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.     

考虑倒箱操作的AutoStore魔方型仓储系统自动引导车双层路径规划

新兴魔方型仓储系统AutoStore中,用于存放货物的料箱垂直堆放在相互拼接但独立的货格内,AGV除了要搬运目标料箱外,还需负责目标料箱上部阻碍箱的倒箱操作,且活动范围从二维平面扩大到三维空间,均增加了路径规划的复杂性。为了降低路径规划的复杂性,在分解作业流程的基础上,通过建立AGV双层路径规划模型的方法：内层模型以阻碍箱落箱位为决策变量,最小化单个目标箱的倒箱时间;外层模型将内层模型所得倒箱时间为输入参数,优化目标为最小化AGV完成任务时间。通过提出嵌套式启发式算法,将倒箱路径寻优嵌入多AGV多任务路径分配中。研究了不同规模算例,证明了本文所给方法的有效率和适用性;且仓储规模增大后,目标箱分散度增加, AGV作业时间大幅度增加;AGV数量和作业时间负相关;仓储率提高会增加倒箱几率,增加作业时间;目标箱数目变化与AGV作业时间正相关。结果证明在求解效率方面,主要受目标箱随机生成位置和仓储率影响,但绝对值也仅在10秒左右。     

AGV系统路径规划时间窗模型及算法

针对双向单车道的AGV(automated guided vehicle)系统作业场景,考虑到AGV车辆行驶过程中直线和弯道的速度差异,以最小运行代价和优先级相结合为任务生成策略,构建了避免冲突的AGV系统动态路径规划的时间窗模型及其算法流程,为运行总成本最小约束下智能物流和自动化仓储系统中多台AGV协同作业的动态路径规划问题提供了有效方法。经过案例验证,该算法能够有效规划系统中多台AGV协同作业的路径,使系统运行的成本最低,降低仓储系统运行的总成本。     

考虑任务偏序关系的AGV路径优化

考虑岸桥卸船作业环节中任务集装箱之间的偏序关系,针对AGV运输环节建立混合整数规划模型,并设计考虑偏序关系的遗传算法和禁忌搜索算法求解模型.实验部分包括遗传算法参数设置实验和两种启发式算法的性能对比实验.结果表明,考虑任务偏序关系的AGV运输调度占用更多的计算资源,但是经济成本上的增加并不明显;本文建立的模型在合理刻画问题的同时,可在较短时间内找到可行解,为码头路径优化问题建模提供了参考.     

自动化集装箱码头多载AGV调度问题研究

多载AGV是一种自动化集装箱码头水平作业设备,它可以同时搬运多个集装箱,可缩小AGV流的规模,增大AGV的利用率.为了提高自动化集装箱码头的作业效率,考虑了垂岸式集装箱堆场布局,以最小化作业总费用为规划目标,以作业限制、时间窗长度、负载平衡等为约束条件,以事件驱动的调度策略为研究方法,建立了多载AGV调度问题的混合整数规划模型.同时利用GUROBI和遗传算法求解多载AGV的作业总费用和空载率,并与相同条件下单载AGV的作业总费用和空载率对比,验证了多载AGV的优越性.     

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。     

不确定环境下自动化集装箱码头AGV调度与配置问题

为研究不确定环境下自动化集装箱码头AGV调度与配置问题,建立了以最末任务结束时间最小化为目标的基本模型,将装卸集装箱任务的带箱作业时间,完成一个任务后到执行下一个任务之前空箱行驶的时间这两个决策变量在合理的范围内生成了5 000个数据,选取其中有代表性的数据进行分析。考虑了不确定因素,例如集装箱码头堆场内的交通控制、交通拥堵情况等。结果表明:外界不确定因素对于最末任务结束时间最小值的影响是有限的,在一定程度上增加了工作时间,但不是时间增加的决定性因素;自动化集装箱码头实际运行过程中,并不是AGV数量越多,整个运作效率就会越高;随着AGV数量增加时,外界不确定因素对最末任务结束时间最小值的影响就会越来越小,直到几乎没有影响。算例证明了模型的有效性和实用性。     

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。     

考虑拥堵因素的自动化码头多AGV无冲突动态路径规划模型

针对自动化集装箱码头水平运输系统的调度优化,提出一种自动引导车(AGV)动态路径规划策略,即在多AGV系统路径生成的同时进行动态路径优化.从AGV运输作业时间角度,建立考虑拥堵的多AGV路径优化模型,优化AGV路径方案.为求解模型,设计了基于动态路径规划策略的多种群蚁群算法,并对模型与算法的有效性进行验证.结果表明:基于动态路径规划策略可以对路径规划过程进行动态控制与优化;同时,考虑拥堵因素可以有效地解决水平运输路网中的拥堵问题,提高运输作业效率.     

