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1.
对一类带时间窗的可折叠箱接驳运输问题进行了研究,其中使用可折叠箱在堆场与客户之间集散货物,一辆集卡可装载一个满箱或多个空箱,目标为集卡总工作时间的最小化.借鉴确定的活动在顶点上的图的思想,将该问题分解为满箱子问题和空箱子问题,其中满箱子问题类似于带时间窗的多旅行商问题,空箱子问题因客户的货物量可为负值而显著区别于车辆路径问题,且两个子问题之间存在访问时间耦合等关联.进而建立了问题的数学描述,设计了问题的主动禁忌搜索(reactive tabu search,RTS)求解算法,并基于随机生成的大量算例验证了算法的有效性.结果表明,相比于使用CPLEX等优化软件,RTS算法可以在更短的时间内求得问题的更优解;相比于使用标准箱的情形,使用可折叠箱可节省约13%的接驳成本. 相似文献
2.
为在空箱调运时考虑空箱的维修成本和废弃收益,根据投入使用的时间区分空箱所处的生命阶段.在备选班轮航线和重箱运输需求确定的情况下,构建混合整数规划模型,优化班轮航线网络,重箱运输路径,新造箱的投入地点,老旧空箱的报废地点和各航次使用哪个生命阶段的空箱来执行运输任务.以中国,日韩,东南亚,欧洲和美国五个区域为对象的实证分析结果表明,93%的新造箱在中国投入使用,64%的老旧空箱在欧洲和美国退役,74%的由中国到美国的运输用箱处于高龄阶段或退出阶段. 相似文献
3.
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. 相似文献
4.
针对岸边集装起重机的寿命预估问题,提出了一种基于有限元分析与有效应力强度因子幅的起重机寿命预估方法。利用Ansys Workbench软件对起重机模型进行仿真计算,并获得起重机疲劳校核点的应力-时间历程,运用雨流计数法获得应力循环,以有效应力范围对其进行表征。在起重机寿命预估的过程中,有效应力强度因子幅能够反映载荷循环应力比的影响,相较于传统的Paris模型,基于有效应力因子幅的起重机寿命预估方法更为准确。 相似文献
5.
调查大连港集装箱码头连续3年10 280个航班的到港时间记录,分析集装箱班轮实际到港时间与船期的偏差规律,证明集装箱班轮晚班到港概率服从伽马分布,并提出利用该特性优化泊位计划的思路和方法.以大连港为案例,对泊位计划进行优化,结果可使泊位前后航班时间间隔损失平均减少5.58 h,航班靠泊发生冲突概率平均减少9.47%.实例证明了该方法的有效性和实用性. 相似文献
6.
港口吞吐量精准预测对于每一个港口的成功经营和有效决策都十分重要.季节性波动经常会影响港口吞吐量,为了更为准确地预测上海港口集装箱吞吐量,本文选取2007年至2012年上海港母港集装箱吞吐量的月度数据,并对于港口集装箱吞吐量的月度数据中出现的季节性波动进行了处理,采用季节时间序列模型对其进行预测.为了说明方法的有效性,以同样的数据,使用整自回归移动平均模型对上海港集装箱吞吐量进行预测.两种方法预测结果进行对比发现,利用季节时间序列模型对港口集装箱吞吐量季节性进行处理,能够提高港口集装箱吞吐量的预测精度. 相似文献
7.
为了合理分配集装箱堆场出口箱箱位,考虑出口箱进场时间的随机性以及出口箱重量的不确定性,以取箱装船过程中尽量避免翻箱操作、最小化存储成本、使各堆栈中箱子数均衡为目标建立堆场出口箱箱位分配的多目标优化模型.应用MATLAB软件中YALMIP工具箱编程求解.针对此模型,设计3组实验,分析贝位中已占用箱位数对箱位分配的影响,以及各堆栈中箱子数均衡与存储成本之间的关系.结果表明该模型能够从总体上实现对出口箱箱位分配的优化并能尽量避免取箱装船过程出现翻箱操作. 相似文献
8.
研究集装箱码头集卡拥堵收费问题,目的是减少集卡排队等待时间,以及由集卡排队引起的污染排放.为确定最优的拥堵费率,建立了集卡拥堵收费的双层规划模型.模型考虑了码头运营商、集卡司机和政府管理者之间的博弈关系.在上层模型中,码头运营商以总排队费用最低为目标;下层是用户均衡模型,集卡司机以广义费用最低为目标选择到达时段,通过上下层模型间的反馈决定最优的拥堵收费方案.为求解模型,设计基于文化基因启发式(MH)算法和逐点固定流体近似(PSFFA)算法的求解方法,利用MH算法搜索最优收费方案,利用PSFFA算法计算排队时间.最后,应用算例对模型和算法的有效性进行验证.结果表明,拥堵收费可以有效地减少集卡排队时间,所设计的模型考虑了集卡收费的影响因素,以及码头运营商和集卡司机等主体之间的利益关系,为缓解码头集卡拥堵提供了一种有效的方法. 相似文献
9.
针对以不同衰退特征设备组成的港口复杂装卸系统,提出了设备层-系统层交互的动态机会维护策略,以支撑自动化码头的智能维护决策.引入维护效果和外部环境工况,提出了独立设备的综合衰退演化规则,并结合多目标价值理论和动态循环决策模式,建立设备层多目标预知维护规划模型.在此基础上,分析串联设备间的相互依赖性,利用设备停机的组合维护机会,建立了多设备维护优化调度的联合区间轴策略,对关联设备的预知维护作业采取有针对性的作业合并.数值实例结果证明,所提出的方法可显著降低系统整体维护成本,提供具有可行性、实时性、经济性的系统层维护优化方案. 相似文献
10.
集装箱码头装船时堆场翻箱具有时序性与动态性,属于NP(non?deterministic polynomial)难问题。针对常见的顺岸式集装箱码头堆场,以最小化总翻箱次数为优化目标,考虑翻箱对装船连续性及效率的影响,基于马尔科夫决策过程构建装船时堆场翻箱模型,设计逆向强化学习算法。为验证算法的有效性,以随机决策为基准,将设计的逆向强化学习算法与码头常见规则决策、随机决策对比。结果表明,贝位堆存状态不佳时,常见的规则决策不一定优于随机决策;逆向强化学习算法可有效挖掘隐含专家经验,收敛至最小翻箱次数的概率更高,且不同堆存状态下均能更好地限制单次发箱的翻箱次数,可实现装船时堆场翻箱智能决策。 相似文献