双向通航港口船舶调度优化模型与算法

为提高双向通航港口船舶调度的安全性和调度效率,研究双向通航港口船舶调度优化模型和算法。考虑船舶属性和船舶交通状况等因素,基于船舶调度安全性、连续性和高效性要求,建立以单向/双向通航模式转换、航道与泊位协调和安全性为约束的双向通航港口船舶调度多目标优化模型;设计双向通航港口船舶调度多目标遗传算法获取最佳调度方案。对试验所求的调度方案进行一般性安全检验、双向通航安全检验和双向通航与单向通航转换安全性检验,结果表明:提出的双向通航港口船舶调度优化模型与算法能在保证安全的前提下有效获取船舶调度方案,提高双向通航港口船舶调度效率。     

基于航道与泊位资源协调调度的船舶交通优化

将港口航道与泊位资源协调利用,可最大限度地提高港口运营效率。对此,以所有船舶总在港时间和等待时间最少为目标,建立基于单向航道的多目标船舶调度优化模型。根据港口不同区域的交通流特征,建立初始化约束、流量转换约束、时隙分配约束和泊位冲突消解约束等多个约束模型。设计多目标遗传算法进行求解,并设计有针对性的模拟场景进行验证;以港口某一繁忙时段的20艘船舶为例,进行调度试验。最终得到8个Pareto最优解和2个目标的最优解:总调度时间为2.618 6 h,添加惩罚后总等待时间为23.012 4 h。结果表明:该模型及算法给出的调度方案能有效提高船舶的调度效率。     

基于数据驱动的船舶航线实时优化

为了给不同海况下的船舶安全航行提供保障,设计基于数据驱动的船舶航线实时优化方法。利用数据驱动方法采集船舶历史航线、海域风速、风向、波高等海况数据,选取K-means聚类算法聚类海况数据,构建海况知识库。依据海况知识库内的船舶航线信息与航线转向点信息,划分船舶航线为不同航段。依据船舶航线的航段划分结果,以航行总时间最短以及总油耗最低为目标函数,设置船舶航速约束与转向点位置约束作为约束条件,构建航线实时优化模型。选取蚁群算法求解所构建的优化模型,输出航线实时优化结果。结果表明,该方法可以实时优化航线,降低船舶的航行时间与主机油耗,适用于不同海况的船舶航行。     

航速优化下小型船舶调度目标选取优化方法分析

航运公司在进行货物运输时,为了提高航运经济性,降低营运成本,会对海域内的船舶进行灵活调度,对每艘船的航线、航行速度、途径码头、港口、货物运载量等内容进行详细的控制,船舶调度控制也是一项航运领域的研究热点。本文提出一种基于遗传算法的小型船舶调度优化技术,通过建立船舶的调度数学模型和目标函数,实现了航速优化条件下的船舶调度目标快速化选择。     

恶劣气象海况下船舶航线的多变量多目标优化建模

气象航线优化是一种复杂的多变量多目标问题。为解决该问题,提出一种可行的船舶气象航线优化方法,以航线转向点和每段航速为优化对象,以船舶特性和动态规避恶劣气象海况为约束条件,以最少航时和最低油耗为优化目标,建立船舶多变量、多动态约束、多目标的气象航线优化模型,并以强度帕累托多目标遗传进化算法为理论基础,构建基于气象海况影响因子的加权惩罚适应度评估模型,优化解的选择空间,实现对该问题的有效求解。试验结果证明:通过同时对航路和航速进行优化,不仅可规避时空动态变化的恶劣气象海况,而且可得到各种用户偏好情况下的气象航线,对实现船舶的智能航行具有重要的意义。     

改善琼州海峡港口双向通航提升客滚船运能的研究

2024年春节黄金周琼州海峡客滚运输再次呈现非凡热闹和拥堵,琼州海峡南北两岸,车水马龙不逊于2018年抗雾保运。新海港是承载琼州海峡客滚运输的主要渠道,最大的运输通道,占约65%。但由于新海港自然条件的限制,自开港以来进出港池的船舶实行单向通航,形成桎栲瓶颈,严重扼制了船舶周转率。因此,发挥新海港的船舶高效运转对于高速疏通显得至关重要。解决口门瓶颈问题,实施新海港船舶双向通航,以提升琼州海峡运输的运能迫在眉睫,引重致远。     

