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。     

船舶纵向下水配载优化研究

随着船舶建造吨位越来越大，建造成本竞争越来越激烈，船舶下水过程中的安全性和完整性越来越受到业界的关注。提出了船舶纵向下水配载优化数学模型，开发了基于MATLAB的船舶纵向下水配载优化程序，在保证船舶安全下水的基础上，运用本优化方法对船上各可调位置的配载进行优化配置，使其下水重量最大，从而提高船舶下水完整性，对缩短造船周期具有重要的意义。     

基于优化算法的集装箱船舶配载

提出基于优化算法的集装箱配载设计思路，并对配载中纵向受力和稳性这两大关键问题进行优化研究。     

集装箱船舶配载优化方案

集装箱船舶配载指集装箱码头作业人员在遵循集装箱配载基本原则和保证集装箱船舶性能的基础上,确定集装箱在船上的装载位置和编制满足积载条件的积载方案的一项计划工作。集装箱船舶配载既要满足船公司对船舶航行安全和装载能力等方面的要求,以达到运输效益最大化,又要符合集装箱码头的生产组织要求,以提升装卸作业效率。     

集装箱船配载问题的粒子群算法研究

针对集装箱船配载优化中的Bay位优选问题,提出以倒箱量、重心横向偏移和初稳性高为目标,以箱位与Bay位的一致和Bay位重量为约束条件的数学模型,提出一种多目标离散粒子群算法(MODPSO)求解之,得到该算法优化后的Pareto解集和Pareto解迭代过程中的变化趋势图,为集装箱船配载问题提供多种方案以供备选,从而达到在提高集装箱船装载效率、节约装载成本和时间、使集装箱船获得稳定航行状态等目标间取得更好平衡的目的。     

支线集装箱船舶航线规划与配载协同优化

针对支线集装箱船舶运输中喂给港数和靠泊条件不一的实际背景,考虑船舶容量、行驶稳性和交付时间等约束,采用两阶段分层方法研究支线集装箱船舶航线规划和配载协同优化问题。两阶段中分别以所有船舶总运营成本最小和混装堆栈数最小为目标,构建船舶航线规划和配载优化的混合整数规划(MIP)模型,结合问题特征设计粒子群算法(PSO)求解模型。结果表明：模型与算法均可实现问题求解,对于较大规模的算例,模型最长求解时间超过600 s, PSO最长求解时间为16.66 s,平均10.00 s内完成求解,表现出较好的求解性能,可为支线集装箱船舶航线规划与配载协同优化提供决策参考。     

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。     

集装箱船舶自动配载系统管理模型的建立与研究

针对现代化运输中集装箱自动配载这一问题，本文提出专家系统与管理信息系统相结合，由低级向高级转化的方案，并对集装箱船舶自动配载系统的设计与实施进行了初步探讨。     

驳船自适应舱群配载中的自适应遗传算法研究

平地造船技术得到飞速的发展,相应的下水技术也在快速发展,但快速精准的驳船配载技术是其中的难题。因此本文开展一系列的舱群配载研究。首先获取驳船配载计算模型,然后利用遗传算法对此模型进行求解,最后设定遗传算法中的参数值,利用其进行模型求解,得到最优的驳船配载方案。在以后的研究过程中,可将编码的长度加长,以此来提高系统的精确度。     

集装箱船舶配载策略的比较分析

近年来海上集装箱运输得到迅猛发展,已成为国际贸易的最佳运输方式。集装箱船舶配载是集装箱运输过程的一个重要环节,目的是在保证船舶的稳性、强度、吃水等性能的同时降低运营成本、减少倒箱次数、提高集装箱运营效率。此文研究了四种配载方式,比较了四种模式的船舶稳性、强度、吃水差和倒箱率,给出了四种方式的优缺点,为提高船舶运营效率,减少船舶倒箱率提供辅助决策。     

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。     

计算机辅助集装箱船舶配载

从集装箱配载特点入手，综合分析人工配载过程中存在的问题，利用计算机实现集装箱船的辅助配载过程，给出其程序流程图及软件的主要功能，在实船中应用证明是可行的。     

集装箱船舶配载技巧

集装箱码头作业环节多,业务涉及面广,其中,集装箱船舶配载是集装箱码头作业的重要环节。集装箱船舶配载指在确保船舶适航性和经济性的前提下,根据船公司要求,按照一定装箱规则绘制预装船图,以便将集装箱合理地装于集装箱船舶上。     

好望角型船舶的配载

基于好望角型船舶航线长和吃水深的特点,提出一种在充分利用船舶载货能力的情况下确定航次货运量的计算方法,介绍了预置吃水差法以确保船舶顺利通过吃水受限区域,指出了好望角型船舶在制定装卸货顺序时应注意的事项,以确保船舶营运安全。     

船舶分舱和破舱稳性的国际公约规定现状

本文介绍了国际海事组织（ＩＭＯ）颁布的包含有船舶破舱稳性要求的有关公约和决议文件及其总的产生背景，概述了破舱计算及衡准的两套体系的基本特征，并以图表形式列出了所列文件对破舱稳性要求的主要内容，以有助于在船舶设计工作中全面了解和实际贯彻这些要求。     

粒子群优化算法在港口船舶物流中的应用

传统的用遗传算法的港口船舶物流中存在逾期惩罚成本过高的问题,为此,提出粒子群优化算法在港口船舶物流中的应用。分析港口船舶物流影响因素并完成粒子编码,使得粒子位置与影响因素一一对应,计算多目标适应度函数,根据种群适应值均值调整目标粒子适应度函数,保证适应度函数最优,利用微粒迭代更新粒子的位置和速度,通过判断种群的收敛精度实现最优解的输出。实验结果表明,应用粒子群优化算法的港口船舶物流中逾期惩罚成本远低于应用遗传算法物流中的逾期惩罚成本,说明粒子群优化算法的应用有效地改善了逾期惩罚成本过高的问题。     

对集装箱船舶配载的若干看法

文章从航海实践经验中进行总结,结合实例分析了集装箱船舶大副在配载时的一些要领和体会,同时对配载中的一些注意事项作了论述。