基于同贝同步装卸的岸桥与集卡联合调度优化模型

为解决岸桥同贝同步装卸时多环节作业协调问题,加速集装箱在码头内部的周转,研究基于岸桥同贝同步装卸作业的岸桥与集卡联合调度问题.以船舶装卸完工时间最短为目标,建立岸桥与集卡联合调度优化模型,优化岸桥与集卡的任务分配及作业序列.岸桥同贝同步装卸增加了集卡作业环节,不同于传统作业时多阶段混合流水车间问题,其模型更加复杂,求解更加困难.针对大规模问题,设计了启发式算法进行求解,并将求解结果与下界值进行对比分析.结果表明,该启发式算法能有效提高岸桥与集卡联合调度模型的求解速度,有助于提高岸桥同贝同步装卸作业效率,为码头实际作业提供依据.     

考虑岸桥缓存区的ALV调度优化问题研究

为研究采用ALV作为水平运输设备进行集装箱转运和在岸桥下方设置岸桥缓存区,对减少集装箱码头装卸设备作业不协调现象的影响,在考虑岸桥缓存区容量限制的基础上,建立了以岸桥作业延迟时间、ALV总行驶时间及岸桥等待ALV的时间之和最小为目标的ALV调度混合整数规划模型,采用遗传算法进行求解,并给出了相应调度优化方案,进而讨论了不同缓存区容量和ALV数量时的设备等待时间,并给出最优缓存区数量和ALV数量等。结果表明:采用ALV作为水平运输设备和在岸桥下方设置缓存区对提高设备作业的连贯性和协调性,减少岸桥等待时间和提高港口作业效率有着重要作用。     

基于同贝同步装卸的岸桥与集卡协同调度

集装箱码头岸边装卸桥同贝同步装卸船模式下,岸桥装卸作业序列决策和集卡调度协同优化是保障同步装卸率的关键,属NP难问题。考虑集卡和岸桥作业之间的紧密衔接、堆场翻箱影响、船舶舱盖等空间约束,构建以岸桥装卸总次数及堆场翻箱次数最小化、岸桥最大完工时间最小化、集卡等待时间最小化为目标的岸桥装卸序列决策与集卡调度联合优化数学模型。设计改进遗传算法-改进非支配排序多目标遗传算法（IGA-INSGA-Ⅱ）两阶段算法,利用IGA求解船舶贝位内岸桥装卸集装箱作业序列;基于装卸作业序列优化方案和INSGA-Ⅱ,提出岸桥最早可作业时间优先的集卡任务指派策略,设计分段式编码及解码方法,求解集卡任务分配与指派问题。通过算例,将设计的算法与常见智能算法进行对比分析,验证了模型与算法的有效性。     

基于混合算法的多目标连续泊位-岸桥集成调度研究

为了多角度考虑,合理地提高码头作业效率和客户满意度.针对集装箱码头连续泊位,考虑船舶动态到达且船舶有优先级条件下的泊位-岸桥集成调度优化问题.首先,建立了基于船舶总在港时间最少、总等待时间最少,泊位偏离惩罚最小、超出计划离港时间惩罚最小的多目标泊位-岸桥集成调度一阶段模型和最小化岸桥移动成本的岸桥具体分配二阶段模型.然后,提出了一种将细菌觅食、粒子群、克隆免疫、变领域搜索相结合的混合算法.最后,用提出的算法和Cplex软件对模型算例进行求解,针对不同目标,得出具体调度方案.实验表明:混合算法比细菌觅食算法、粒子群算法和克隆免疫算法有更好的精度并且具有较快求解速度;同时具体调度方案会随着目标函数的不同而发生相应的变化,各个目标之间存在约束关系,验证了混合算法和模型的有效性.     

集装箱码头泊位与岸桥协调调度优化

为缩短船舶在港停留时间,提出以船舶在港时间最小为目标的泊位与岸桥协调调度优化方法.对泊位调度与岸桥分配这两个相互关联的问题进行系统分析与集成,基于免疫遗传算法对所建模型进行相应的算法开发.对某港集装箱码头的数值仿真实验表明,泊位与岸桥协调调度比单独调度可更有效提高集装箱码头的装卸效率,减少船舶在港时间.     

