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。     

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.     

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.     

集装箱码头考虑集卡能耗的岸桥集卡协调调度

随着环境污染和资源紧缺的加剧,绿色港口逐渐成为未来港口发展的必然趋势。因此针对岸桥集卡协调调度,建立了一个考虑集卡能耗和岸桥集卡作业时间的多目标数学模型。由于岸桥和集卡作业时间及集卡能耗这两个目标既有联系,又有一定程度的冲突,因而使用多目标优化的方法平衡这两个目标,并且采用遗传算法结合Matlab数学软件求解模型。算例结果表明:考虑集卡能耗的调度比不考虑集卡能耗的调度更节约调度成本,从而验证了模型和算法的有效性。     

双循环操作策略下集装箱码头岸桥与集卡多船作业联合优化模型

针对当前集装箱码头采用的双循环集卡操作策略,对码头岸边集装箱起重机(岸桥)和集装箱卡车(集卡)多船作业的联合优化问题进行研究.使用运筹学线性规划方法,建立岸桥和集卡联合优化混合整数规划模型.设计数学仿真算例,对比双循环操作策略之于单循环操作策略的优劣势.对模型的灵敏度进行了分析,验证了不同场景下模型的结果.实验结果表明,相对单循环操作策略,双循环操作策略平均能减少20%的装卸作业时间,减少集卡空载率,说明本文建立的优化模型能够较好地处理双循环操作策略下码头岸桥和集卡多船作业的联合优化问题.     

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.     

一种基于多目标优化的混合在线集卡调度方法

为了提高集装箱港口工作效率,在"大作业面"前提下,结合任务触发型和集卡触发型两种集卡在线调度方法,综合考虑系统总作业时间、岸吊等待时间以及集卡空载率问题,建立多目标优化模型,并运用启发式方法提出一种混合在线集卡调度算法。最后,以港口实际数据为例,通过实验仿真例证了模型优化效果和算法工作效率。     

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。     

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.     

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。     

面向双40英尺岸桥的码头集卡调度模型与算法

针对集装箱码头双40英尺岸桥的作业特点,制定集卡实时调度策略,建立综合考虑多个集装箱装卸环节的集卡调度模型.设计了基于自适应交叉和变异概率的遗传算法,个体选择采用保优策略,且基于排序方法进行个体选择概率的分派.为保持种群的多样性,引入小生境技术,并用复合多交叉方式来继承父代的优良模式.通过5个算例对改进遗传算法、基于时间和距离加权和的启发式算法以及标准遗传算法的计算性能进行了比较,结果表明:改进遗传算法的求解质量较高,计算效率也能满足集卡调度的实时性需求.     

一种集装箱港口集卡的动态调度方法

在集装箱港口中,设备的配置和调度对港口的运作效率有着较大影响。为了研究集装箱港口岸桥与集卡的调度,在混合交叉作业模式下,基于集卡运输时间和集卡排队等待时间的权重系数考虑,建立了以总作业时间最小为目标的集卡动态调度模型,实现了不同船舶装船作业和卸船作业同时进行的集卡动态分配。最后,通过对集装箱港口实际作业流程的建模仿真,例证了本文模型的有效性和实用性。     

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.     

基于双向信息传递的场桥配置与集卡预约协同优化

基于集卡司机与码头之间信息的双向传递,提出考虑场桥资源动态配置的集卡预约新模式.在该模式下,场桥资源配置信息以及码头繁忙信息将在预约过程中作为决策辅助信息反馈给集卡司机,并设计双层遗传算法求解动态预约过程中场桥资源配置的优化问题.新预约模式与传统预约模式、等额预约模式在不同情形、规模算例下的仿真对比表明,新预约模式对于削减作业高峰、缩短集卡在港时间具有有效性与实用性.     

集装箱船舶装卸作业时起吊设备-车辆的规划研究

针对集卡、堆场起吊设备和岸桥设备在集装箱船舶装卸作业时的规划问题提出了一个起吊设备一车辆的规划模型．模型对岸桥装载规划、堆场起吊设备路径选择和集卡分配进行了系统的优化,其优化目标是相关设备的空闲和堆场起吊设备空驶时间的最小化．针对模型提出一种改进的遗传算法,并根据其特性减少了搜索空间．实验表明,上述模型针对整个装载过程获得了系统模拟结果,其算法在允许的运算时间内能获得稳定的满意解．     

集装箱港口装卸作业设备集成调度

为提高集装箱港口的装卸效率,采用混合Flow Shop调度理论,将集装箱任务的装卸过程看作岸桥装卸、集卡运输和场桥装卸的三阶段混合Flow Shop调度问题,建立装卸任务完工时间最小化为目标的集成调度混合整数规划模型.使用矩阵编码方式的遗传算法对模型和算例进行求解,结果表明:集成调度方法比岸桥、集卡、场桥协调调度方法更具有现实意义,通过扩大任务规模,遗传算法求解结果与模型下界进行比较,当集装箱任务规模在100个以上时,求解结果与模型下界之间差距都在5%以内,证明了算法有效性.     

基于缓存思想的集装箱码头泊位作业优化

为保持泊位作业的高效运转,提高集装箱码头作业效率,针对泊位作业中岸桥可能出现的等待问题,建立一种船舶服务时间的数学模型.从初始、循环、收尾3个状态来研究泊位作业,着重分析集卡和岸桥作业的衔接,寻找出现泊位作业阻塞或死锁的原因.借鉴计算机领域中的缓存,提出缓存区域作业.应用缓存区域作业的泊位作业模型能够使岸桥保持持续工作,大大缩短了船舶服务时间.采用MicrosoftExcel的模拟算例结果表明,该优化方法可有效提高泊位作业效率.     

基于协作能力约束的港口集卡调度优化策略

为提高集装箱船舶装卸过程中集卡和吊装设备同步作业效率,引入基于时间窗的冲突反馈机制。首先根据港口物流常规工作参数,结合港口物流成本计算方法,预先分配集装箱装卸任务,规划转移路线,然后在工作过程中实时监控集卡队列行驶位置,设计基于能力约束判断的资源协作模型,解决吊装作业溢出问题。为避免局部收敛,模型应用了改进的量子遗传进化算法进行求解。案例分析表明:资源协作能力约束下的集卡调度实施后,泊船停靠时间大大缩短,堆场通道堵塞现象大大减少。因此,通过协作能力约束分配港口物流资源可以在控制港口内部物流系统整体成本的基础上改善物流效率。     

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.