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.     

公路快速货运系统发展现状及政策建议

完整的公路快速货运系统应包括道路、场站设施、运输装备、通信信息、货物装卸分拣设备、运输组织与管理设施以及快运货物等；快运系统应具有快速、及时、方便，强调以信息为手段，各环节分工协作，全过程负责等特征；目前我国公路快速货运系统中，从道路、场站等基础设施到运输装备结构和运输组织等方面还存在不适应的现象．为了合理、有效地发展公路快速货运业，必须从系统构成本身入手，整合现有资源，在此过程中需要有相关政策和措施来管制、引导和扶持。本文从公路快速货运系统的特征、系统的发展现状及适应性出发，分析了目前我国公路快速货运结构存在的问题，并提出了促进、引导公路快速货运发展的政策建议。     

考虑集卡到港时间延迟的堆场起重机动态调度研究

在集装箱码头的集港作业中,集卡延迟到港可能导致已制订堆场起重机作业计划变得次优甚至不可行.因此,及时为延迟到港任务更新作业计划具有必要性.考虑集卡到港时间延迟的堆场起重机动态调度问题,基于任务批次分配策略,将调度期划分为多个时段,在每个时段内生成作业计划.以完成时间最短为目标,建立起重机调度混合整数规划优化模型,并提出下界推导模型.提出迭代重优化框架,每当任务延迟到港,就会重优化相应批次的作业计划.在框架内,设计遗传算法求解各批次原有作业计划;设计贪婪插入算法重优化带延迟到港的任务,更新原有计划.实验结果表明,模型、下界推导模型具有正确性和有效性,算法具备良好的求解性能;缩短调度时段长度有利于快速生成起重机作业计划;延迟到港箱量占比越大,作业时间越长,且随着调度时段长度减小,这一影响逐渐弱化.     

基于差分进化算法的自动化集装箱码头AGV调度问题

[目的]自动化集装箱码头的水平运输作业是影响港口物流效率的关键环节,通过优化自动导引车(Automated guided vehicle,AGV)的任务分配,减少装卸作业的时间,提高港口生产效率.[方法]在同时考虑集装箱装卸作业的基础上,就AGV调度问题建立混合整数规划(MIP)模型,优化目标为极小化岸桥完工时间.考虑到该问题具有NP困难性,设计了离散差分进化(DDE)算法进行近似求解.[结果]通过数值仿真验证了MIP模型和DDE算法的有效性.[结论]结果表明上述模型和算法可以为自动化集装箱码头的装卸作业提供帮助.     

锦州港煤炭码头装卸工艺系统直装功能浅析

锦州港专业化煤炭码头是为社会提供煤炭运输服务的公共码头,先期工程优化方案设计了装卸系统的直装功能,实现直装功能可以提高货物周转率、释放港口库场库存容量、减少煤炭自燃发生率及降低作业能耗,不利方面是装卸工艺系统的直装功能对营销组织和运输组织提出了更高的要求。该文结合其它港口的运行情况,对影响装卸系统直装功能的车船匹配、货种匹配、运量匹配等因素进行了简要分析,并对实现直装功能需采取的措施进行了预想,为实现直装作业提供了技术保障。     

公路货物运输动态跟踪系统监控中心应用技术

监控中心是公路货物运输动态跟踪系统的中枢,能够实现车辆监控、货物信息查询、货物动态跟踪等功能。在分析监控中心货运信息数据库、公路电子地图数据库建库的基础上,利用VB6.0和MAPOBJECTS2.0控件开发了单机版监控软件的GIS模块和货运信息管理模块,基于实验数据,模拟了车辆单点定位、车辆监控和货物跟踪功能,为进一步完善系统功能奠定了基础,在陕西省公路快速货物运输系统研究应用中取得良好效果。     

基于排队论的港口运输装卸服务系统优化方法研究

直接用汽车将集装箱运往港口堆场是集装箱货物运输的一种重要方式.在货物由内陆地区货运站到港口码头堆场的运输工作中,运输车辆与装卸机械是构成港口运输装卸服务系统最基本的生产要素.为减少运输车辆和装卸机械在运输生产过程中由于等待而产生的非生产停歇时间,控制车辆的等待费用和机械的装卸费用,获得最好的系统效率和生产效益,必须合理组织装卸机械和运输车辆的协调配合工作.在集装箱运输组织和管理中,运输车辆与装卸机械协调配合下装卸机械数量的确定,通常采用在一个连续和足够大的时问内以运输车辆和装卸机械两方面工作节奏相一致为条件进行建模的方法求解.这种方法存在的问题是车辆的周转时间和装卸停歇时间均采用平均值来计算,没有充分考虑车辆到达和装卸时间随机性的影响.本文运用排队论的理论方法,在建立港口运输装卸服务排队系统基础上,根据装卸机械数与等待费用和服务费用的变动关系,以系统在单位时间内承担的总费用最小作为决策目标来确定装卸机械的数量.以此实现运输车辆与装卸机械的协调配合,最终达到提高生产效率和效益、增强港口竞争力的目的.由于充分考虑了运输车辆运行时间和装卸机械装卸时间的随机性,因此该决策更具有科学性和合理性.     

