有限预知信息下集装箱码头泊位与岸桥联合在线调度北大核心CSCDCSSCI

针对码头船舶作业计划中通常存在较大比例的、需要临时排班的加班船需求,提出了具有有限预知信息的集装箱码头泊位与岸桥联合调度over-list在线模型。在分配每艘船舶服务请求时假设预知后续一个船舶请求的信息,并着重考虑了由3个相连泊位组成的混合型泊位类型、配置5个岸桥且只存在两种请求的联合调度模型;针对最小化最大完工时间的优化目标,设计出了具有最优竞争比5/4的联合调度在线策略;同时,证明了当缺少预知能力时不存在竞争比小于4/3的在线策略。上述结论表明,有限的预知能力可以有效地改进联合调度策略的竞争性能。数值实验结果进一步验证了所设计策略具有良好的执行性能。     

基于鲁棒反应式策略的泊位和岸桥联合调度

集装箱码头作为一个复杂的物流节点, 会受到多种不确定性因素的影响. 针对这种情况, 为保证码头作业计划能够平滑执行、提高系统的鲁棒性, 提出了一种基于鲁棒反应式策略的泊位和岸桥联合调度方法, 重点研究当不确定性因素发生时, 如何通过泊位和岸桥联合实时调度提高系统的鲁棒性. 泊位和岸桥联合实时调度策略分成两部分考虑: 即泊位实时调度和岸桥实时调度; 前者采用了ASAP (as soon as possible)的调整策略; 后者采用MAS (multi-agent system)技术, 充分利用码头的岸桥资源, 设计出了一种基于CNP (contract-network-protocol)协商机制的岸桥实时调度模型. 仿真实验表明在执行阶段采用这种泊位和岸桥联合实时调度策略相比仅采用泊位实时调度策略, 可以更有效地降低不确定因素所带来的影响, 进一步提高系统的鲁棒性.     

有限预知信息的集装箱搬卸占线问题

提出了有限预知信息的集装箱搬卸占线问题,即每一个服务请求到达时预先知道后续一部分请求信息的占线问题。建立并分析相应的数学模型,针对模型中预知信息的特征提出了贪婪移位策略。运用最坏情形分析方法研究了贪婪移位策略的竞争性能,证明其具有竞争比:(b w-2)/w。     

面向随机环境的集装箱码头泊位-岸桥分配方法

针对船舶抵港时间和装卸时间的随机性,建立了面向随机环境的集装箱码头泊位-岸桥分配模型,其优化目标是最小化船舶的平均等待时间.考虑到模型求解的复杂度,本文设计了一种改进的遗传算法,并根据模型最优解的特点减少了搜索空间.试验算例验证了模型能够模拟码头泊位-岸桥分配问题的随机决策环境并能反映决策者对待风险的态度和偏好,其算法在允许的运算时间内能获得稳定的满意解.     

带有信息有限预知的片堵塞加拿大旅行者问题

提出突发性片堵塞下的实时路径选择问题即片堵塞加拿大旅行者问题(regional blockages Canadian traveller problem),考虑出行者对堵塞信息有限预知的情形,从在线问题与竞争策略的角度,建立片堵塞加拿大旅行者问题在线路径选择模型,设计贪婪策略,结合片堵塞中多条路段同时发生堵塞的特点,通过比较信息预知点到片堵塞起始点的路段(预知路段)通行时间与最短路径上堵塞路段恢复时间的大小来分析策略的不同情形,证明贪婪策略竞争比,并讨论影响贪婪策略竞争比的预知路段通行时间临界值.     

预知信息和有限运载能力下应急车辆路径选择问题

由于自然灾害的频繁发生,灾后的应急物资车辆调度受到了人们的广泛重视.针对应急物资车辆装载能力有限和受灾点被提前获知但是不能马上被服务的情形,提出了具有预知信息的在线配额旅行商(quota TSP)问题,分析了该问题的下界,针对受灾点仅在正半轴上的情形设计了MLIB算法和SW算法,对于一般网络设计了Greedy算法,分别分析了三种算法的竞争性能.结果表明算法的竞争性能会随着预知信息的增加而得到改善.     