自动化集装箱码头成组直接中转的岸桥作业调度

本文针对自动化集装箱码头成组直接中转情况下岸桥的调度问题,研究了中转完工时间、岸桥等待时间、集装箱组数之间的关系。首先,以最小化中转完工时间建立了优化模型;接着,在此基础上以最小化中转完工时间和岸桥的等待时间为目标建立了多目标模型。通过多组算例研究,获得在集装箱组数不同的情况下中转完工时间及集装箱组开始装卸时间,并分析了集装箱组数的设置对中转完工时间、岸桥等待时间带来的影响。拓展了岸桥调度的研究,为集装箱码头运营提供了岸桥调度的参考。     

集装箱码头考虑集卡能耗的岸桥集卡协调调度

随着环境污染和资源紧缺的加剧,绿色港口逐渐成为未来港口发展的必然趋势。因此针对岸桥集卡协调调度,建立了一个考虑集卡能耗和岸桥集卡作业时间的多目标数学模型。由于岸桥和集卡作业时间及集卡能耗这两个目标既有联系,又有一定程度的冲突,因而使用多目标优化的方法平衡这两个目标,并且采用遗传算法结合Matlab数学软件求解模型。算例结果表明:考虑集卡能耗的调度比不考虑集卡能耗的调度更节约调度成本,从而验证了模型和算法的有效性。     

考虑服务公平性的连续泊位-岸桥集成分配

泊位和岸桥是集装箱码头非常最要的资源,合理的分派与调度可以有效地提高作业效率.目前泊位和岸桥的集成调度模型中大多以最小化船舶在港总时间或最小惩罚成本为目标函数,忽略了码头对船舶服务的公平性.为此,通过扩展现有的连续泊位分配模型,兼顾船舶惩罚成本及船舶等待与岸桥分配的公平性,建立多目标的连续泊位分配模型.设计一个三阶式邻域搜索算法, 该启发式算法包括邻域搜索安排船序列、停泊位置搜索和分配调整岸桥3个阶段.实验结果显示,不同的邻域策略取得的最优解不同,通过设置最优的邻域策略可以获取最优的目标函数值.实验表明,该模型与算法可以在接受的时间内取得最优解,相关成果可以为码头对船舶服务的公平性研究提供理论依据.     

基于启发式算法的全泊位岸桥调度研究

为了提高码头的作业效率,保证到港船只能在最短的时间内完成作业,建立了全泊位岸桥调度模型。在岸桥的可移动范围内,为了降低岸桥的闲置时间,提高利用率,一个贝位可由多台桥吊交替进行作业。根据宁波港码头实际的操作情况,设计了一种钻孔作业的启发式算法,将箱量较多的重点贝位的操作进行优先考虑。然后,岸桥再根据贝位的平均作业量进行分配作业,确保船只作业在最短的时间内完成。计算结果表明:船只能够在计划时间内完成作业,甚至能改善不准时到港船只造成的时间延迟所产生的不良后果。     

基于吸引子布局算法求解码头泊位岸桥分配问题

泊位和岸桥资源是港口码头的重要稀缺资源,如何合理的安排调度船舶靠泊和岸桥工作对港口码头的作业效率有极其重要的影响.同时研究了泊位分配与岸桥调度分配问题,通过将靠泊时间、岸桥使用以及泊位占用进行抽象化,成为一种矩形评价块,并将整体靠泊作业过程转化为一种新的三维矩形布局问题进行研究.计算表明,将传统建模方法转化为空间布局模型可全面考虑靠泊过程中各类型资源的占用,并可有效提高各类资源在靠泊作业中的总体宏观效率,与传统建模和算法相比有明显的优越性和更全面的统筹性.     

基于泊位偏好与服务优先级的泊位和岸桥分配

针对泊位计划的泊位和岸桥联合分配问题,考虑在泊效率、船舶岸桥的平均作业速度,服务岸桥数量,船舶服务优先级,泊位偏好,准备时间和最迟必须离开时间共七个因素,以24 h内所有船舶的在港时间最短为目标函数,建立整数非线性规划模型(INLP).运用Gurobi软件和遗传算法进行求解,得出泊位计划的工作目标:昼夜计划表.并对实验结果进行岸桥平均作业台数分析.     

单装单卸模式下集装箱装卸系统集成调度优化

从考虑三阶段作业的整体调度出发,对集装箱码头装卸设备调度进行集成优化,考虑了码头集装箱装卸作业中的设备的特点,以最小化系统所有集装箱作业的总完成时间（makespan）为目标函数,建立了一个混合整数规划模型.另一方面,考虑到大规模情况下不易求解的问题,以减少设备阻塞时间和空闲时间为目标,设计了基于岸桥阶段作业能力的轮廓适合启发式算法,求得集装箱码头集成调度问题的近最优解.通过数据实验,验证了算法的可行性和优越性.     

基于滚动策略的不确定干扰下场桥调度问题研究

目前影响集装箱港口装卸效率的“瓶颈”从岸边作业转移到堆场作业.合理的场桥调度方案不仅可以提高堆场作业效率也可以配合集卡、岸桥,提高整个港口的装卸效率.而在实施场桥调度方案时,总会出现各种不确定干扰因素使得原先的方案不能正常实行.针对这一问题 ,本文提出一种在滚动窗口策略下处理不确定干扰因素的场桥调度流程,即当出现干扰时,触发窗口再调度机制,以减少干扰的影响.并且建立了以任务完成最大延迟量最小化为目标的混合整数规划模型,采用改进遗传算法对模型进行求解.通过案例分析对比,验证了算法的有效性以及滚动窗口策略下场桥调度方案更优,更符合港口的实际运营.     

