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.     

集装箱码头连续泊位与岸桥联合调度

为提高集装箱码头运作效率,在计划周期内,将有限的泊位和岸桥资源合理的分配给船舶,并在船舶上的装卸任务间进行动态调度,提出了基于任务的连续泊位与岸桥协调调度的模型,通过遗传算法对该模型进行求解。本文通过实例,验证了该模型和算法的有效性。     

集装箱码头泊位与岸桥协调调度优化

为缩短船舶在港停留时间,提出以船舶在港时间最小为目标的泊位与岸桥协调调度优化方法.对泊位调度与岸桥分配这两个相互关联的问题进行系统分析与集成,基于免疫遗传算法对所建模型进行相应的算法开发.对某港集装箱码头的数值仿真实验表明,泊位与岸桥协调调度比单独调度可更有效提高集装箱码头的装卸效率,减少船舶在港时间.     

基于Memetic算法的集装箱码头泊位应急调度策略

针对集装箱码头因船舶压港产生的应急调度问题,提出一种基于Memetic算法的泊位应急调度策略.首先,通过人机交互方式确定一系列不同长度的恢复时间;其次,在每段恢复时间内采用Memetic算法对相应船舶集合进行重调度,以实现甩港船舶数最少的优化目标;最后,通过综合分析恢复时间和优化结果确定最终方案.试验结果表明,该优化策略可使集装箱码头在尽量完成船舶作业的同时,以最快速度恢复到正常生产秩序,可供集装箱码头应急决策时参考.     

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%.     

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.     

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.     

基于共享泊位分配模型的新建停车场规模

为缓解城市停车泊位供需不均衡的问题,对城市新建停车场泊位规模问题进行研究.采用共享泊位分配模型对停车需求进行预测,在此基础上引入了灰理想关联熵理论提出停车场规模修正系数概念,实现了对新建停车场泊位数量规模的测算.选取拉萨神力时代商圈范围内的三个新建停车场为研究对象,对其商业区和居住区的停车泊位供给现状、停车需求实际、平...     

多输入线性系统极点配置问题的算法研究

极点配置是通过一个状态反馈矩阵的选取,使闭环系统的极点配置在希望的位置,从而使系统具有较满意的性能。对于多输入线性系统,状态反馈矩阵K的解不唯一,目前常用的设计方法都没有解决K的优化设计问题。将遗传算法引入基于Sylvester方程的算法中,优化反馈矩阵,仿真结果表明,该算法求出的反馈矩阵K优于其他各种方法。     

基于双层启发式遗传算法的三维装箱问题

三维装箱问题是一类组合优化问题,多用于物流运输业的货物装载,具有重要的实践意义。它的最优解受多种条件因素的影响,求解形式复杂且计算量较大,所以常用启发式算法来解决。以空间分割为原则的启发式算法融入遗传算法中并结合二层规划的思想,提出一种基于双层启发式遗传的三维装箱算法。通过双层启发式遗传策略分别对可行解进行广度和深度的搜索来提高寻优效率,从而得到最优的三维装箱方案。在此基础上利用具体算例进行运算和分析,证明该算法在空间利用率和稳定性上都有较好的效果,同时装箱方案可以依托计算机技术进行三维可视化,可为三维装箱问题的信息可视化提供理论依据。     

货郎担问题的新解法及其算法设计

货郎担问题是运筹学中的一个著名例题。目前使用分技定界法及动态规划方法求解，本文介绍使用元素判别值进行求解的新方法及其算法设计和程序实现，它比现行方法简易有效。     

一种基于最小树的组播路由算法

文章研究了最小树的一些特点，推广了Dijkstra算法，并在此基础上提出了一个适用于网上电影在线收看系统的组播路由算法．在求组播树的过程中，首先利用Prim算法求出包含给定节点集的最小树，再根据最小树的特点，利用推广的Dijkstra算法为最小树中不满足约束条件的节点重新寻路，直到树中所有的节点都满足约束条件．     

一种基于遗传算法的无线传感器网络路由算法

针对传感器节点在能量储备、计算能力、通信能力方面制约性强等问题,采用进化算法理论,提出一种适用于无线传感器网络的移动Agent路由选择算法.该算法能为移动Agent探测具有最小能耗的路径,同时保证信息收集的完整性.实验结果表明,该算法自适应性强,可减少传感器节点的能量消耗,满足无线传感器网络在实际应用中对移动Agent路由算法的需求.     

基于因子分析法“互联网+”时代出租车资源配置的研究

应用因子分析、描述分析、算法遍历等方法,分别构建因子分析模型、算法流程图等,讨论并研究了影响出租车供求匹配程度的主要因素、不同时空下出租车资源的供求匹配程度分布规律、各公司补贴方案是否能缓解打车难等相关问题。使用SPSS、EXCEL软件求解,综合运用定性与定量分析法分析问题。     

基于蚁群算法的公交路线走向模型及其求解

建立了新的公交路线走向的数学模型.该模型以动态直达人数为目标,路线的非直线系数为限制条件,并结合蚁群算法给出了求解路线优化设计模型的相应步骤.通过对案例的仿真,证明了该模型及求解算法的可行性和有效性.