随机环境下连续泊位和岸桥集成分配问题研究

泊位和岸桥是集装箱港口非常最要的资源,对随机环境下连续泊位和岸桥进行合理的分派与调度可以有效地提高作业效率。考虑连续泊位上船舶离港延时惩罚、偏好泊位的影响,以最小化船舶总在港时间为目标,建立连续泊位和岸桥的集成分配模型。采用VC++开发仿真程序,以邻域搜索的重调度算法对模型进行求解。考虑船舶抵港时间和装卸时间具有一定的随机性,在最优解的基础上进行随机波动分析。实验结果显示,当抵港时间发生波动时,船舶靠泊计划的最大偏差值为2.7 h;而当装卸时间发生波动时,船舶靠泊计划的最大偏差值为42.9 h。实验表明,由装卸时间波动导致的船舶总在港时间偏差远大于由抵港时间波动导致的偏差,从而为船舶抵港与装卸不确定环境下的船舶靠泊计划制定提供理论依据。     

港口集装箱装卸工艺系统仿真优化研究

运用仿真优化方法对集装箱港口装卸工艺问题进行了研究.首先.根据系统作业中存在的不确定性、随机性等活动行为,建立了仿真模型的约束条件和目标函数以及装卸工艺系统的数学模型;其次,在满足系统作业要求的前提下最小化装卸工艺的配置及运营费用,建立了装卸工艺系统的优化模型,并运用仿真优化工具Tabu算法对建立的优化模型进行求解.某港口实际运行数据验证了模型的正确性及方法的可靠性.     

跨区域与区域内海上集装箱运输的干-支线网络优化

为优化集装箱运输方案,提出干-支线的运输网络形式.基于综合成本最小原则,构建干-支线集装箱运输网络优化模型,寻找两个区域间优化的干-支线航线组合方案.优化的航线方案包括干线挂靠港及挂靠次序、支线数量和每条支线的运行方案.基于环渤海港口群和美国西海岸两个港口间的集装箱出发地-目的地(O-D)矩阵对模型进行测试,利用遗传算法对模型进行求解,得到该区间干-支线集装箱运输网络的具体形式.     

地铁货运系统运作的列车调度方式建模

地铁货运系统作为地下物流系统一种很有前景的技术形式,充分利用城市既有地铁网络基础设 施,建设与城市轨道客运协同运作的地铁货运具有较高的可行性。客货分离式和拖挂式是两种主要的地铁 货运模式,由于地铁客货站点分布不同,客货列车的协同运行方式实际上是一种站点确定条件下的快慢车行 车调度问题。以满足地铁货运需求且对客运影响最小为目标,分别对两种模式的地铁货运系统构建列车调 度双层规划模型,并设计双层嵌套遗传算法进行求解。以 X市环线地铁线路为案例,利用 BP神经网络预测 未来20年的区域货运需求量,并基于此计算两种模式的列车调度排班结果。结果表明,两种模式单趟运行 时间相近,客货分离式的承载力更大,但在货运需求较小时空置率较高,易造成运能浪费;拖挂式的货运平均 等待时间较少,货物疏散效率更高,对地铁客运影响更小,但排班灵活性较差。     

基于GPS技术的铁路货运管理系统研究

基于GPS技术的货运管理系统采用差分GPS与车轮传感器相融合的方式为机车提供准确的位置信息,采用3G/GPRS无线通信方式实现车地通信,在调度中心进行实时监控机车位置,实现机车和调度中心的双向通信。同时,基于GPS数据信息实现了机车运行以及货运信息的统计及记录,机车驾驶室的实时视频监控以及机车接近预警功能。该系统的研发设计将极大的增加行车安全和专用货运线路的调度效率,具有广阔的应用前景。     

飞行保障过程中车辆调度仿真优化

建立了飞行保障过程中车辆调度模型,设计了基于禁忌搜索(Tabu Search)的车辆资源配置的优化算法。并利用Arena内嵌的VBA技术和VBA block模块将仿真模型与优化算法集成起来,实现了控制仿真模型、集成优化算法以及向仿真模型重新输入参数3个功能,构成车辆调度仿真优化系统。利用该系统,得到了在单机保障时间最小情况下的最优车辆数配置方案。其运行效率比用Arena自带的优化工具OptQuest提高7倍多。     

改进BAS-Elman神经网络的港口货运量预测

为对港口货运量进行科学精准预测,结合天牛须搜索(beetle antennae search,BAS)算法和蒙特卡洛准则,提出一种改进BAS的Elman神经网络预测模型.收集上海港1989—2018年内的货运量以及当地各项经济数据,建立港口货运量预测评估体系,对各项影响因子进行预处理,消除数据冗余信息对预测的影响,对预处理后的数据进行仿真测试.实验结果表明,该模型预测准确率可达95％以上,有效地提高了港口货运量的预测精度.     

