自动化集装箱码头堆场内双起重机调度模型与算法

为提高自动化集装箱码头堆场的作业效率,针对堆场同一箱区的两端作业(堆存或取出),考虑双起重机时空同步约束条件,以最小化作业总完成时间为目标,建立双起重机调度混合整数规划模型,确定起重机在每个时间点上所处贝位及其作业状态(移动或装卸),设计遗传算法对大规模任务数量问题进行求解.算例分析结果表明,在大规模问题上,GA在解的质量上逐渐优于CPLEX算法,且运算时间远小于CPLEX,证明了该双起重机调度模型与算法的有效性及合理性.     

差分进化算法求解自动堆垛起重机调度问题

[目的]研究了自动化码头双自动堆垛起重机(Automatic stacking crane,ASC)调度问题,为了提高堆场的作业效率,考虑ASC作业过程中的干扰和冲突,以极小化所有作业的总完工时间为目标,建立自动化码头双ASC调度问题的混合整数规划模型.[方法]通过CPLEX求解器对模型进行求解.为了解决中等规模问题,设计了基于任务编码的离散差分进化算法进行求解,并把求解结果与遗传算法求解结果进行对比分析.[结果]所设计的离散差分进化算法能够在要求的时间内解决自动化码头双ASC调度问题;[结论]相较于遗传算法,本文提出的算法寻优能力更强.     

考虑翻箱作业时出口箱堆场作业调度优化

基于出口箱的堆场操作实务,考虑堆场起重机取箱作业的现实约束,以作业过程中翻箱次数最少为目标,对堆场作业调度问题进行建模,提出了两阶段混合动态规划算法,将启发式规则嵌入动态规划算法中,以避免出现状态数"组合爆炸"增长的情况.通过仿真算例,并与实际调度规则及现有研究方法所得调度方案进行对比,验证了模型以及优化算法的有效性与实用性.结果表明,所提出的模型和算法可以在较短的求解时间内获得多组装船方案,且其翻箱次数显著降低.     

考虑集卡到港时间延迟的堆场起重机动态调度研究

在集装箱码头的集港作业中,集卡延迟到港可能导致已制订堆场起重机作业计划变得次优甚至不可行.因此,及时为延迟到港任务更新作业计划具有必要性.考虑集卡到港时间延迟的堆场起重机动态调度问题,基于任务批次分配策略,将调度期划分为多个时段,在每个时段内生成作业计划.以完成时间最短为目标,建立起重机调度混合整数规划优化模型,并提出下界推导模型.提出迭代重优化框架,每当任务延迟到港,就会重优化相应批次的作业计划.在框架内,设计遗传算法求解各批次原有作业计划;设计贪婪插入算法重优化带延迟到港的任务,更新原有计划.实验结果表明,模型、下界推导模型具有正确性和有效性,算法具备良好的求解性能;缩短调度时段长度有利于快速生成起重机作业计划;延迟到港箱量占比越大,作业时间越长,且随着调度时段长度减小,这一影响逐渐弱化.     

求解调度问题的粒子群算法编码方法研究

利用粒子群算法求解调度问题的关键是建立有效的粒子编码结构.介绍了作业车间、流水车间和并行机调度等3类典型调度问题的特点,阐述了求解调度问题的粒子群算法结构,指出设计粒子群算法编码方法需要考虑的3个关键问题.提出3种求解不同调度问题的粒子群算法编码方法,并从生成调度解的可行性和有效性、粒子群计算模型的适用性和解码过程的复杂性等几个方面对粒子编码方法进行分析.以作业车间调度问题为例,验证了所提粒子编码方法的有效性.     

集装箱码头同贝同步装卸调度的多阶段混合流水线模型

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.     

基于蚁群算法的虚拟企业生产任务调度优化研究

描述了虚拟企业生产任务调度的层次框架,该调度框架包括虚拟企业全局调度和合作伙伴局部调度两个层次.针对虚拟企业调度层的优化问题,综合考虑虚拟企业生产任务的时序逻辑关系、作业时间和生产任务集等影响因素,建立了以任务总作业时间最小化为目标的数学模型,并基于蚁群算法对上述优化模型进行了求解.应用实例与算法比较验证了优化模型与求解算法的有效性.     

考虑翻箱作业的铁路集装箱中心站起重机调度

为了保证铁路集装箱中心站高效地完成站内转运,利用阶梯恶化函数表示翻箱作业过程,并以此构建轨道式集装箱起重机调度优化模型。由于精确算法难以在合适的时间内获得大规模问题的最优解,在此提出自适应邻域搜索规划算法。该方法采用自适应大规模邻域搜索框架,并采用标准求解器求解产生的子问题。研究结果表明:本文方法在处理高达100个作业任务的算例时也能在较短的时间内给出较优解,可为站场转运作业过程中资源调度问题提供决策支持。     

厂内甩挂运输中车辆同步调度问题及求解

为了提高大型制造企业厂内运输中车辆的使用效率,文章提出了一种新的甩挂运输调度方案。综合考虑厂内运输任务的特点和空挂车的调度需求,设计了牵引车、空挂车、重挂车在同步调度下的运输方案,建立了带硬时间窗的牵引车、挂车同步调度模型;根据空挂调度和重挂调度设计了求解牵引车挂车路径问题的禁忌搜索算法,设计基于贪婪算法的车辆选择策略用于作业序列的解码;最后通过求解某钢铁企业厂内甩挂运输网络算例,验证了牵引车、挂车同步调度模型的正确性和算法的有效性。     

基于项目网络拆分决策的多项目协同调度问题建模

以大型工业品资源共享型节拍式流水装配过程为背景,提出基于项目网络拆分决策的多项目协同调度问题.根据装配过程作业的周期性调度需求,将单个项目的作业集合划分成共享资源的多个并行执行的协同子项目,以最小化节拍时间为目标,建立了项目网络拆分与项目调度同时决策的数学优化模型,设计了一种双层循环迭代算法以对模型进行求解.算法的上层是基于有效时序约束数量的作业划分构造型启发式算法,可在多项目网络之间调整作业的从属关系;算法的下层采用基于优先规则的启发式算法对上层拆分后的多项目网络进行求解,并将调度结果反馈至上层,通过循环迭代不断优化项目来调度计划.数据实验结果表明,所提算法能够有效提高资源利用率,且其求解质量和效率较高.     