抵港时间不确定的多目标泊位-岸桥分配

针对不确定性因素造成的船舶提前或延迟到港的问题,考虑船舶抵港时间不确定性,建立以船舶在港时间和港口装卸成本最小化为目标的泊位-岸桥分配非线性混合整数多目标规划模型,利用优化技术处理非线性多目标问题.研究结果表明:模型能有效减少船舶抵港时间不确定性对港口运营造成的损失,优化船舶装卸操作成本和船舶在港作业时间,为集装箱码头提供了更合理的解决方案.     

具有岸桥碰撞和甲板约束的岸桥混合装卸作业调度优化

针对具有岸桥间不可相互穿越及安全距离约束、甲板开闭约束的集装箱码头岸桥混合装卸作业的调度优化问题,分析了岸桥装卸与移动过程中的相关性质,并提出一种基于减小岸桥移动距离和均匀化岸桥负荷的启发式算法.在该算法基础上设计了一种遗传算法,进一步搜索最优解,并推导了问题的一个低界.数据实验表明,所提出算法的解具有良好的质量和较高的时间效率.     

集装箱码头岸桥与集卡集成调度问题研究

岸桥与集卡是集装箱码头的重要资源。为了提高码头的装卸效率,针对集装箱码头岸桥和集卡的集成调度问题,以完工时间最小为优化目标,考虑集装箱之间优先关系和岸桥安全边际的实际约束,建立混合整数线性规划模型,利用改进粒子群算法(IPSO)对模型进行求解,制定了粒子编码和解码规则,设计了一种新的速度更新策略来改进解的质量。实验表明,将改进算法的结果与优化软件CPLEX所求得的最优解比较,IPSO算法求得12组数值算例的平均偏差为0.582%,且CPLEX计算时间的跨度随着计算规模的扩大从2.92 s到1 h,而IPSO的求解时间控制在50 s之内,并得到最优解,证明了该模型和算法可以快速有效地解决岸桥与集卡的集成调度问题。     

集装箱码头连续型泊位与岸桥集成调度

摘要：
针对集装箱码头泊位与岸桥两类资源分配的问题,提出了以最小化船舶总在港时间为目标、同时决策泊位与岸桥分配计划的方法,建立了连续型泊位和岸桥集成调度的数学模型.采用拆分决策对象的双层循环迭代算法对模型进行求解.算法的上层使用遗传算法优化船舶优先级和岸桥数目;下层基于船舶优先级决策泊位和岸桥集成调度计划,并通过数据实验证明了该算法的有效性和优越性.
关键词：
集装箱码头; 泊位分配; 岸桥分配; 集成调度
中图分类号： TP 29; U 691
文献标志码： A     

双循环操作策略下集装箱码头岸桥与集卡多船作业联合优化模型

针对当前集装箱码头采用的双循环集卡操作策略,对码头岸边集装箱起重机(岸桥)和集装箱卡车(集卡)多船作业的联合优化问题进行研究.使用运筹学线性规划方法,建立岸桥和集卡联合优化混合整数规划模型.设计数学仿真算例,对比双循环操作策略之于单循环操作策略的优劣势.对模型的灵敏度进行了分析,验证了不同场景下模型的结果.实验结果表明,相对单循环操作策略,双循环操作策略平均能减少20%的装卸作业时间,减少集卡空载率,说明本文建立的优化模型能够较好地处理双循环操作策略下码头岸桥和集卡多船作业的联合优化问题.     

不确定性集装箱码头泊位与岸桥分配问题

泊位和岸桥是集装箱码头至关重要的战略资源,如何合理有效地分配泊位和岸桥资源,受到了研究者的重视.文章对不确定环境下的泊位分配和岸桥分配的联合鲁棒调度问题进行了研究,在传统泊位分配和岸桥分配模型的基础上建立了该模型的鲁棒对应式,并将其转化为鲁棒优化模型.针对模型特点设计了分支定界算法,最后通过具体算例,给出了分支定界算法的求解结果,分析了得到的泊位与岸桥调度计划的鲁棒性.实验结果说明,本文所建立的鲁棒性泊位与岸桥调度模型可以通过调节保护水平参数控制解的鲁棒性,具有很强的实际意义.     

自动化码头支架式单悬臂箱区下场桥调度

为提高自动化码头的箱区作业效率,提出支架式单悬臂箱区布局方案,在此基础上进行场桥调度.考虑场桥间的安全距离及支架缓冲区数量约束,建立整数规划模型,并设计遗传算法对模型进行求解,并对两种布局下场桥调度进行对比.结果表明,在支架式单悬臂箱区布局下,场桥作业效率提高14.50%,场桥等待时间减少65.99%.支架式单悬臂箱区布局可更好地解决多场桥联合作业的优化问题,提高箱区作业效率,为自动化码头箱区规划提供了新思路.