集装箱堆场作业优化模型与算法

研究铁路到站集装箱吊车作业优化,如何规划龙门吊的作业顺序,减少作业次数成为衡量堆场工作效率的关键。通过分析问题建立一个计划期内以倒箱次数最少为目标的多时段动态集装箱堆场箱位分配模型,减少龙门吊的作业次数,设计遗传算法求解。算例表明：该模型及算法能够有效地优化堆场内零散箱的箱位分配,提高集装箱堆场的作业效率。     

出口集装箱堆场取箱作业优化模型研究

集装箱装卸效率直接影响船舶靠港停泊时间，倒箱操作是影响装卸效率的主要因素．文中建立了龙门式起重机小车取箱作业优化模型，以龙门式起重机取箱作业时倒箱数量最少为目标，以各个取箱阶段为节点、以取箱代价为边的权数，应用最小生成树和启发式算法对优化模型进行求解,根据最小生成树的性质，本模型可获得倒箱数最少的优化装船顺序，提高装卸作业的效率．     

基于配载计划的集装箱提箱顺序和倒箱策略优化

降低倒箱量是提高集装箱码头作业效率的重要方法.集装箱提箱顺序对码头倒箱作业有明显的影响.本文在满足船舶配载计划的前提下,针对传统的最矮栈和邻近栈 策略,提出优化栈倒箱策略,以倒箱量最小为目标分别建立3 种倒箱策略下的提箱顺序模型,并设计了遗传算法对该模型进行优化求解.最后对10 个算例进行t 检验,计算结果表 明,3 种倒箱策略间存在明显的差异,并且规模越大,差异越明显.再与下界对比分析,探 究造成3 种倒箱策略差异性的原因,并且验证了算法的有效性.数值实验结果表明,最矮栈策略优于邻近栈策略,优化栈策略优于最矮栈策略.     

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所谓混堆模式下集装箱堆场箱位指派问题,是指混堆模式下,在待作业箱区为已知情况的前提下,确定集装箱在指定箱区中的最优堆存位置,以最大限度地控制堆场倒箱率,提高堆场装卸作业效率.在滚动式计划的基础上,充分考虑了不同作业箱型与倒箱作业的内在联系,依据堆场混堆的作业规则定义了作业箱优先等级,以新增集装箱压箱数最小为目标对此问题构建了箱位指派优化模型,基于问题自身的特点设计了相应的启发式算法进行求解,通过实际算例进行验证.验证结果表明,该模型及算法比港口现有混堆堆存策略有较大改进.     

基于混合动态规划的集装箱堆场贝位内翻箱作业调度优化

翻箱是影响集装箱堆场作业效率的瓶颈,也是堆场作业调度的老大难问题.在集装箱堆场现行堆存位置和提箱装船顺序既知的条件下,基于集装箱装船过程中堆场翻箱作业的多阶段性特征,将翻箱作业调度优化问题归结为一个动态最短路径问题,据此构建了优化模型.基于并行处理的思想,将顺序递推算法与逆序递推算法相结合进行优化求解,通过嵌入启发式规...     

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铁路集装箱中心站堆场作为集装箱列车装卸作业与集卡提交箱作业的缓冲区,堆存策略直接影响整个中心站的作业能力和效率,本文对铁路集装箱中心站堆场混堆优化问题进行了研究.根据中心站堆场混堆作业问题的描述,建立了两阶段优化模型,第一阶段平衡中心站堆场各箱区进口箱和出口箱的箱量,第二阶段为分配到箱区的集装箱指派较优箱位,使堆存所产生的压箱数最小,并设计了启发式算法对模型进行求解.最后利用某集装箱中心站的实际数据对模型和算法进行了验证,验证结果表明,该优化模型比中心站现有的堆存策略有较大改进.     

