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     

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.     

考虑碳排放和预约机制的送箱集卡多码头调度问题

考虑送箱集卡多码头调度的低碳、高效化要求,及为解决集卡不规律到达导致码头拥挤问题而提出的集卡预约集港机制,以单一外堆场调用送箱集卡数量最小及多集装箱码头调度方案碳排放总量最小为目标,构建了单堆场多码头送箱集卡调度模型.设计了改进的蚁群算法对该模型进行求解,得到按时间段划分的港外堆场多码头集卡低碳送箱方案,通过算例验证了所构建模型和算法的有效性.结果表明,考虑碳排放和预约机制的送箱集卡多码头调度方案所需集卡数量少,工作时间短,兼顾了集装箱码头集卡送箱作业低碳和高效的要求.     

Integration of Berth Allocation and Quay Crane Assignment in Tidal Container Ports

Tide is a significant factor which interferes with the berthing and departing operations of vessels in tidal ports. It is a preferable way to incorporate this factor into the simultaneous berth allocation and quay crane( QC) assignment problem( BACAP) in order to facilitate the realistic decision-making process at container terminal. For this purpose,an integrated optimization model is built with tidal time windows as forbidden intervals for berthing or departing. A hind-and-fore adjustment heuristic is proposed and applied under an iterative optimization framework. Numerical experiment shows the satisfying performance of the proposed algorithm.     

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.     

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.     

具有岸桥碰撞和甲板约束的岸桥混合装卸作业调度优化

针对具有岸桥间不可相互穿越及安全距离约束、甲板开闭约束的集装箱码头岸桥混合装卸作业的调度优化问题,分析了岸桥装卸与移动过程中的相关性质,并提出一种基于减小岸桥移动距离和均匀化岸桥负荷的启发式算法.在该算法基础上设计了一种遗传算法,进一步搜索最优解,并推导了问题的一个低界.数据实验表明,所提出算法的解具有良好的质量和较高的时间效率.     

基于集装箱任务组时间窗的堆场场桥调度模型建立与求解

有效的场桥调度模型对于减少集卡等待时间从而增加集装箱码头的产出量是非常关键的.考虑实际操作中单场区内多台场桥同时工作、互有干扰以及存取箱同时操作等约束,建立了基于任务组时间窗的以集装箱作业时间延迟或提前量最小为目标的数学模型.采用Gurobi进行优化求解本模型求得大规模堆场上场桥作业调度问题.经实际算例计算发现所得结果与实际相符.该模型在解决集装箱码头大规模问题中以及在获取解的质量与获取解所需时间上都优异于其他模型.     

求解具有时空约束的板坯库天车调度问题Memetic算法

研究了钢铁企业板坯库天车调度问题,考虑了时间和空间以及热轧计划等实际限制,建立了一个板坯出库天车调度模型.针对天车调度问题具有实时性和不可交叉性的特点,设计了基于优先关系的天车分配编码方式、离散事件动态仿真解码、自适应交叉算子以及在交叉和变异后进行模拟退火局域搜索的Memetic算法.通过某钢厂板坯出库过程中天车调度的实际数据对模型和算法进行仿真测试,实验结果表明:该算法具有很高的收敛性和稳定性,满足实际生产需要.     

A Decision Support Method for Truck Scheduling and Storage Allocation Problem at Container

Truck scheduling and storage allocation, as two separate subproblems in port operations, have been deeply studied in past decades. However, from the operational point of view, they are highly interdependent. Storage allocation for import containers has to balance the travel time and queuing time of each container in yard. This paper proposed an integer programming model handling these two problems as a whole. The objective of this model is to reduce congestion and waiting time of container trucks in the terminal so as to decrease the makespan of discharging containers. Due to the inherent complexity of the prob-lem, a genetic algorithm and a greedy heuristic algorithm are designed to attain near optimal solutions. It shows that the heuristic algorithm can achieve the optimal solution for small-scale problems. The solutions of small-and large-scale problems obtained from the heuristic algorithm are better than those from the genetic algorithm.     

基于吸引子布局算法求解码头泊位岸桥分配问题

泊位和岸桥资源是港口码头的重要稀缺资源,如何合理的安排调度船舶靠泊和岸桥工作对港口码头的作业效率有极其重要的影响.同时研究了泊位分配与岸桥调度分配问题,通过将靠泊时间、岸桥使用以及泊位占用进行抽象化,成为一种矩形评价块,并将整体靠泊作业过程转化为一种新的三维矩形布局问题进行研究.计算表明,将传统建模方法转化为空间布局模型可全面考虑靠泊过程中各类型资源的占用,并可有效提高各类资源在靠泊作业中的总体宏观效率,与传统建模和算法相比有明显的优越性和更全面的统筹性.     

