抵港和装卸时间不确定情况下的离散泊位分配问题

在港口实际运营中,由于船舶航速变化、天气因素、岸桥机械故障、岸桥效率变化、人员安排变动等原因,船舶的抵港和装卸时间产生不同程度的波动,影响泊位分配计划的可操作性.为研究船舶抵港和装卸时间这两种不确定情况对于制定泊位分配计划的影响,本文针对离散泊位,建立了集装箱码头泊位分配的混合整数规划模型,并设计算例,采用Cplex求解.通过考虑抵港和装卸时间波动的随机性,计算不同波动程度下的船舶总在港时间,并与确定情况进行比较,得到两种不确定情况对于船舶总在港时间的影响规律.     

基于岸桥成本分析的集装箱港口泊位和岸桥分配问题

针对岸桥作业成本对装卸活动的影响,建立集装箱码头离散型泊位和岸桥集成分配的混合整数规划模型,结合具体算例,运用优化软件求解.在分析船舶在港相关成本时,通过比较不同成本比率下船舶靠泊结果,得到港口应该设置的等待成本与装卸成本比率;再根据设置成本比率后的模型,考虑在不同总岸桥数量配置下船舶在港总成本最小值的趋势,获得使目标函数最小的合适总岸桥数.研究结果表明,岸桥固定成本投入不同会影响港口船舶泊位分配和岸桥配备.     

基于船舶作业损失评价的连续泊位与岸桥分配模型研究

为研究在船舶靠泊作业过程中使港口因船舶偏离作业计划而产生的总损失最小,考虑的船舶作业偏离计划的具体情况包括：船舶到港时间偏差、船舶偏离最佳靠泊位置和船舶延迟离港这几个方面,任何一种船舶不规范作业都会导致相应的港口损失．综合考虑以上各港口损失产生的直接影响因素和基于船舶靠泊历史数据的评价性指标,进行合理的港口损失费率设定．然后,针对连续性泊位分配问题中船舶到港时间、靠泊位置以及离港时间的随机性,建立连续性泊位与岸桥分配模型,目标函数是使港口总损失最小．最后,利用CPLEX软件求解,算例结果表明模型的有效性．     

考虑服务公平性的连续泊位-岸桥集成分配

泊位和岸桥是集装箱码头非常最要的资源,合理的分派与调度可以有效地提高作业效率.目前泊位和岸桥的集成调度模型中大多以最小化船舶在港总时间或最小惩罚成本为目标函数,忽略了码头对船舶服务的公平性.为此,通过扩展现有的连续泊位分配模型,兼顾船舶惩罚成本及船舶等待与岸桥分配的公平性,建立多目标的连续泊位分配模型.设计一个三阶式邻域搜索算法, 该启发式算法包括邻域搜索安排船序列、停泊位置搜索和分配调整岸桥3个阶段.实验结果显示,不同的邻域策略取得的最优解不同,通过设置最优的邻域策略可以获取最优的目标函数值.实验表明,该模型与算法可以在接受的时间内取得最优解,相关成果可以为码头对船舶服务的公平性研究提供理论依据.     

基于多目标烟花算法的泊位-岸桥整合调度研究

泊位和岸桥是集装箱港口的两种相互关联的稀缺资源,也是船舶在港口停泊时间长短的两个决定因素。其合理的分配与调度一直是制约港口发展的重要问题,如何合理地提高泊位与岸桥的使用效率是提高集装箱码头的接纳力,提升集装箱码头生产力和服务水平的前提。本文以集装箱码头泊位-岸桥为研究对象,结合港口的实际运营情况,给出了泊位-岸桥联合调度的一个混合整数非线性规划的多目标优化模型,设计改进的多目标烟花算法对此模型进行求解,通过对爆炸产生的火花进行最优判定、变异操作,并对Pareto前端解应用外部档案机制进行存储。并进一步以国内某港口的某段时间内的实际运营情况为例,检验模型和算法的正确性。     

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     

基于泊位偏好与服务优先级的泊位和岸桥分配

针对泊位计划的泊位和岸桥联合分配问题,考虑在泊效率、船舶岸桥的平均作业速度,服务岸桥数量,船舶服务优先级,泊位偏好,准备时间和最迟必须离开时间共七个因素,以24 h内所有船舶的在港时间最短为目标函数,建立整数非线性规划模型(INLP).运用Gurobi软件和遗传算法进行求解,得出泊位计划的工作目标:昼夜计划表.并对实验结果进行岸桥平均作业台数分析.     