集装箱堆场空间动态配置模型

为了优化集装箱堆场空间资源, 减少集卡行驶距离, 运用数学规划方法, 从平衡箱区倍位箱量和最小化集卡行驶距离入手, 在滚动计划的基础上, 建立了集装箱堆场空间资源动态配置模型。与集装箱随机配置模型相比, 发现集装箱在动态模型配置下, 可使集卡行驶距离减少20%左右, 提高了集卡使用效率, 降低了集装箱作业成本。     

基于二维布局分散度的两阶段箱位指派优化

集装箱码头的资源配置优化,是集装箱装卸作业组织的核心.作为集装箱堆场空间资源配置的重要优化指标,提出布局分散度的规划概念.以集装箱码头堆场的箱位指派问题为应用背景,为提高集装箱后续作业效率,分别从堆场布局层面和箱区箱位指派层面考虑多维度布局分散度的优化意义.建立第一阶段为仿真,第二阶段为混合整数二次规划(MIQP)的两阶段优化模型.结合实际码头生产数据进行算例实验,结果缓解了堆场拥堵情况并提高了码头集装箱装卸作业效率.同时,研究也揭示了布局分散度概念在堆场资源优化配置应用中的重要意义.     

集装箱海铁联运港口混堆堆场箱区均衡分配模型

集装箱海铁联运港口堆场是集装箱港口作业的重要节点,主要堆存通过水运、铁路及公路等不同运输方式进出港口的集装箱,涉及作业箱型种类多,堆存策略直接影响港口的生产作业效率。以箱区作业量均衡为目标对集装箱海铁联运港口混堆堆场的箱区分配问题进行研究。在滚动计划的基础上,以堆场箱区作业量均衡为目标,建立混堆堆场箱区分配模型,设计了模拟退火算法求解,并进行算例分析。结果表明:所建模型能够有效降低混堆堆场箱区工作量的不平衡性,求解算法可有效收敛获得较优解,优化堆场箱区分配,提高港口作业效率。     

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。     

集卡动态调度路径优化算法

从整体调度的角度出发, 分析了整个码头作业面的动态调度方案, 提出了一种新的集装箱卡车(集卡)动态调度路径的自适应蚁群算法。运用码头GPRS系统, 以集卡速度、流量、位置等相关数据建立了感知链。通过判断阻塞状况和调整可行点集, 确定了信息素浓度更新策略与转移概率计算方法。针对码头路网的复杂性和蚁群算法的实时计算效率, 设计了蚁群算法的步骤。将信息熵引入到蚁群算法中, 运用MATLAB软件, 对集卡的动态调度方案进行了仿真计算。计算结果表明: 当初始集卡速度分别为50、75 km·h^-1, 初始集卡流量分别为800、1 000 veh·h^-1时, 集卡行驶的最短路径为4.3 km, 行驶时间为0.057 h;集卡行驶的最优路径为8.3 km, 行驶时间为0.111 h。可见, 该算法能有效缓解码头阻塞问题, 提高集卡利用率和码头作业效率。     

基于批量订购的铁路集装箱货运多等级运价研究

铁路集装箱货运发展迅速,在铁路货运中占比逐渐增大.当前铁路总公司没有针对 大批量订购采取优惠折扣,导致部分客户转向其他运输方式.针对这个问题,设计了多等级运 输价格策略来吸引大客户,建立了铁路集装箱货运收益最大的动态价格模型,求解出各订购 量对应的最优价格等级.本文以大朗到大红门的集装箱货运班列为例,求解出不同时刻各订购 量的最优等级运价.通过对比优化前后的结果,证明了该模型可以显著提高铁路集装箱运输的 收益.     

能力随机的海运集装箱收益管理超订模型

为解决基于收益管理的能力随机的海运集装箱舱位超订问题,运用概率论和最优化理论,建立了以期望总成本最小化为目标、能力随机的不考虑空箱调运的超订模型,讨论了随机运输能力离散和连续2种情况下如何确定集装箱舱位的最优超订水平.为解决空箱调运问题,建立了能力随机的考虑空箱调运的超订模型,并且证明在能力随机的情况下,考虑空箱调运时最优超订水平将降低.最后给出了1个算例,用建立的模型分别求解考虑与不考虑空箱调运时的最优超订水平,结果前者比后者的最优超订水平减少3标准箱.     