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.     

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.     

考虑转移策略的物料配送和空箱回收集成优化

为了降低飞机移动装配线物料供给成本,构建了考虑转移策略的物料配送和空箱回收集成决策模型并设计了求解算法。在配送和回收任务调度的基础上引入了转移任务和线边物料存放的决策,以最小化小车出行成本为目标建立了数学模型并设计了一种以混沌差分进化算法为框架的双层迭代算法。算法上层对配送物料的分批进行搜索,综合考虑小车装载能力和线边空间约束,通过启发式算法对配送小车的发车时间和线边存储位置进行决策,结合转移小车的线边循环运作方式,设计了修复算子对调度和存储方案进行再优化;算法下层对无法即时装载的空箱组批进行搜索,使用转移调度算法进行解码。通过数值实验验证了该模型和算法的有效性。     

基于逆向强化学习的装船时堆场翻箱智能决策

集装箱码头装船时堆场翻箱具有时序性与动态性,属于NP(non-deterministic polynomial)难问题。针对常见的顺岸式集装箱码头堆场,以最小化总翻箱次数为优化目标,考虑翻箱对装船连续性及效率的影响,基于马尔科夫决策过程构建装船时堆场翻箱模型,设计逆向强化学习算法。为验证算法的有效性,以随机决策为基准,将设计的逆向强化学习算法与码头常见规则决策、随机决策对比。结果表明,贝位堆存状态不佳时,常见的规则决策不一定优于随机决策;逆向强化学习算法可有效挖掘隐含专家经验,收敛至最小翻箱次数的概率更高,且不同堆存状态下均能更好地限制单次发箱的翻箱次数,可实现装船时堆场翻箱智能决策。     

飞机移动生产线物料配送与空箱回收集成建模

为了解决飞机移动生产线中作业物料的供给问题,构建了飞机移动生产线物料配送与空箱回收集成决策的模型并设计了求解算法.在物料组批和小车调度的基础上,引入了空箱的回收决策,建立了以小车出行次数最小化为目标的数学模型并设计了一种以遗传算法为框架的启发式算法.在遗传算法较优的全局搜索能力下,综合考虑小车的运载能力与线边空间的存储能力,设计了启发式算法对物料与空箱的组批方式以及小车出行时刻三类变量联合进行决策,并结合了局部搜索算法进行再优化.对提出的算法进行了数值实验,实验结果证明了模型与算法的有效性.     

冷藏箱在堆场管理中的监管体系研究

针对集装箱码头在冷藏箱的日常管理过程中容易出现的管理风险,提出建立一套多岗位、全覆盖、互相校验的冷藏箱监管体系,希望通过体系的设置和完善,减轻码头对冷藏箱监管不当造成的货损,提高管理效率,保证冷藏箱货物质量.     

基于欧拉方法的集装箱堆场集卡路径控制策略

描述了Ye等建立的在集装箱堆场内作业车辆多、道路狭窄且数量有限的情况下,车辆如何选择行驶路径及提高堆场作业效率的模型.研究了堆场中集卡路径选择的控制与决策问题,提出了以道路资源为研究对象的思想,引入了欧拉方法,使堆场中集卡能够从时间和空间两个方面预测堆场道路的畅通或阻塞趋势,从而选择较畅通且距离较短的路线行驶.实验结果表明,该方法的阻塞时间和总的作业时间均明显短于Ye等的策略,验证了该方法的有效性.     

集装箱堆场三维防风仿真系统设计与实现

运用OpenGL的建模、光照、材质、雾化等技术,实现集装箱堆场的仿真,获得效果良好的三维真实感图形.主要建模对象包括集装箱、堆场、海平面和雨.通过控制堆场的顶点来控制堆场的形状,并提出通过判断俯视图是否相交来进行堆的碰撞检测的方法.在粒子系统的基础上,探讨风雨模型的可视化,提出以线元来为基本造型单位构造风雨场景,通过漫游、雾化、纹理映射等技术,进一步增强堆场的三维真实感.     

集装箱货车高速侧风行驶稳定性分析

探讨一种将汽车空气动力学与系统动力学相结合的方法,开展了侧风对高速行驶集装箱货车行驶稳定性的影响研究. 采用数值模拟方法得出3~7级侧风下,集装箱货车在常用车速及极限车速下的气动力及气动力矩的变化规律,并通过将一系列Step函数添加到Adams/car软件建立的系统动力学模型中进行行驶安全性分析. 选取侧向位移和偏折角作为评价的指标. 研究结果表明侧风为7级时,集装箱货车的速度应保持在80 km/h以内;侧风为6级时,速度应保持在100 km/h以内,才能保证其行车安全.