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.     

最小化最大完工时间与等待时间的岸桥作业调度双目标优化及其遗传算法

分析了岸桥支援对船舶装卸作业效率的影响,指出减少岸桥等待时间,有利于加强岸桥支援,并能提高码头整体运作效率。考虑岸桥作业不可相互穿越与安全距离等特有约束,建立了岸桥作业调度双目标混合整数规划模型,其优化目标是最小化最大完工时间与岸桥等待时间。针对该问题的NP-hard特性,设计了一种遗传算法,对算法搜索空间进行了讨论,并推导了问题的一个下界。数据实验表明,所建立的模型能够在最小化最大完工时间的同时,有效地减少岸桥等待现象的发生,其算法在允许的运算时间内能获得稳定的满意解。     

有限预知信息下集装箱码头泊位与岸桥联合在线调度北大核心CSCDCSSCI

针对码头船舶作业计划中通常存在较大比例的、需要临时排班的加班船需求,提出了具有有限预知信息的集装箱码头泊位与岸桥联合调度over-list在线模型。在分配每艘船舶服务请求时假设预知后续一个船舶请求的信息,并着重考虑了由3个相连泊位组成的混合型泊位类型、配置5个岸桥且只存在两种请求的联合调度模型;针对最小化最大完工时间的优化目标,设计出了具有最优竞争比5/4的联合调度在线策略;同时,证明了当缺少预知能力时不存在竞争比小于4/3的在线策略。上述结论表明,有限的预知能力可以有效地改进联合调度策略的竞争性能。数值实验结果进一步验证了所设计策略具有良好的执行性能。     

有限预知信息下集装箱码头泊位与岸桥联合在线调度

针对码头船舶作业计划中通常存在较大比例的、需要临时排班的加班船需求,提出了具有有限预知信息的集装箱码头泊位与岸桥联合调度over-list在线模型。在分配每艘船舶服务请求时假设预知后续一个船舶请求的信息,并着重考虑了由3个相连泊位组成的混合型泊位类型、配置5个岸桥且只存在两种请求的联合调度模型;针对最小化最大完工时间的优化目标,设计出了具有最优竞争比5/4的联合调度在线策略;同时,证明了当缺少预知能力时不存在竞争比小于4/3的在线策略。上述结论表明,有限的预知能力可以有效地改进联合调度策略的竞争性能。数值实验结果进一步验证了所设计策略具有良好的执行性能。     

基于鲁棒反应式策略的泊位和岸桥联合调度

集装箱码头作为一个复杂的物流节点, 会受到多种不确定性因素的影响. 针对这种情况, 为保证码头作业计划能够平滑执行、提高系统的鲁棒性, 提出了一种基于鲁棒反应式策略的泊位和岸桥联合调度方法, 重点研究当不确定性因素发生时, 如何通过泊位和岸桥联合实时调度提高系统的鲁棒性. 泊位和岸桥联合实时调度策略分成两部分考虑: 即泊位实时调度和岸桥实时调度; 前者采用了ASAP (as soon as possible)的调整策略; 后者采用MAS (multi-agent system)技术, 充分利用码头的岸桥资源, 设计出了一种基于CNP (contract-network-protocol)协商机制的岸桥实时调度模型. 仿真实验表明在执行阶段采用这种泊位和岸桥联合实时调度策略相比仅采用泊位实时调度策略, 可以更有效地降低不确定因素所带来的影响, 进一步提高系统的鲁棒性.     

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.     

基于护士排班问题的加班策略比较研究北大核心CSCD

加班是医院补充护理人力资源不足的常用方式,不同加班策略会对医院人力成本和护士工作满意度产生重要影响.基于此,建立了考虑加班策略的护士排班0-1整数规划模型.针对该模型提出了两阶段求解法,首先根据约束和偏好生成可用班型,然后利用遗传算法为每名护士分配合适班型,并对未达到人员需求的班次安排护士以合适的策略加班.求解得到排班周期内最优排班加班计划,以及由此带来的最小人力成本.数值实验对比了临时加班和延时加班两种策略的适用范围,分析得出组合加班策略的优势.     

