集装箱码头场桥调度优化模型研究

为提高码头堆场作业效率,研究了出口箱作业过程中的多场桥调度优化问题.结合岸桥作业子计划与堆场贝位箱量分布,以场桥在每个子任务中从堆场贝位提取的箱量以及场桥行驶路径为决策变量,建立目标为场桥作业贝位数最少及行驶路径最短的两阶段数学模型.从单场桥和双场桥作业的角度,设计算例利用CPLEX对模型进行求解,检验了模型的准确性,并与顺序作业法、贪婪作业法及遗传算法进行对比,结果表明:两阶段模型有效地减少了场桥移动距离.     

集装箱码头集成调度研究综述

按照不同的研究区域, 总结了集成调度在码头前沿、码头堆场以及码头前沿和堆场间等方面的国内外文献, 并提出了未来的研究方向。研究结果表明: 多数文献研究的是传统集装箱码头的集成调度问题, 并取得了较多成果, 也有少数文献研究了自动化码头的集成调度问题, 随着科技的发展和自动化码头的增多, 在今后的研究中, 应结合自动化码头的特点, 研究自动化码头内的设备集成调度问题; 多数文献都是在静态或确定情况下研究集装箱码头的集成调度问题, 只有极少数文献考虑了码头生产调度过程的动态或不确定性, 因此, 随着研究的逐步深入, 动态或不确定因素下的集成调度问题将成为未来的研究重点; 多数文献均建立了以时间、成本最小或二者相结合的目标函数, 虽然也有助于提高码头的生产效率, 但是依旧存在一定的局限性, 随着能源问题的日益严重, 在未来的研究中, 应建立均衡能耗和其他优化目标的多目标模型; 多数文献中设计了启发式算法, 并获得了较好的优化解, 为了使求解方法更加多元化, 应将算法计算与仿真验算相结合; 随着多式联运的兴起, 应在考虑铁路作业区对整个集装箱码头影响的基础上研究铁路作业区与码头间的集成调度问题。     

多箱型内河集装箱船舶配载决策研究

内河集装箱运输具有其独特性,船舶配载时更强调船舶舱容利用率.考虑特殊箱型影响,以最小化堆栈占用数量为目标,构建内河集装箱船舶配载决策的整数规划模型.为实现快速寻优,设计包含构造部分和优化部分的启发式算法求解.算法中,构造部分基于启发式规则快速构造初始解,优化部分基于邻域搜索策略实现初始解优化.算例研究表明,模型可实现内河集装箱船舶配载决策问题的有效求解,但随着算例规模增加所需求解时间大幅增加.与模型精确求解相比,启发式算法在求解时间方面表现要远优于模型,可在0.25 s内实现所有算例的高效求解,为内河集装箱船舶实际配载决策提供一定参考.     

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.     

粮食码头卸船机配置优化

合理配置粮食码头卸船机是为粮食码头创造最大收益的关键.针对该问题,对比不同粮食卸船机的性能,从经济性分析的角度,以最小成本完成港口生产任务为目标,提出应用多目标规划模型进行粮食码头卸船机的配置优化.以天津港粮食码头为例,对其现有卸船机进行优化,得出结论:天津粮食码头仍采用两台夹皮带卸船机,能以最小成本完成2020年的粮食生产任务,且该结论符合天津港实际情况.     

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.     

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%.      

集装箱多式联运组合优化研究

在联运过程中,从运输企业的利益和集装箱货物收发货人或代理人的利益两个方面出发,从经营收入、转运成本、因延误的保存成本和损失费用、时间价值四个角度建立了一个能适应各种运输要求的综合性多目标规划模型,并找到了适合该问题的算法．     

多类型任务复合作业的堆场龙门吊调度问题研究

在集装箱码头,龙门吊是负责在集装箱堆位和集卡之间进行集装箱搬运的主要设备,其作业效率对提升集装箱码头的服务水平至关重要.为了提升集装箱堆场龙门吊的作业效率,本文根据龙门吊实际作业情况,对集装箱堆场龙门吊的多类型任务复合作业问题进行研究.以优化龙门吊作业任务开工时间延迟的惩罚成本为目标,基于整数规划方法建立了多类型任务复合作业下的堆场龙门吊调度模型,并针对模型特点设计了基于GA的智能求解算法.最后,以某码头的实际作业数据为基础,进行了案例计算和对比,验证了该模型和求解算法的有效性.     

集装箱码头装船顺序和场桥行驶路径联合优化

为降低倒箱量、缩短场桥作业时间,在已知船舶配载图和堆场堆存状况的条件下,研究了出口箱装船顺序及场桥行驶路径联合优化问题.以作业时间衡量装船顺序产生的倒箱量及场桥行驶路径,建立作业时间最短为目标的整数规划模型,设计均衡倒箱量和场桥作业时间的启发式算法对模型进行求解,提出了问题下界的求解方法,同时,设计算例比较了启发式算法与下界的差异,为码头调度人员提供决策支持.     

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.     

基于部分集卡到达信息的码头进口箱翻箱优化

集装箱码头进口箱提箱作业过程中,由于外集卡到达时间的不确定性,存在外集卡提箱顺序与目标箱的堆存位置不一致,从而产生大量翻箱.为了解决这一问题,本文以期望翻箱量最小为落箱位置的选择原则,提出最小化二次翻箱启发式算法,利用算例验证算法的有效性,分析集卡到达的信息质量对进口箱提箱翻箱的影响,根据集卡到达信息质量的不同选择最佳翻箱规则.结果表明:提出的翻箱策略可以在获得部分集卡到达信息下有效地减少翻箱,针对不同的集卡到达信息质量,采取相应翻箱规则进行翻箱作业能有效减少翻箱,提高码头堆场的作业效率.     

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为了分析由多个始发港、多个中转港和多个目的港所组成的集装箱班轮运输网络中不同类型空集装箱调运组织和库存优化问题,本文提出该类问题的混合整数线性规划模型;在实现空箱物流成本（空箱库存成本和运输成本）最小化前提下, 确定不同类型空集装箱在不同船期之间的最佳分配量和在不同港口节点的最优存箱量;通过始发港和目的港在不同时间内累计空箱库存量表达式的推导,提出原有模型的简化形式;最后运用具体算例对上述模型进行了应用分析. 结果表明,模型具有有效性和实用性.