带有软时间窗约束的车辆调度问题

利用节约式启发算法,在带有硬时间窗约束的车辆调度问题的基础上,提出一种有惩罚机制的求解带有软时间窗约束的车辆调度问题模型及算法.用实例对改进后的算法进行了验证,证明了算法的有效性以及在求解过程中表现出的良好性能.     

基于多智能体技术的虚拟企业任务调度

采用多智能体技术构建了虚拟企业任务调度运行模型,该模型包括管理智能体、任务智能体、资源智能体等.针对模型中的调度优化问题,以资源智能体所承担的生产任务为对象,综合考虑资源智能体自身已确定的生产任务、完成虚拟企业生产任务所需作业时间及转运时间等因素,建立了以制造时间最小化为目标的优化调度模型,并给出了粒子群优化求解算法.最后以工业机械手制造实例说明了任务调度模型及求解算法的有效性.     

动车所调车作业计划优化模型与算法

本文在分析动车组一级修作业流程特点的基础上,将动车所调车作业计划优化问题构建为整数规划模型并设计了融合"股道均衡分配规则""股道无效占用时间最小化规则""冲突消解策略"的启发式算法对问题进行求解,以动车所实际案例为背景验证了模型和算法的有效性。结果表明,所提出优化模型和算法是有效的;所提启发式算法相比三类常见的调度方法具有明显的优越性。     

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。     

求解作业车间调度问题的改进飞蛾扑火优化算法

针对作业车间调度问题,为了克服早熟收敛和容易陷入局部最优等不足,提出一种基于Lévy飞行的改进飞蛾扑火优化模型(LMFO)。首先,采用MFO算法求解作业车间调度问题,并与粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)进行对比研究,证明了MFO算法求解此类问题的有效性;然后,采用改进的随机键编码,引入Lévy飞行对MFO算法进行改进;最后,仿真实验表明,LMFO算法在求解作业车间调度问题时优于MFO、PSO和GA算法,能够跳出局部最优找到更好的解,且具有一定的鲁棒性。     

考虑优先权规则的自动化码头穿越式双ASC调度

自动化堆场起重机(ASC)的调度对于提高自动化堆场设备的作业效率至关重要。针对穿越式双ASC的调度优化问题,考虑集装箱任务组的时间窗约束和ASC之间可能发生的冲突,建立了多目标混合整数规划模型。为了解决在同一贝位上任务之间的冲突,提出了8条优先权规则,将优先权赋予评分高的任务,并通过算例对模型的实用性进行检验,对模型参数的变化设计了3组实验。实验结果表明:当作业任务的数量到达16时,采用优先执行海侧任务的优先权分配规则(R4)所产生的作业成本均低于采用其他规则产生的作业成本,并且增长速率和波动幅度均较小。当任务中存取比例和海陆侧比例均趋近于1时,作业成本、重载成本和空载成本会达到最小,作业成本相比其他情况减少了4%~16%。在实际操作中,当存取任务数量和海陆侧任务数量相差较小时,对发生冲突的任务采取R4规则,可以优化整个作业过程并达到成本趋于最小化的目的。     

基于启发式算法的自动化跨运车作业调度

针对自动化集装箱码头自动化跨运车(automated straddle carrier,ASC)的调度问题,首先建立混合整数规划模型,基于ASC可以独立完成集装箱在岸边和堆场之间的运输作业这一特性,将自动化集装箱码头ASC的作业调度问题转化为同时取货送货问题,并提出一种先完成先执行(first finished first insert,FFFI)启发式算法进行求解,实现集装箱任务分配,确定ASC的作业序列,计算每辆ASC的使用率.最后,通过改变集装箱任务数和ASC数量验证该算法的有效性和可行性.     

以JIT为目标的柔性调度作业完工期求解算法

由于高度的计算复杂性,柔性调度是NP-hard问题,采用数学规划方法很难求得最优解.智能优化算法(如遗传算法)求解此类问题的近优解的有效性和实用性已被证实.在用GA算法求解此类调度问题时,如何确定一个染色体里所包含的每一个作业的完工期是一个非常关键的问题.该文深入分析了影响作业开工、完工时间的制约因素及其之间的关系,在此基础上,提出一个以JIT为目标的柔性调度作业完工期求解算法;在Matlab平台上进行了仿真.实验结果表明,本算法在求解各作业完工期时是有效和实用的.     

成像卫星密集任务合成方法及其调度算法

当一般卫星面临问题规模较大且任务比较密集时,传统的调度模型会出现任务排斥,造成观测效率及观测收益都较低的现象.针对该问题,提出了基于任务合成机制的多星调度算法.首先,考虑任务之间的约束条件,建立基于均值漂移的卫星任务合成算法;然后,考虑卫星资源的固存约束、能量约束,以及观测任务之间的观测时间、观测角度等约束条件,建立了基于均值漂移的多星任务合成调度问题模型;最后,结合任务合成算法及问题特点,用改进的蚁群求解算法进行求解,并设计了Insert搜索算子来提高算法的探索能力.仿真实验验证了该任务合成方法及求解算法的效率.     

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.