带有预知信息的在线Homing ATSP问题

针对快递服务网络结构上的非对称性以及可提前获知待服务需求的位置和释放时间的特征,将预知信息引入可返回原点的非对称TSP问题中,提出以服务总成本最小为目标的带有预知信息的在线Homing ATSP问题.分析了该问题竞争比的下界,并且在一般网络图上设计了SSdd(α)算法和PAH-dd算法,分析了算法各自的竞争比.结果表明在线车采取适时等待策略比采取zealous策略更优;并且预知信息越多,在线算法的竞争性能越优.     

最小化最大完工时间与等待时间的岸桥作业调度双目标优化及其遗传算法

分析了岸桥支援对船舶装卸作业效率的影响,指出减少岸桥等待时间,有利于加强岸桥支援,并能提高码头整体运作效率。考虑岸桥作业不可相互穿越与安全距离等特有约束,建立了岸桥作业调度双目标混合整数规划模型,其优化目标是最小化最大完工时间与岸桥等待时间。针对该问题的NP-hard特性,设计了一种遗传算法,对算法搜索空间进行了讨论,并推导了问题的一个下界。数据实验表明,所建立的模型能够在最小化最大完工时间的同时,有效地减少岸桥等待现象的发生,其算法在允许的运算时间内能获得稳定的满意解。     

转向限制网络中基于预知时间的快递车辆在线揽件路径选择研究

针对现实快递服务网络结构上的转向限制及待服务需求出现后不能立即接受服务的特征,将预知时间引入到在线旅行商问题中,提出以服务总时间最小为目标的转向限制网络中基于预知时间的快递车辆在线揽件路径选择问题.在半路径上提出了WBR-dd策略,在路径上提出了REPdd略,在一般网络上提出了PAH-dd策略,证明了上述在线策略的竞争比,分析了该问题竞争比的下界.结果表明预知信息越多,在线算法将获得更优的竞争性能.     

考虑光照影响的岸桥司机排班策略优化研究

光环境对岸桥司机的工作效率具有重要影响。针对在光照强度不断变化下的岸桥司机排班问题,建立光照影响效率理论模型和港口作业三维仿真模型,分析不同光照条件下对码头岸桥司机工作的影响,并研究得出岸桥司机的最优排班策略。通过比较不同的4种排班策略,分析得到6h间隔排班最优,比现有的排班方式的工作效率提高14%左右,因而说明在工作时间总量不变的情况下,根据光照影响调整排班策略,可以提高岸桥的作业效率。     

在线收益管理的动态售票策略及竞争分析

基于乘客的价格类型, 讨论了航空领域收益管理的三个情形. 针对不同类型乘客的需求以及到达信息不可预知的特点, 从在线策略与竞争分析的角度, 分别为三种情形设计了根据已到信息动态调整的在线售票策略, 并证明了策略的最优竞争性能. 同时比较了该类动态策略与一类静态策略的优劣性, 并指出:对于不同的需求序列, 两类策略具有不同的竞争性能.     

基于遗传算法的泊位连续化动态调度研究

针对泊位调度问题,将岸线连续化,建立了泊位的动态调度模型。考虑到岸边起重机的分配对泊位调度中船舶的集装箱装卸作业时间的影响,根据规则建立了分配岸边起重机和确定船舶集装箱装卸作业时间的算法。基于泊位连续化动态调度模型建立了分段的染色体编码,分别反映船舶靠泊服务顺序和靠泊位置信息。基于实例,通过仿真计算,与泊位离散化动态调度进行了比较和分析。     

支持多码头协调运作的泊位调度模型和算法

面向港口内多个集装箱码头的资源整合与低碳化运营需求,提出了一类处于港内不同位置的多个集装箱码头的泊位协调调度问题。通过引入一个虚拟码头,将问题转化为特殊的单码头泊位调度,建立了相应的混合整数规划模型,对多码头任务分配与泊位调度进行统筹优化。在深入分析问题最优解性质的基础上,设计了一种结合启发式策略和模拟退火机制的混合模拟退火算法HAS。通过仿真实验对HSA算法的有效性和多码头协调调度效果进行验证,结果表明,HSA算法具有很高的求解质量,且对该问题的求解效率显著优于商业优化软件CPLEX;与传统泊位调度相比,本文多码头协调调度方法可大幅提高码头服务水平,并有效降低码头运行成本。     