集装箱码头AGV调度优化

为了解决集装箱码头自动导航车AGV(Automatic Guided Vehide)调度优化问题,建立以无效最短时间为原则的数学模型,采用Netlogo软件模拟仿真,比较了“作业线”和“作业面”两种调度模式,验证所建立数学模型的合理性以及“作业面”调度模式的优越性.在验证实验模型的基础上进行了仿真实验的应用,通过假设,以运载900 TEU为例,设置车道数为2车道和3车道,以及岸桥与AGV的配比为1∶4,1∶5,1∶6时,对比分析不同模拟环境下AGV的等待率,实验结果是当车道数为3以及岸桥与AGV的配比为1∶6时,AGV的等待率为3.71%,为6种模拟情况中的最佳AGV和岸桥配置方式.该结果能够在一定程度上对自动化集装箱码头的调度作业提供参考和借鉴,提高自动化集装箱码头的作业流畅性,更好配合越来越大型化的集装箱船装卸作业,提升码头的作业效率和信息化水平,实施有效的作业管理.     

考虑缓冲区容量的岸桥、AGV和堆场起重机集成调度

为了提高自动化集装箱码头装卸设备之间的协调程度和作业效率,针对码头卸船过程中岸桥、自动化导引车(automated guided vehicle,AGV)和堆场起重机的集成调度问题,考虑了堆场交接缓冲区的容量约束,以最小化卸船任务完工时间为目标,建立了考虑缓冲区容量约束的集成调度混合整数线性规划模型,确定各装卸设备作业序列并优化缓存位-任务的分配关系.设计了优先级偏随机密钥遗传算法和贪婪插入启发式对问题求解.实验结果验证了模型和算法的有效性,并得出适当的缓冲区容量能够缩短船舶在港时间,降低码头水平运输区域压力,提高AGV利用率.     

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.     

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.     

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.     

岸桥干涉和作业量均衡的岸桥调度模型

为解决岸桥调度中岸桥之间的干涉问题,改善岸桥作业不均衡现象,建立以最小化岸桥的作业完成时间和作业时间标准差为目标函数的多目标混合整数规划模型,使用?-法确定权系数,将多目标问题转化为单目标问题,采用CPLEX求解.将两个单目标方案分别和多目标方案进行比较,结果表明:多目标方案的作业完成时间相较于以作业时间最平衡为目标的调度方案减少了近17.3%,岸桥作业时间标准差比以作业完成时间最小化为目标的调度方案减少了近33.33%,验证了模型在岸桥调度中的有效性.     

考虑干涉的堆场全局场桥调度问题研究

为解决集装箱码头操作中因场桥的运作缓慢产生的流程瓶颈,提出时间窗和计划时间段的概念应用于多场区内多台场桥同时工作、互有干扰以及存取箱同时操作的条件下的场桥调度问题,建立以最小化取箱作业完成时间提前量和存取箱作业完成时间延迟量的线性组合为目标的0-1混合整数规划模型,采用C#调用Gurobi对模型进行试验测试,经港口实际数据算例计算得出结果与实际相符,结果证明该方法对于堆场全局内多场桥作业调度问题的求解非常有效。     

基于模拟退火算法的场桥调度研究

集装箱码头的运作效率受场桥调度作业的影响很大,场桥调度合理与否对集装箱码头的整体运作效率具有至关重要的影响。高效的场桥调度方案不仅要满足给定配载计划下的种类和数量需求,而且要最小化场桥行走距离。为确定场桥的行走顺序和取箱方案,建立了以总完成时间最短为目标的场桥装载调度作业混合整数规划模型。分别运用启发式算法和模拟退火算法,对模型进行求解,并通过算例分析验证了算法及模型,表明模拟退火算法的结果要优于启发式算法,如当堆场数量为55个时,模拟退火算法要比启发式算法节约46 min,随着贝和集装箱类型的增加,模拟退火算法可节约更多的时间,同时还减少了龙门吊行走的路径,从而有效地提高了集装箱码头的运营效率。     

集装箱码头岸桥分配与集卡调度整合问题研究

岸桥分配与集卡调度是相互联系相互影响的问题,如果要提高码头装卸效率,就必须协调好两者的调度关系。针对集装箱码头岸桥和集卡的协同调度问题,以使进口箱和出口箱的总完工时间最短为目的,考虑了集卡路径约束和岸桥实际操作情况等实际约束,构建了边装边卸的混合整数规划模型。由于模型比较复杂,因此采用了分层方法来实现两种设备的协调调度,并用改进的遗传算法来求解模型。实验表明,通过将改进算法的结果与标准化软件CPLEX所求得的最优解或下界比较,算法求得6组最优解且剩余算例平均偏差小于5%;在求解时间方面,随着岸桥、集卡和集装箱数量的增加,CPLEX求解时间跨度由1 s到1 h快速增长,而改进算法求解却仅仅需要几十秒,因此说明改进的算法可以快速有效地解决岸桥和集卡的协同调度问题。