海南秀英进出港航道客滚船双向通航研究

为了有效地解决秀英港区客滚船通航效率问题,提高航道通过能力和通航安全水平,根据《海港总平面设计规范》相关规定,提出基于客滚船船舶特点、操纵特性以及该水域航道的边界条件的数值计算模型,通过理论计算、航道通航模拟仿真和实船试验对海口港秀英港区航道双向通航能力进行论证研究,证明秀英港区航道能够满足现有客滚船的双向通航并给出相应通航安全保障措施。     

京唐港20万t级航道5万t级散货船舶双向通航条件

为优化船舶进出港管理,提高港口营运效率,通过对唐山京唐港区自然环境、通航条件及《海港平面设计规范》的研究,探讨京唐港20万t级航道内实现5万t级散货船舶双向通航的可行性,得出京唐港20万t级航道实现5万t级散货船舶双向通航的条件,并提出相关安全措施。     

基于Dijkstra算法的极区船舶航线规划方法

极区船舶航行面临诸多环境因素引起的安全风险,其中以海冰冰厚和密集度等因素的影响最为显著。为指引极地航行船舶根据冰况合理地进行航线规划,文章通过建立海冰栅格地图模型,采用Dijkstra算法,结合冰阻力估算公式考虑船舶尺度参数影响,针对航行距离、航行时间以及燃油消耗等优化目标,建立多目标极区船舶航线规划求解方法。结果显示,基于文章规划方法可提供符合不同目标要求的合理航线。研究成果可支撑考虑船舶本身性能的航线规划方法构建,为实际工程应用奠定基础。     

船舶运输现代化管理的研究

根据船舶运输管理的特点，论述了用决策支持系统和专家系统相融合的方法研究船舶运输现代化管理问题的必要性和可行性，并针对优化航线配船问题，提出了具体解决问题的设想，不但保留发线性规划解决航线配船的优点，而且更加符合航运计划和调度的实际情况，为进一步解决现代化管理指明了方向。     

低碳条件下的货运船舶配送路径优化规划方法

为了更好地实现节能减排目标,优化船舶航线选择精度,在低碳条件下设计了船舶货运配送路径规划方法。分析船舶航行最优路线和船舶航线拥堵情况,获取航线数据,构建物流配送路径管理模型,实现航线数据的有效搜索和最优路径的选择。实验结果表明,本文提出的低碳条件下的货运船舶配送路径优化规划方法在实际应用过程中,具有更高的实用性和有效性,充分满足船舶配送路径优化要求。     

大数据分析下双向通航港口船只调度方法

针对传统方法因缺少自适应蚁群调度优化算法,导致调度资源分析不足的问题。在大数据分析的技术支持下,为更好地提升双向通航港口船只调度的合理性与科学性,提出大数据分析下双向通航港口船只调度方法研究。通过大数据分析技术,对双向通航港口船舶调度数据进行分析计算。接着对港口调度能力进行模型建立,根据获得的数据引入自适应蚁群调度优化算法,完成数据科学调度计算。通过实验对比方式,对提出设计方法的合理性进行证明,对双向通航港口船只调度有科学意义。     

群智能优化算法的船舶信息管理任务批量流水调度研究

针对传统的船舶信息管理任务调度模型的调度平均等待时间长的问题,研究群智能优化算法的船舶信息管理任务批量流水调度模型。根据群智能优化算法理论,将调度过程中的船舶看作粒子,根据实际调度需求设定调度模型的参数。为缩短船舶调度平均等待时间,规划船舶调度的目标函数以及约束条件。计算粒子适应度,将粒子与任务分配一一映射,根据船舶可信度计算得到局部粒子最优解,更新粒子位置直至出现最优调度解,完成船舶信息管理任务批量流水调度模型的构建。通过与传统调度模型的对比仿真实验,验证构建的基于群智能优化算法的船舶调度模型能够缩短传统调度模型2/3的平均调度等待时间,提高了调度效率。     