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。     

基于护士排班问题的加班策略比较研究

加班是医院补充护理人力资源不足的常用方式,不同加班策略会对医院人力成本和护士工作满意度产生重要影响.基于此,建立了考虑加班策略的护士排班0-1整数规划模型.针对该模型提出了两阶段求解法,首先根据约束和偏好生成可用班型,然后利用遗传算法为每名护士分配合适班型,并对未达到人员需求的班次安排护士以合适的策略加班.求解得到排班周期内最优排班加班计划,以及由此带来的最小人力成本.数值实验对比了临时加班和延时加班两种策略的适用范围,分析得出组合加班策略的优势.     

装卸同步工艺下前方堆场布局分散度仿真研究

集装箱码头作业优化的精细管理,使我们聚焦到了前方堆场布局优化的研究领域.研究提出了集装箱堆场布局分散度的概念,利用集装箱码头作业专业仿真软件Flexsim-CT,建立了装卸同步工艺下,包括泊位,桥吊,堆场,龙门吊,集卡等主要作业设备的码头装卸作业仿真模型.分析了在泊位服务强度高低不同的场景下,堆场布局分散度策略改变对集装箱码头装卸作业时间和桥吊作业效率的影响.结合洋山深水港的实际生产数据进行了案例仿真,根据仿真结果揭示了集装箱堆场布局分散度对集装箱堆场合理规划的重要意义,同时为相关码头企业提出了堆场规划改进的建议.     

集装箱码头同贝同步装卸作业的序列优化模型

同贝同步装卸是集装箱码头提高装卸作业效率和资源利用率的有效途径和方法.其调度的复杂性体现在需要同时决策装、卸船两类集装箱在受堆场翻箱约束和舱口盖限制情况下的作业序列.针对该问题的柔性准备时间、成组调度和优先顺序约束等特点,本文建立了同贝同步装卸作业的整数规划模型.为求解模型,设计了基于遗传算法和贪婪规则的混合求解算法.最后,通过将算例实验结果与不考虑翻箱和舱口盖限制的简单下界进行比较,验证了模型与算法的有效性,说明所建立的模型有利于提高集装箱码头的装卸作业效率.     

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.     

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.     

基于免疫遗传算法的车间天车调度仿真模型

研究了多机多任务的车间天车调度问题, 提出了一种结合免疫遗传算法的仿真模型 解决方案. 该方案建立了能反映天车实际工作环境运行特征的仿真模型, 根据天车作业 跨的工位与天车位置关系进行模型空间抽象, 用可变的天车任务优先级来解决天车运行 过程中空间约束导致的多机多任务冲突; 仿真模型用于评估各种调度方案, 免疫遗传算 法则使调度方案在不断的迭代中持续优化. 以某钢厂一主作业跨的天车调运任务问题制 定天车调度方案进行模型检验, 对求解的可行天车任务分配方案, 进行比较分析, 说明 了模型方法的有效性与工程应用的可行性.     

基于循环仿真的钢铁板坯库天车作业优化

板坯库天车作业对钢铁生产整体节奏和效率起到非常重要的作用, 天车作业的优化受到库位布局、工艺流程、作业干涉等多方面因素的影响, 优化过程具有随机性, 满意解的界定具有模糊性. 为了解决这一难题, 提出了循环仿真的方法, 通过原始仿真模型和改进仿真模型的循环转换和多档模糊评判寻求优化解, 采用Agent技术设计了板坯库的仿真物流对象, 定义了仿真事件和仿真逻辑. 通过对国内某大型钢厂的应用实例表明, 循环仿真的方法对钢铁板坯库天车作业优化具有较好的实用性.     

集装箱码头泊位分配-装卸桥调度干扰管理模型

针对集装箱码头作业过程中,由于干扰事件导致泊位与装卸桥调度计划难以顺利实施这一难题,运用干扰管理方法,从码头作业成本、船舶等待成本以及计划偏离度三个方面度量系统扰动,建立泊位分配-装卸桥调度干扰管理模型,提出求解干扰管理模型的仿真优化法,设计基于局部重调度与禁忌搜索算法的仿真优化算法,利用算例对模型与算法的有效性进行了验证.计算结果表明:与全局重调度算法相比,基于局部重调度的算法可以提高计算效率,同时,干扰管理模型能够考虑各方的利益,因此得到的干扰应对方案更科学.     

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.