集装箱码头泊位分配-装卸桥调度干扰管理模型

针对集装箱码头作业过程中,由于干扰事件导致泊位与装卸桥调度计划难以顺利实施这一难题,运用干扰管理方法,从码头作业成本、船舶等待成本以及计划偏离度三个方面度量系统扰动,建立泊位分配-装卸桥调度干扰管理模型,提出求解干扰管理模型的仿真优化法,设计基于局部重调度与禁忌搜索算法的仿真优化算法,利用算例对模型与算法的有效性进行了验证.计算结果表明:与全局重调度算法相比,基于局部重调度的算法可以提高计算效率,同时,干扰管理模型能够考虑各方的利益,因此得到的干扰应对方案更科学.     

堵塞点可恢复型在线运输车辆的调度策略研究

针对现实物流配送中所遇到的无法预测的突发性线路堵塞问题,以在线车辆行驶的时间最短为优化目标,用竞争分析的方法研究了堵塞点可恢复型在线车辆的调度策略.充分地考虑到堵塞点的动态特征,分别介绍了在线运输车辆调度的贪婪策略、复位策略和等待策略等方案,并系统分析了这三种基本策略在竞争性能上的利弊,给出了选择策略及其算法模型.通过对选择策略的竞争比和竞争性能的分析,结果表明选择策略实现了对在线运输车辆的优化调度.     

集装箱码头动态集卡配置的并行仿真优化方法

分析了动态集卡配置对集装箱码头装卸作业的影响,构建了一个包括船舶、锚地、泊位,岸桥、堆场龙门起重机、内部集卡、外部集卡和大门系统等在内的集装箱码头整体作业系统的仿真模型.运用仿真模型与优化算法相结合的基于仿真的优化方法(SBO)对集装箱码头动态集卡配置问题进行了求解,并将基于MPI消息传递标准的并行集群计算方法引入该求解过程,很好的解决了基于仿真的优化方法中存在的计算代价过大的问题.     

单向可替代报童问题的最优在线订货策略

针对需求信息未知的情形,建立了单周期具有单向可替代性的两产品在线订货报童模型,设计了有效的在线订货策略并进行竞争分析,给出了该问题的最优竞争比以及对应的最优订货量。最后通过对相关算例的分析,表明本文所设计的在线策略具有合理性和有效性。     

集装箱码头装卸系统集成调度的建模与优化

为提高集装箱码头作业效率,在码头集装箱卡车作业能力充足的条件下,对集装箱码头作业装卸系统集成调度问题进行了研究.针对集装箱码头装卸作业的特点,提出了装卸作业的预定义顺序约束、作业次序依赖的设备调整时间及岸桥碰撞干涉约束等,并在此基础上建立了整数规划模型.针对这一模型设计了两阶段启发式算法对问题进行求解.通过在数值实验中将结果与低界相比较,证明该算法效果良好.特别对于规模较大的问题,算法也可以进行有效的求解.     

有限预知信息的可恢复加拿大旅行者问题

加拿大旅行者问题是指旅行者针对行走过程中遭遇的突发性道路堵塞,如何设计一个有效路径选择策略,使得旅行者从出发地抵达目的地的行走时间尽可能地少的问题。从占线问题与竞争策略的角度讨论有限预知信息情形下的可恢复加拿大旅行者问题,给出决策者在车辆到达一交叉口时可以获取后一交叉口的关联路段是否堵塞及堵塞恢复时间情形下的等待策略和贪婪策略,以及相应策略下的竞争比,并与不可预知信息情形下问题的策略进行了比较。     

基于堆场混合堆存的集装箱码头装船顺序优化模型

为提高集装箱码头同贝同步装卸中岸桥与场桥作业效率,降低集卡空驶,提出了一种新的码头堆场堆存方法,即进出口集装箱混合堆存策略.以最小化场桥装卸作业的移动时间及翻箱时间为目标,建立出口集装箱装船顺序优化模型,通过优化出口集装箱装船顺序,增加场桥双循环次数,提高岸桥作业效率.设计了求解模型的启发式算法,并利用算例验证了模型和算法的有效性,分析了不同堆场布局的影响.结果表明,混合堆存策略能有效提高场桥的作业效率,本文构建的模型为提高岸桥同贝同步装卸效率提供了依据.