基于混合算法的多目标连续泊位-岸桥集成调度研究

为了多角度考虑,合理地提高码头作业效率和客户满意度.针对集装箱码头连续泊位,考虑船舶动态到达且船舶有优先级条件下的泊位-岸桥集成调度优化问题.首先,建立了基于船舶总在港时间最少、总等待时间最少,泊位偏离惩罚最小、超出计划离港时间惩罚最小的多目标泊位-岸桥集成调度一阶段模型和最小化岸桥移动成本的岸桥具体分配二阶段模型.然后,提出了一种将细菌觅食、粒子群、克隆免疫、变领域搜索相结合的混合算法.最后,用提出的算法和Cplex软件对模型算例进行求解,针对不同目标,得出具体调度方案.实验表明:混合算法比细菌觅食算法、粒子群算法和克隆免疫算法有更好的精度并且具有较快求解速度;同时具体调度方案会随着目标函数的不同而发生相应的变化,各个目标之间存在约束关系,验证了混合算法和模型的有效性.     

时间窗限制下泊位分配问题的约束规划模型

针对集装箱港口中船舶服务及作业时间在时间窗约束下的泊位分配问题,考虑船舶载重不同而产生的优先级,并把这种优先级反映到在港时间上,分别以最小化卸船完工时间为目标建立了约束规划模型和混合整数规划模型.研究结果表明:约束规划技术在求解时收敛速度快.通过数据试验证实了约束规划在港口调度如泊位分配问题中的可行性和有效性.     

基于船舶优先权的泊位和岸桥耦合优化

泊位和岸桥的有效管理一直是港口码头的重要问题.优先权主要影响船舶在靠泊过程中靠泊顺序以及靠泊时间.利用泊位和岸桥的耦合思想建立模型,通过船舶的作业量确定船舶的优先权,并将优先权作为泊位分配的目标函数的影响因子.在优先权的影响下首先确定泊位分配计划,在耦合过程中,泊位分配计划影响岸桥分配计划.这样,优先权就影响了整个船舶的泊位分配以及岸桥分配的作业情况.通过对具体算例的分析,验证了优先权对实际作业港口的影响.结果对港口具有实际应用的价值,拓展了泊位和岸桥耦合优化的研究.     

不规则型泊位与岸桥集成分配问题的优化建模和算法研究

泊位和岸桥作为港口的有限资源,对其进行优化分配有利于提高港口的作业效率,加快船舶的离港时间.由于地理条件的限制,一些港口的泊位线不呈一条直线型,而是呈“L”或“F”等形状,岸桥无法在这些不连续的泊位线上自由移动,该类泊位无法按照连续型泊位分配问题进行优化,而按照离散泊位进行优化会极大浪费泊位线的空间.本文针对不规则型泊位和岸桥集成分配问题,根据船舶停靠的相对位置和时间建立了线性规划数学模型,结合问题特性和变量关系,提炼出三个有效不等式,并采用CPLEX软件对加入不等式前后的模型分别进行求解.针对问题规模增加后,CPLEX求解时间较长的问题,本文采用了粒子群算法进行求解,并提出具有随机搜索策略的速度更新方式,避免算法陷入局部最优.实验结果表明,加入有效不等式后,模型的求解时间降低了83.39%;改进的粒子群算法比标准粒子群算法获得的优化解降低了25.21%.     

