进出港时段长度的增加, 方案优化率和目标函数值呈“M”形趋势变化, 且在进出港时段长度为130min左右时方案优化效果最为显著, 表明船舶调度优化模型与混合算法可行。      

排放控制区下集装箱班轮航线路径规划与航速调度集成决策

针对排放控制区和“限硫令”实施下，控制区内外燃油价格的巨大差异，对船舶进出港射角 选择、航段航速优化，挂港顺序确定的影响，综合考虑船舶进出港射角与控制区内外航距组合的 关联关系，控制区内外航距、航速在燃油价格差异下的悖反关系，船舶耗油费用和耗时费用的平 衡关系，港口间船舶运行费用组合与航线挂港次序的作用关系，以及这些关系相互影响，相互作 用，相互耦合对船舶运营成本的影响，提出集装箱班轮航线路径规划与航速调度集成决策问题。 以航次运营成本最小为目标，运用斜边非限定变异三角函数几何方法和混合整数非线性规划建 模方法，构建该问题的两阶段集成决策模型，并利用遗传算法对结果进行优化。最后，通过案例 对比与趋势分析，验证了模型的实用性和优越性。     

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.     

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.     

基于自适应大规模邻域搜索算法的多等级引航员排班问题

引航服务不仅是保障船舶和港口安全的必要手段,也直接影响船舶进出泊位的效率。本文聚焦引航服务日常运作管理中面临的引航员调度排班问题,考虑引航员等级、服务时间窗、航道宽度等现实因素,以服务延迟成本、引航员出工成本、引航员交通成本、单次服务成本和当日未服务惩罚成本的总加权成本最小为目标构建了一个混合整数规划模型。结合问题特征,本文选择采用自适应大邻域搜索算法对模型进行求解,并针对模型特点设计多种破坏算子和修复算子进一步提高算法的运行速度与精度。最后,本文通过一系列数值试验验证了算法的高效性和准确性,并通过参数进行敏感性分析给出相应的管理启示,为港口企业运营决策提供参考和建议,从而提高引航服务水平。     

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%.      

集装箱港口岸桥动态分配与贝位调度研究

为提高集装箱港口岸桥的利用率和对船舶的服务水平,针对多船各贝位的任务量,考虑船舶优先度、可作业岸桥数量、岸桥冲突和安全距离等因素,以船舶的在港时间最短为目标,建立了多船岸桥动态分配与贝位调度混合整数规划模型,通过不同规模的算例,分别用C#调用Cplex和C#对遗传算法编程求解。结果表明:该模型能有效地解决多船的岸桥分配与调度问题,且遗传算法求解时间更短、求解质量更高,进而验证了该模型和算法的有效性。     

考虑潮汐的长江航道矿石散装船航线优化

根据长江航道特点为长江沿岸矿石港口集群提供最佳的航线设计。该航线通过考虑船舶的航行受到航道等级及港口潮汐的影响、船舶的燃油消耗受到船速与载重量的影响进行建模。通过将提出的模型应用于实际案例,发现在求解大规模算例时存在一定局限性。因此,提出了一种针对内河运输遗传算法的解决方案。通过对比,发现该算法在求解精度上与Lingo方法近似相等,在解效率上显著提高,从而验证了该算法的高效性。     

双循环操作策略下集装箱码头岸桥与集卡多船作业联合调度

针对在有多艘大型船舶及多艘小型船舶同时进行装卸活动时,一味实行作业面调度,会引起复杂地管理难度,从而导致船舶装卸时间增加。基于该问题及船舶间距离对集卡调度模式的影响,引进分散集卡群与集成集卡群概念,即面向作业线与作业面的混合装卸模式。建立了岸桥和集卡联合调度混合整数规划模型。根据岸桥与集卡调度过程中涉及到的约束条件及特点,设计了矩阵编码方式自适应遗传算法(AGA)对其求解。结果表明:当船舶间达到一定距离时,分散集卡群在作业时间和行驶距离优于集成集卡群。     

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针对有时间窗的车辆调度问题，在标准遗传算法的基础上，加入爬山算法增强算法的局部搜索能力，通过保护全局最优基因的方法提高了算法的收敛能力，并辅以自适应变异算子，构造了一种改进的混合遗传算法。实验结果表明，改进后的算法具有抗“早熟”能力强、收敛速度快和局部搜索能力强的特点。     

考虑换船作业的长江干线集装箱船舶调度

考虑换船作业情况,建立以总运输成本最小为目标的非线性规划模型,提出包括船舶选择、挂靠港选择和运输任务指派三方面内容的不定期集装箱船舶调度优化方法;针对模型特点,考虑基因融合及基因修复,设计改进遗传算法对问题进行求解,应用案例获得集装箱船舶调度优化方案;采用多算例方法将考虑换船作业与不考虑换船作业的调度方案进行对比分析. 结果表明,考虑换船作业可以降低运输总成本,减少船公司的投入运力,有效提高投入运力的综合利用率,增强船公司的竞争力,为船公司制定船舶调度方案提供决策参考.     

