集装箱码头集卡作业的路径选择

为合理使用集装箱码头的集卡资源,提高集装箱码头的装卸搬运作业效率,建立在作业面作业模式下,综合考虑岸桥作业时间、场桥作业时间的基于时间最短的集卡调度模型,并进行了数值仿真,旨在解决在不同船舶装船作业和卸船作业同时进行前提下集装箱码头集卡作业路径选择问题.结果表明,该模型很好地解决了集装箱码头集卡作业路径选择问题,提高了集装箱码头的作业效率.     

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.     

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。     

基于装卸协同作业的集装箱码头集卡调度及配置优化

为研究集装箱码头集卡线路优化问题,在待装集装箱船舶与待卸集装箱船舶同时作业情况下,研究集卡的运输路径,建立集卡行驶路径最短的优化模型,并对优化模型进行数值试验,在合理时间内获得了最优结果.在此基础上以岸桥等待时间最短估算作业需要配备的最佳集卡数量.该模型和方法为码头集卡线路优化问题提供了决策支持.     

同船装卸协调作业模式下的集卡路径优化调度

为提高集装箱码头的装卸作业效率,合理使用集装箱码头作业机械资源,研究了基于同船同步装卸协调作业情况下集卡行驶路径问题,并综合考虑了岸桥的作业时间,使得在这种装卸调度模式下,集卡的行驶时间和岸桥装卸集装箱的总作业时间最小.并对所建模型进行了数值模拟,给出了集卡行驶的最优路径,岸桥进行装卸同步作业的次数.与传统的调度模式相比较,大大缩短了集卡的行驶时间以及降低了集卡的空载率,同时也提高了岸桥的作业效率,总体提高了机械设备的利用率.     

集装箱码头集卡与岸桥协调调度优化

在同时装卸集装箱作业的情况下,考虑了集装箱卡车的运输时间和岸桥的作业时间,建立基于时间最少的优化模型.利用进化计算的特点,设计求解此优化模型的进化算法,进行了数值仿真试验,在合理时间内获得了最优数值结果.此模型和方法为码头集卡线路优化问题提供了决策支持.     

集卡和岸桥协同下的集装箱码头集卡路径选择

为使集卡运输和岸桥装卸两个环节能够协同优化,以集卡总运行时间最短为目标,构建集卡"作业面"模式和岸桥装卸协同作业模式下的集卡路径选择模型,并基于模型设计仿真算例。计算结果表明,模型能够有效解决集卡"作业面"作业和岸桥装卸协同作业同步优化的问题,较大程度地提高码头的生产运作效率。     

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。     

基于集装箱任务组时间窗的堆场场桥调度模型建立与求解

有效的场桥调度模型对于减少集卡等待时间从而增加集装箱码头的产出量是非常关键的.考虑实际操作中单场区内多台场桥同时工作、互有干扰以及存取箱同时操作等约束,建立了基于任务组时间窗的以集装箱作业时间延迟或提前量最小为目标的数学模型.采用Gurobi进行优化求解本模型求得大规模堆场上场桥作业调度问题.经实际算例计算发现所得结果与实际相符.该模型在解决集装箱码头大规模问题中以及在获取解的质量与获取解所需时间上都优异于其他模型.     

集装箱码头泊位生产运作优化模型

为提高集装箱码头泊位各类设备配置在生产运作中的衔接效率,研究了在装卸岸桥-搬运集卡-堆场吊桥作业系统下的设备优化配置问题.以时间为度量,综合考虑泊位作业收益最大和各类设备的闲置成本与运行费用整体最低确定设备配置数量,并运用数学分析的方法构建了描述集装箱码头泊位生产运作的非线性整数优化模型.实例验证该优化模型对于描述集装箱码头泊位的实际生产运作情况具有很好的实用性和合理性.     

Integrated Quay Crane and Yard Truck Schedule Problem in Container Terminals

Quay crane and yard truck scheduling are two important subproblems in container terminal operations which have been studied separately in previous research. This paper proposes a new problem for the integrated quay crane and yard truck scheduling for inbound containers. The problem is formulated as a mixed integer programming (MIP) model. Due to the intractability, a genetic algorithm (GA) and a modified Johnson's Rule-based heuristic algorithm (MJRHA) are used for the problem solution. In addition, two closed form lower bounds are given to evaluate the solution accuracy. Computational experiments show that the solution algorithm can efficiently handle the scheduling problem and that the integrated methods are very useful.     

Integration of Berth Allocation and Quay Crane Assignment in Tidal Container Ports

Tide is a significant factor which interferes with the berthing and departing operations of vessels in tidal ports. It is a preferable way to incorporate this factor into the simultaneous berth allocation and quay crane( QC) assignment problem( BACAP) in order to facilitate the realistic decision-making process at container terminal. For this purpose,an integrated optimization model is built with tidal time windows as forbidden intervals for berthing or departing. A hind-and-fore adjustment heuristic is proposed and applied under an iterative optimization framework. Numerical experiment shows the satisfying performance of the proposed algorithm.     

港口集装箱码头轮胎式龙门吊优化调度研究

随着贸易全球化的到来,集装箱运输业飞速发展,港口集装箱码头受到越来越多的重视。轮胎式龙门吊体积大,作业效率低,该环节 已经成为码头作业的瓶颈。提出了轮胎式龙门吊优化调度混合整数规划模型,研究了定量作业条件下的龙门吊优化调度问题,通过实际案例分 析为码头管理者提供决策支持。     

出口箱随机入港下的箱区选择与箱位分配协调调度

针对出口箱随机入港下的分散堆放与随机选位对集装箱卡车行驶和场桥取箱作业的影响,提出了出口箱的箱区选择与箱位分配协调调度问题,并以箱区位置、箱量分配、箱位分配为决策变量,以集装箱卡车接运单位TEU平均作业时间最少、场桥作业成本最低为目标,构建了出口箱箱区选择与箱位分配两阶段非线性整数规划模型.设计了基于遗传算法的双层启发式算法,上层用于箱区搜索,确定出口箱堆放箱区及箱量分配;下层用于箱位搜寻,并依据场桥取箱顺序规则,确定具体堆放箱位或重选堆放箱区.通过算例分析结果表明:与集中入港下集中堆放相比,对出口箱随机入港下分散堆放的箱区选择与箱位分配进行协调调度同步优化,可以减少单位TEU平均装卸时间5.46%,并显著降低堆场作业成本,模型与算法可行有效.     

基于拖车路径优化的集装箱船配载模型研究

在分析影响集装箱的装载效率时,考虑场内拖车在码头堆场和岸边装卸桥之间的移动距离,将配载问题看成是以码头堆场B ay位上的集装箱为供给、船舶B ay上的空箱位为需求的运输问题,以场内拖车将码头堆场集装箱送到岸边装卸桥所运行的距离最短为目标,建立配载模型并应用Hop fie ld神经网络模型进行计算机模拟.模拟结果说明,所提出的优化模型可以减少场内拖车运行的距离,提高集装箱装载效率,为合理进行集装箱船配载提供了一个参考模型.     

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     

集装箱码头同贝同步装卸调度的多阶段混合流水线模型

针对同贝同步装卸的无等待、阻塞和批处理等特征,将其抽象为一类特殊的混合流水线问题,建立同贝同步装卸的优化调度模型,并进行模型的下界推导.为求解模型,设计基于禁忌搜索与启发式分配规则的求解算法.最后,通过算例验证模型与算法的有效性.结果表明:所建立的模型有利于实现装卸、以及各环节的同步调度;所设计的求解方法,可以保证调度方案的科学性和有效性.