ETC门架数据驱动的高速公路差异化收费双层规划方法

针对传统收费导致高速公路经济效益低、运行效率差等问题,结合ETC(electronic toll collection)门架数据分析高速公路运行特点,提出一种基于双层规划的高速公路差异化定价模型。首先,获取高速公路ETC门架数据,分析交通量特点,初步确定所要实施的差异化收费方案。其次,构建双层规划模型,上层最大化高速公路经济效益,下层分析出行者出行行为并完成基于Logit模型的交通量分配。最后,以长深高速河北段为例展开实证分析,使用模拟退火算法求解出一种分车型分路段的差异化收费方案。结果表明：ETC门架数据能够充分分析高速公路的运营状态和运行特征,为精细化的高速公路差异化收费的研究提供强大的数据支撑;使用优化后的分车型分路段差异化收费方案后,高速经济利润提升32.3%,货车交通量增长42.2%,客车共增长36.8%;路段整体交通量增长38.6%,并且平行道路饱和度降低,拥挤状况得到缓解。     

基于遗传算法的MVB周期调度表优化

提出一种基于遗传算法的多功能车辆总线（MVB）周期信息实时调度算法. 先根据IEC61375 1国际标准确定约束条件和优化目标, 再以MVB周期信息群体为操作对象, 通过调整调度表的宽度和梯度等参数, 获得优化调度表, 以解决现有调度算法在数据传输能力和总线利用 率方面存在的不足. 仿真实验表明, 该算法相比其他算法对周期调度表的构建具有更佳的优化效果, 并提高了总线利用率.     

含流域梯级水电的水火风联合低碳调度模型

针对大规模风电并网导致的电力系统运行风险和水电、风电出力的互补特性,提出一种计及风电出力不确定性的含流域梯级水电的水火风联合低碳调度模型。采用高斯混合模型-吉布斯采样法生成融入不同时间尺度关联特性的风电出力动态场景集。综合考虑水头、流量多重因素及多种复杂运行约束的影响,建立流域梯级水电站群耦合模型。在此基础上,构建以基准风电场景下机组发电、排放成本和风电动态场景下机组调整成本为整体优化目标的两阶段随机规划调度模型。以改进的IEEE-24节点系统为例进行仿真分析,验证了所提模型的有效性,从而为大规模水火风互补发电系统的联合优化调度提供了参考。     

实时需求下的带时间窗移动充电车在线调度算法

在双碳背景下,移动充电车作为新型充电设施,能够缓解电动车保有量迅速增长带来的充电压力。然而成本高、效益低等问题阻碍了移动充电车的进一步发展。本文针对移动充电车只有在用户发出充电请求时,才能获知充电需求信息的特点,且需求带有时间窗要求的情形,提出实时需求下的带时间窗移动充电车调度问题,以总时间成本最小为目标,采用在线理论与方法,建立优化模型并设计在线算法;给出了不同情形下的调度方案,计算方案的竞争比,并进行对比分析;最后通过数值算例验证了在线算法的可行性和有效性。研究结果表明,用户发出的实时充电需求数量越大、最大单位惩罚时间成本系数越小,在线算法的执行效果越好。本文的模型和在线调度算法可以有效解决实时需求下的带时间窗移动充电车调度优化问题,提高移动充电车的充电效率,平衡充电供需。     

共享单车需求预测及调度优化

为了更加准确地预测共享单车的需求量,制定合理的调度优化方案。针对共享单车骑行数据的周期性、非线性和随机性的特点,提出了季节性灰色Markov模型来预测共享单车需求量。在此基础上,根据双层规划模型结果来制定调度优化方案。在季节性灰色Markov模型中,首先将原始数据带入季节性GM(1,1)模型得到预测结果,然后用Markov模型对预测的残差进行修正,得到最终的预测值。在双层规划模型中,上层目标为运营商的调度成本,下层目标为调度中心的调度时间,双层规划模型用GUROBI求解器求解。最后将两种模型应用于纽约市17个Citi Bike共享单车站点的算例分析。数值计算结果表明：季节性灰色Markov模型在17个站点从周一到周五的需求量预测的平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)为10.68%,预测精度较高。利用双层规划模型制定的调度优化方案能确定调度中心数量、位置,调度范围和调度路径,可以在满足用户需求的同时使调度成本和调度时间最优。研究提出的需求预测模型和调度优化方案可以为共享单车运营部门和交通管理部门提供有效的参考。