交箱序列不确定下的堆场箱位分配及多场桥调度优化

集装箱码头堆场出口箱箱位分配和场桥调度对装船效率有重要影响.为了避免翻箱,从装船和预约信息的视角提出新的堆存策略,考虑场桥实际作业中的安全距离,以装船时场桥完成提箱任务总时间最短为目标,构建堆场箱位分配及多场桥调度集成优化模型.设计文化基因算法进行求解,在遗传进化过程中加入了变邻域搜索操作,增强了算法的局部搜索能力.通过实例验证了模型和算法的有效性,并对集卡预约时段长度和准确性进行了鲁棒性分析.研究成果有利于提高装船作业效率.     

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.     

考虑了交箱时间不确定性的场桥堆存作业优化

客户送箱时间的不确定性直接影响出口箱的场桥堆存作业效率和其在集装箱码头堆场的堆存状态,进而增加场桥作业移动距离以及后续装船过程中的翻箱作业量,降低码头作业效率.针对该问题通过马尔可夫链预测方法将随机交箱序列转化为广义交箱序列,在此基础上,结合集装箱港口作业实际,建立了以最小化预翻箱数量和场桥堆存作业移动距离为目标的场桥调度优化两阶段数学模型,并分别针对初始决策阶段和实时调度阶段设计了静态与动态求解算法.通过仿真算例,借助于与不同堆存策略的对比,显示了优化模型及算法的实用性与有效性,为场桥调度方案的实时生成提供决策支持.     

考虑适时倒箱的进口重箱区多场桥调度优化

为提高进口重箱区的提箱作业效率,减少提箱外集卡的等待时间,研究固定时段内该类箱区的多场桥调度优化.重点考虑场桥作业过程中待提箱上压箱翻倒时机及落位的影响,兼顾作业场桥之间不可跨越和保持一定安全距离等现实约束,以所有外集卡总等待时间和超过等待容忍限度总时间的加权和最小为优化目标,构建了一个非线性规划模型,设计了融入交叉变异策略和禁忌搜索算法的改进和声搜索算法.通过数值实验,验证了方案及算法的有效性.     

基于SAGA算法的双40英尺场桥作业调度优化及比较分析

基于双40 ft场桥的作业特点，建立以最小作业时间为目标的混堆箱区内传统单吊具场桥、单起升双40 ft场桥，以及双起升双40 ft场桥调度模型。通过SAGA(simulate anneal genetic algorithm)算法求解模型，达到了优化场桥设备配置和调度策略、缩短平均装卸时间、提高自动化码头作业效率的目标。对比了不同相邻箱占比、总任务量和贝位数情况下的3种场桥的作业效率。结果表明：在相邻箱占比、总任务量或贝位数不同的情况下，双40 ft场桥效率均高于单吊具场桥，验证了调度模型和算法的有效性。     

集装箱码头堆场的一种动态随机堆存方法

用滚动计划周期的方法来解决集装箱码头堆场的混堆问题.讨论当出口箱量和进口箱量都是随机量时的最佳分配方法.在第一阶段,为了平衡各箱区的箱量,应用机会约束规划的方法把计划期所有的箱分配到各个箱区中去.在第二阶段,为减少集卡从堆场到码头前沿泊位的行走距离,应用线性规划的方法把每艘船要装卸的箱分配到各个箱区中去.应用该模型使得堆场集装箱得到合理配置.从而提高了港口堆场的堆存效率.     

集装箱码头泊位与堆场协调分配模型与算法

本文分析了出口箱装船过程中泊位与堆场分配的相互影响关系,讨论了船舶停靠位置和出口箱堆存布局对集卡行驶距离的影响,研究了泊位与堆场协调分配问题。以集卡行驶路径最短为目标,以船舶停靠泊位、出口箱堆存位置及堆存在子街区的数量为决策变量,建立泊位与堆场协调分配模型,并设计禁忌遗传算法求解。本文进一步提出两种情境:泊位分配已知情境下确定堆场分配计划、堆场分配已知情境下确定泊位分配计划,对比分析了泊位与堆场协调分配对集卡行驶路径的影响,算例结果表明码头泊位数量、船舶数量及出口箱数量直接影响集卡行驶距离,泊位与堆场协调分配可以有效地缩短集卡行驶路径,提高码头作业效率。     

基于预约反馈机制的外集卡调度优化

为了缓解集装箱码头集卡排队拥堵状况,针对传统预约机制仅规定集卡抵港数量上限和长间隔预约时段等静态信息的不足,本文综合考虑集卡抵港时序和堆场堆垛作业信息匹配关系,建立了基于抵港时序的动态预约反馈机制,以外集卡进口箱提取过程与堆场翻箱为匹配对象,以外集卡平均周转时间最小为目标,构建了外集卡抵港时序的优化模型,并设计了遗传算法求解模型。模型结果表明,预约反馈机制下外集卡最佳抵港时序显著减少了集卡在码头的平均周转时间,减少了16.74%。为优化外集卡调度、缓解集卡拥堵、提高集卡作业效率提供理论支持。     

海铁联运中心站堆场箱位指派优化

海铁联运中心站堆场的箱位指派策略直接影响着中心站堆场的作业效率.本文研究中心站装卸作业过程中的箱位指派问题,以堆场压箱量最小为目标,建立动态箱位指派模型,优化集装箱在堆场的位置.基于指派问题自身的特点设计了启发式算法进行优化,将优化指派策略与堆场现有的最矮指派策略进行比较,通过对不同情况的算例进行求解,表明优化指派策略优于最矮指派策略.验证了模型的可行性和算法的有效性,并分析了作业箱规模、贝位大小、班列和集卡到达频率这三个影响因子对优化效果的影响,为中心站堆场提供决策支持.     