考虑多种类干扰事件的集装箱码头泊位分配问题

为有效抵抗各类干扰事件对集装箱码头泊位分配计划的影响,有必要制定具有一定鲁棒性且易于恢复调整的泊位分配计划.本文从事前角度出发,针对集装箱码头的泊位分配问题开展以下研究:首先,对码头内干扰泊位分配计划实施的事件进行识别和分类;然后,通过量化以上干扰事件在泊位分配模型中产生的影响,并以最小化船舶的等待时间成本、离港延误时...     

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。     

不确定需求下多类型自提点多目标选址

考虑顾客快递数量的不确定性,引入顾客满意度函数,以自提点运营成本最小化和顾客满意度最大化为目标,构建多类型自提点选址问题的整数二次规划模型,通过高德平台获取需求点与自提点之间的实际取货距离,运用三角模糊数刻画顾客快递数量的不确定性,进而将模型转化为模糊机会约束规划模型。采用Epsilon约束算法结合Cplex求解器对实例求解,并对比NSGA-Ⅱ算法,再应用模糊集理论得出折中解,折中解方案较目标最优方案顾客满意度降低了11.4%,运营成本增加了26.3%。结果表明：随着顾客快递数量的增加,自提点的运营成本和顾客满意度均呈现先增后减的趋势;构建多类型自提点可以有效兼顾成本和顾客满意度,实现系统最优。     

灾后初期考虑需求及时间不确定的应急物资配送中心选址-分配优化

面向灾后初期受灾点对应急物资需求的不确定性,考虑因通道中断造成的运输时间不确定性,以应急物资配送总成本最小和受灾点综合满意度最大为目标,构建应急物资供不应求状态下应急物资配送中心选址-分配多目标优化模型,其中,综合满意度由时间满意度和需求满意度共同刻画;设计量子粒子群优化算法对模型求解,采用遗传算法与之对比,并对相关参数进行敏感性分析。算例分析结果表明,该模型和算法是有效的,可以提供较优的选址-分配方案。     

基于粒子群算法的泊位分配集成优化研究

泊位分配直接影响着港口船舶的进港靠泊时间和作业效率.为获得合理的集装箱码头泊位分配计划,建立了以最小化船舶在港时间和码头运营成本的集成优化模型,并应用粒子群算法进行求解.通过与Gurobi软件求解结果进行对比,发现在求解大规模的船舶调度问题时,粒子群算法在求解时间上比Gurobi更有效.     

基于弹性需求和动态定价的共享泊位分配

为解决共享车位管理中的车位分配与定价问题,本文考虑价格变化对于用户不同停车时长选择的影响,分析在不同停车收费标准下用户停车时长选择的概率,并采用多项式拟合得到精细化的共享停车需求价格弹性函数。进而,为实现停车场价格的动态调整与车位分配,以平台收益最大与用户步行距离最小为目标,构建基于弹性需求和动态定价的泊位分配非线性混合整数规划模型,并设计了遗传算法。最后,本文设计了包含3个停车场共1000个泊位、共享平台运营时长为3h的算例,对模型及算法加以验证,通过对比分析,基于弹性需求和动态定价的共享泊位分配方案相比于静态定价,实现平台收益增加19%且满足了大部分停车需求,说明动态定价下共享泊位分配模型及算法的有效性,为共享平台的车位管理提供了新思路。     

基于多目标规划的停机位分配建模技术研究

目的进行民航机场停机位分配(aircraft stands assignment,简称ASA)优化建模技术研究,为机场生产调度提供理论和方法支持。方法利用多目标规划的理论和方法,深入考察机场ASA的实际过程,提出建模的假设条件,抽象出初始条件和约束条件,提出优化指标,构造出目标函数和效用函数。结果建立起了ASA问题的一个多目标整数规划模型,为后续优化算法研究奠定了基础。结论ASA优化属于NP-Hard问题,应采用现代智能算法求解;同时,采用计算机仿真的方式进行模型和算法的验证是一种便捷和有效的技术途径。     

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.     

集装箱堆场出口箱箱位分配多目标优化模型

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.