加强老龄船舶安全管理的工作要点

如何加强老龄船舶的安全管理，营造稳定的生产经营形势，不仅关系到企业经济实力和效益的提高，也是确保安全管理体系(SMS)持续有效运行的迫切要求。为此必须在生产调度、航线安排、货物搭配、船舶操作等方面，充分考虑老龄船舶的特点，采取切实有效的措施。根据我公司的做法和笔者从事船舶安全管理的体会，认为加强老龄船舶的安全管理，主要抓好以下几方面的工作：     

船舶航线规划数学建模及求解的人工智能算法

航线规划结果优劣直接影响船舶航行的安全以及成本,而当前船舶航线规划算法存在难以获得最优规划方案的缺陷。以获得理想的船舶航线规划方案为目标,提出一种人工智能算法的船舶航线规划方法。首先分析船舶航线规划研究的进展,设计船舶航线规划的约束条件,并建立船舶航线规划的数学模型,然后采用人工智能算法中的遗传算法模拟适者生存机制对船舶航线规划的数学模型进行求解,最后进行了船舶航线规划仿真实验。结果表明,人工智能算法能够在短时间内搜索到最优的船舶航线规划方案,相同条件下,相对于其他算法,不仅可以提高找到最优船舶航线规划方案的成功率,而且搜索到的船舶航线规划方案具有十分显著的优越性。     

不同市场环境下的班轮航线配船与航速优化

为有效提高班轮公司的经济效益,对不同市场环境下的班轮航线配船与航速优化方案进行研究。针对低迷市场环境下的单航线,建立以船队日均总成本最小为目标的单航线配船模型;针对景气市场环境下的多航线,考虑船队规模、船舶载货能力和航线运价差异,建立以所有航线日均总利润最大为目标的航线配船与航速优化模型,设计遗传算法求解模型。对某班轮公司的亚洲航线进行优化,结果表明:市场低迷时,随着油价升高,需通过增加营运船舶、减少闲置船舶及相应地降低航速来降低成本;市场景气时,该算例验证了多航线配船与航速优化模型的有效性和实用性。     

天津大港港区10万吨级航道单双向通航适应性研究

文章通过对天津港大港港区10万吨级航道通航交通条件的调查,理论分析可允许船舶单向最大通航宽度、船舶双向通航分析及可行性研究,提出优化的船舶组合方案和交通组织模式,提高航道的利用率。     

基于蚁群算法的港口船舶调度优化问题研究

港口船舶调度优化问题是当前一个公开的难题,传统方法无法获得理想的港口船舶调度优化方案,为了加快港口船舶调度速度,降低港口船舶调度成本,建立了基于蚁群算法的港口船舶调度优化模型。首先分析当前港口船舶调度优化研究现状,指出各种方法出现不足的原因,然后构建港口船舶调度优化问题的多约束优化目标函数,并引入蚁群算法对多约束优化目标函数进行寻优,求得港口船舶调度优化问题的最优解,最后进行港口船舶调度优化仿真模拟实验。相对于其他港口船舶调度优化模型,蚁群算法改善了港口船舶调度优化问题求解的效率,港口船舶调度优化问题的解质量更高,可以满足港口船舶调度管理的实际应用要求。     

北极航线的海冰风险计算与航段安全评估

为保障船舶在北极航线的航行安全，研究基于多源冰情数据的海冰风险评估流程。根据海冰密集度、海冰厚度、海冰类型等遥感冰情数据，基于极地操作限制评估风险指数系统(Polar Operational Limit Assessment Risk Indexing System, POLARIS)改进不同冰级船舶的海冰风险指数计算方法，建立北极航线的航段安全评估模型，以呈现北极海冰对不同冰级船舶和不同航段的危险程度。结果表明：该流程能够融合多源冰情数据，反映不同冰级船舶在某一位置点的海冰风险数值，全面显示北极航线上各航段的海冰风险程度。研究成果可为北极航行的船舶操作与航线优化提供参考。     

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。