集装箱堆场进口箱翻箱落位仿真分析与启发式优选算法

集装箱码头运作优化的重要目标之一是降低堆场翻箱率.进口箱提箱过程中的翻箱落位优化是降低码头翻箱率的重要途径.在对集装箱码头堆场翻箱过程分析的基础上建立了基于Petri网的翻箱模拟仿真模型，通过仿真模拟分析了进口箱翻倒概率的相关性影响因素；建立了翻箱概率与翻箱落位后的二次翻箱量估计模型；基于翻箱量估计最小规则设计了集装箱堆场翻箱落位优化启发式算法，利用仿真实验对所提出的算法与OH算法和IH算法进行了比较分析，实验结果表明在求解较大规模问题时算法精度可优于上述两种算法15%以上.     

集装箱码头集卡配置优化的闭合排队网络模型

以集装箱码头同贝同步装卸作业为研究对象,以提高码头作业效率、提升服务能力为目标,研究码头内部集卡数量配置优化问题.将码头作业系统视为服务网络,构建码头同贝同步装卸作业的闭合排队网络模型,刻画集卡在各个环节的作业过程,分析不同设备配置下码头作业系统服务能力,揭示制约码头整体作业效率关键环节.以码头作业成本最小为目标,考虑集卡在各个环节的排队等待时间及设备利用率,建立了基于同贝同步装卸作业的集卡数量优化模型,并设计算法对模型进行求解.本研究从服务网络角度揭示了码头作业效率与岸桥、集卡、场桥配置的关系,为码头设备调度与服务流程设计提供了依据.     

面向干支线船舶衔接的集装箱码头泊位分配模型

针对集装箱枢纽港干支线船舶的中转作业,提出了一种新的中转作业模式,即部分中转集装箱不经过堆场堆存,直接在干线船和支线船之间中转.从平衡船舶的延误成本、集卡与场桥作业成本的角度建立基于干支线衔接的泊位分配模型,优化干支线船舶泊位分配计划以及衔接计划.设计求解模型的启发式算法,并对模型与算法的有效性进行了验证.结果表明:基于新装卸模式的泊位分配方法可以降低中转作业的总成本,提高干支线船舶的衔接效率,对提高集装箱枢纽港的竞争力具有重要意义.     

集装箱码头集成调度模型与混合优化算法

为提高集装箱码头作业中各种设备的协调性,提高整体作业效率,建立了集成调度模型,模型集成了装卸桥、集卡与龙门吊的调度问题.同时,设计了求解模型的混合优化算法,此算法集成了神经网络良好的近似估计功能与模拟退火算法有效的搜索能力.算法流程是:初始化集装箱装卸序列;基于一定的分配规则为集装箱分配作业设备;采用模拟退火算法搜索解空间,更新装卸序列.在算法过程中,用神经网络预测目标函数,并且过滤明显的劣质解.最后,通过算例分析验证了模型与算法的有效性.结果表明,混合优化算法可以提高模型求解效率,对于规模为400个集装箱的调度问题,平均偏差为7.52%,计算时间为8.9s,模型与算法可行.     

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.     

堆区混贝的堆场场吊调度模型与算法

为提高集装箱码头堆场场吊作业效率,研究了堆场单堆区混贝条件下的场吊调度问题.在单堆区内集装箱混贝堆放的前提下,提出了堆场场吊装卸作业时间窗约束、作业次序依赖的设备调整时间及堆场空间约束等,并在此基础上建立了整数规划模型.针对这一模型设计了改进禁忌搜索算法对问题进行求解.最后通过数值实验表明改进后的算法在对大规模问题求解时具有良好的效果,且算法效率较高.     

An ant colony algorithm for yard truck scheduling and yard location assignment problems with precedence constraints

This paper examines the yard truck scheduling,the yard location assignment for discharging containers,and the quay crane scheduling in container terminals.Taking into account the practical situation,we paid special attention to the loading and discharging precedence relationships between containers in the quay crane operations.A Mixed Integer Program(MIP) model is constructed,and a two-stage heuristic algorithm is proposed.In the first stage an Ant Colony Optimization(ACO) algorithm is employed to generate the yard location assignment for discharging containers.In the second stage,the integration of the yard truck scheduling and the quay crane scheduling is a flexible job shop problem,and an efficient greedy algorithm and a local search algorithm are proposed. Extensive numerical experiments are conducted to test the performance of the proposed algorithms.     

约束规划求解集装箱装卸系统集成调度问题

集装箱码头装卸系统中的岸桥、集卡和场桥的集成调度问题本质上是有阻塞、准备时间可分离并且依赖操作顺序的三阶段混合流水车间调度问题,现有文献多采用启发式算法求解该问题.本文先建立了一个紧凑的混合整数规划模型,然后从约束规划的角度建模求解该问题,提出了一个约束规划模型,以区间变量作为决策变量,并采用"扩展操作任务"的概念来定义区间决策变量以提升求解效率.为了展示约束规划的建模灵活性,还扩展了模型以考虑机器效率不同的因素.数值实验显示约束规划模型能够在很短的时间内对大规模算例求出高质量的解.