集卡提箱预约配额与场桥配置的联合优化

在集卡提箱预约中,集装箱码头场桥配置和预约配额的联合优化是缩短集卡等待时间,提升资源利用率的关键. 针对提箱作业的实际特点,构建了双目标整数规划模型,设计了基于非支配排序遗传算法的求解方法. 当码头需求较少时,采取动态调整随机分配场桥最佳;当码头需求较高时,采取动态调整与按需配置相组合的方式最佳. 以国内某码头为原型,通过不同规模的算例实验,验证了模型和算法的有效性. 所提方法可快速生成高质量、多样化的前沿解,实现了场桥资源与集卡作业需求的匹配优化,为码头管理者在资源投入与集卡等待时间的权衡中,提供了决策支持.     

集装箱码头混合交叉作业集成调度模型

针对集装箱码头进出口作业系统中泊位分配、装卸作业、水平搬运等诸多环节之间的关系,分析了现有进出口作业系统对集装箱码头生产效率与运营成本的影响。运用系统工程优化理论,提出混合交叉作业集成调度方法与同步优化技术,以泊位分配、设备配置、集装箱卡车(集卡)行驶路径为决策变量,以集装箱码头最小运营成本为目标函数,建立了三阶段集成调度优化模型,设计了双层遗传求解算法。在双层遗传算法中,上层遗传算法用于搜索集装箱码头设施设备的合理配置组合,下层遗传算法在上层算法的基础上优化集卡行驶路径。计算结果表明:与独立装卸作业过程相比,使用混合交叉作业集成调度模型时,集卡数量为22veh,减小了66.2%,集卡行驶总距离为10 389.8km,减小了17.4%;与单独调度方式相比,使用混合交叉作业集成调度模型时,集卡行驶总距离减小了14.5%,码头运营总成本为84 266.2元,降低了4.6%。可见,使用集装箱码头混合交叉作业集成调度模型,能有效提高集装箱码头生产效率,明显降低运营成本。     

集卡提箱预约配额与场桥配置的联合优化

在集卡提箱预约中,集装箱码头场桥配置和预约配额的联合优化是缩短集卡等待时间,提升资源利用率的关键. 针对提箱作业的实际特点,构建了双目标整数规划模型,设计了基于非支配排序遗传算法的求解方法. 当码头需求较少时,采取动态调整随机分配场桥最佳;当码头需求较高时,采取动态调整与按需配置相组合的方式最佳. 以国内某码头为原型,通过不同规模的算例实验,验证了模型和算法的有效性. 所提方法可快速生成高质量、多样化的前沿解,实现了场桥资源与集卡作业需求的匹配优化,为码头管理者在资源投入与集卡等待时间的权衡中,提供了决策支持.     

内外集卡协同服务的码头集卡预约优化模型

针对码头集卡集中到达引起的拥堵问题, 提出了基于内外集卡协同服务的码头集卡预约优化模型, 建立了休假式排队系统, 设计了基于遗传算法的求解方法, 并利用算例验证了模型与算法的有效性。分析结果表明: 内部集卡在堆场的计算平均等待时间为14.31 min, 实际平均等待时间为15.11 min, 外部集卡在堆场的计算平均等待时间为20.65 min, 实际平均等待时间为21.55 min, 计算值与实际值相差较小; 预约优化后外部集卡在堆场的平均等待时间由20.65 min缩短为16.85 min, 码头集卡的平均等待成本由29.3元降低为24.1元。休假式排队可有效描述码头内部集卡和外部集卡的特征。可见, 集卡预约优化模型能有效降低码头集卡的等待成本与等待时间, 建议对集卡进行管理时应优先考虑减少内部集卡的等待时间。