共享单车调度模型及算法研究

共享单车运营过程中出现的周转率低、调度成本过高等问题制约了城市慢行交通的发展。针对现有自行车调度模型假设条件的局限性,提出共享经济模式下转运最大化策略。在详细分析共享单车调度成本及相关参数的基础上,以成本最小和投放率最高为目标建立了共享单车调度模型。引入精英策略和进化算子对遗传算法进行改进,并采用TOPSIS法在改进算法求解出的有效路线集中选择最优路线。选取北京市某区域进行仿真分析,结果表明改进算法寻优能力较好。与常规调度模型相比,可选择调度路线增加了74.3%,平均调度成本进一步降低了18.3%.     

港口吞吐量预测的系统动力学模型构建

将系统动力学方法运用于港口吞吐量预测，可以较好地解决传统预测方法中考虑因素较少的问题，在对港口系统主要因素及因果关系分析的基础上，建立港口吞吐需求量及供给量系统动力学模型，并采用南京港各相关统计数据对模型进行了仿真和验证，结果证明该模型有效可行．     

基于船舶优先权的集装箱港口泊位分配问题

泊位作为港口的重要资源,它的有效管理对于港口有着重要意义。集装箱港口泊位分配问题（BAP）,实质是为到达集装箱港口的船舶安排最佳停靠位置与停靠时间。本文考虑到船舶动态到达的情况,以及实际操作中码头装卸效率对船舶在港作业时间和船舶优先权的影响,以最小化包括等待时间在内的船舶在港停留时间为目标,建立了基于船舶优先权的连续布置泊位分配模型。该模型是0-1混合整数规划模型,对于小规模问题,可采用商业优化软件求解,对于大规模问题,可设计遗传算法处理。算例分析表明,考虑了连续布置泊位分配问题的二维特性和船舶优先权,能够找到更符合实际的泊位分配方案。     

基于改进DE的云计算任务调度算法

差分进化算法DE(Differential Evolution)具有记忆个体最优解和种群内部信息共享的特点,是一种基于实数编码的、具有保优思想的简单、高效的新型进化算法.针对云计算任务调度问题,提出了一种考虑时间和成本约束的基于改进DE的调度算法(TCDE).该算法采用随机初始化种群,合法化修复变异个体,并采用贪婪直接交叉,在变异操作之后,加入新的选择机制,防止交叉操作破坏变异出的优良个体.在仿真实验中分别进行了TCDE与只考虑时间的TDE、只考虑成本的CDE的功能验证实验,TDE与遗传算法的性能对比实验.实验结果证明:改进后的差分进化算法能够适用于云计算环境下的任务调度问题,并取得良好的调度效果.     

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。     

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。     

集装箱船舶全航线配载优化模型与改进遗传算法

以集装箱船舶稳性、强度、载荷为约束条件,以全航线倒箱量最小和吃水差最优为目标函数,建立了集装箱船舶全航线多目标配载优化模型。利用启发式算法获得初始可行解,利用改进了的遗传算法进行优化,并用1841 TEU、3开口的集装箱船舶进行实例验证。计算结果表明：与传统遗传算法相比,改进的遗传算法能在1．967 s内求得全航线上5个挂靠港口的配载计划,并能求得5个港口的满意解;在求得的满意解中,船舶倒箱量均为0,吃水差的绝对值分别为0．0035、0．0008、0．1097、0．0011、0．3712 m,均在船舶行驶的合理范围0～0．5 m内;对于不同挂靠港数量的其他航线,改进的遗传算法能在5s内快速获得合理的配载计划。可见,优化模型与改进的遗传算法可行。     

基于排队论的广州港伶仃航道南沙口以南航段通过能力计算

为对广州港伶仃航道南沙口以南航段与广州港发展的匹配程度进行评估,以确定伶仃航道南沙口以南航段的饱和程度,本文引入排队论算法,综合考虑航道服务水平、港口系统的内部运行模式、船舶的航行安全等因素,运用科学方法确定两种船型作为本文代表船型,构建基于排队论的航道通过能力计算模型,并将该模型应用到广州港伶仃航道通过能力计算中,结果表明:模型计算结果与航道目前实际运行情况相符,验证了模型的有效性,对港口、引航等部门具有指导意义.