出口箱随机入港下的箱区选择与箱位分配协调调度

针对出口箱随机入港下的分散堆放与随机选位对集装箱卡车行驶和场桥取箱作业的影响,提出了出口箱的箱区选择与箱位分配协调调度问题,并以箱区位置、箱量分配、箱位分配为决策变量,以集装箱卡车接运单位TEU平均作业时间最少、场桥作业成本最低为目标,构建了出口箱箱区选择与箱位分配两阶段非线性整数规划模型.设计了基于遗传算法的双层启发式算法,上层用于箱区搜索,确定出口箱堆放箱区及箱量分配;下层用于箱位搜寻,并依据场桥取箱顺序规则,确定具体堆放箱位或重选堆放箱区.通过算例分析结果表明:与集中入港下集中堆放相比,对出口箱随机入港下分散堆放的箱区选择与箱位分配进行协调调度同步优化,可以减少单位TEU平均装卸时间5.46%,并显著降低堆场作业成本,模型与算法可行有效.     

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.     

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.     

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.     

基于装卸协同作业的集装箱码头集卡调度及配置优化

为研究集装箱码头集卡线路优化问题,在待装集装箱船舶与待卸集装箱船舶同时作业情况下,研究集卡的运输路径,建立集卡行驶路径最短的优化模型,并对优化模型进行数值试验,在合理时间内获得了最优结果.在此基础上以岸桥等待时间最短估算作业需要配备的最佳集卡数量.该模型和方法为码头集卡线路优化问题提供了决策支持.     

同船装卸协调作业模式下的集卡路径优化调度

为提高集装箱码头的装卸作业效率,合理使用集装箱码头作业机械资源,研究了基于同船同步装卸协调作业情况下集卡行驶路径问题,并综合考虑了岸桥的作业时间,使得在这种装卸调度模式下,集卡的行驶时间和岸桥装卸集装箱的总作业时间最小.并对所建模型进行了数值模拟,给出了集卡行驶的最优路径,岸桥进行装卸同步作业的次数.与传统的调度模式相比较,大大缩短了集卡的行驶时间以及降低了集卡的空载率,同时也提高了岸桥的作业效率,总体提高了机械设备的利用率.     

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.     

求解具有时空约束的天车调度问题Memetic算法

天车调度是一个NP难的多机多任务调度问题.针对炼钢-精炼-连铸生产过程中的天车调度问题,考虑时间和空间约束,建立了以钢水等待时间最少为目标的天车调度模型.提出了改进的Memetic算法,设计了采用任务分配规则和冲突处理规则的个体解码方式、PPX交叉算子和局域搜索算子;用该算法对模型进行求解,并与遗传算法进行比较.对某钢厂炼钢-精炼-连铸生产过程的天车调度问题的测试表明:与遗传算法相比,用该算法求解的等待时间最多减少1667%,并具有很高的稳定性.     

自动化码头支架式单悬臂箱区下场桥调度

为提高自动化码头的箱区作业效率,提出支架式单悬臂箱区布局方案,在此基础上进行场桥调度.考虑场桥间的安全距离及支架缓冲区数量约束,建立整数规划模型,并设计遗传算法对模型进行求解,并对两种布局下场桥调度进行对比.结果表明,在支架式单悬臂箱区布局下,场桥作业效率提高14.50%,场桥等待时间减少65.99%.支架式单悬臂箱区布局可更好地解决多场桥联合作业的优化问题,提高箱区作业效率,为自动化码头箱区规划提供了新思路.     

MAS与启发式算法结合的汽车滚装码头堆场作业调度

基于汽车码头堆场资源调度问题的基本假设,将MAS技术与启发式算法结合,进行分布式汽车码头堆场作业调度研究.首先建立汽车滚装码头堆场作业系统数学模型,通过模型求解确定调拨策略,根据调拨策略制定高效的汽车滚装码头堆场计划以提高堆场利用率.然后采用Anylogic仿真软件对计划制定的策略建立仿真模型,实现多个Agent之间的复杂交互.最后依据某汽车码头运营的历史数据,分析不同策略下以往堆场计划的执行状况,确定新的堆场作业计划,同时建立评价指标以评判设计策略的优劣,为堆场计划的制定提供依据,也为汽车码头合理的运营管理提供支持.通过仿真实验验证了模型的可信性和系统的实用性.     

特大型汽车起重机车架的有限元分析

特大型汽车起重机车架可简化为薄壁杆件结构，本文用微弯板仿真平面板结构，避免了共面节点的第六自由度问题，对吊臂在三个不同工况位置进行分析，给出了车架的受力情况及变形情况，结果表明用微弯板能较精确地对薄壁杆结构建模。     

基于集装箱堆场翻箱问题历史研究成果的探究

集装箱堆场为提高堆场效率,减少船舶在港时间,在岸桥、场桥、龙门吊、集卡及其它们之间的协同运作和集装箱的操作方面都做出了努力,集装箱翻箱问题作为影响集装箱堆场的重要指标也受到了高度的重视。已有的文献已经对堆场中的翻箱问题做出了一定的研究,并取得了一定的成果,对堆场实际运作提供了理论支持。本文主要是通过对已有文献中针对翻箱问题的解决方案进行归纳总结,结合对实际堆场的调查提出目前解决翻箱问题的关键点和未来可能的研究方向。     

集装箱码头集卡作业的路径选择

为合理使用集装箱码头的集卡资源,提高集装箱码头的装卸搬运作业效率,建立在作业面作业模式下,综合考虑岸桥作业时间、场桥作业时间的基于时间最短的集卡调度模型,并进行了数值仿真,旨在解决在不同船舶装船作业和卸船作业同时进行前提下集装箱码头集卡作业路径选择问题.结果表明,该模型很好地解决了集装箱码头集卡作业路径选择问题,提高了集装箱码头的作业效率.     

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.     

改进遗传算法及其在矿山生产调度中的应用

基于多目标生产调度的特点和不足,从采掘运输成本和矿石品位两个角度出发,考虑矿石种类、铲位出矿量及卡车调度等因素,构建了多目标矿山生产调度模型.结合遗传算法解决多目标优化问题的优势,提出了基于改进遗传算法的矿山生产调度策略以及实现过程,并将改进前后遗传算法对模型的求解进行对比.模拟实验结果表明,运用改进遗传算法对矿山资源...     

炼钢车间多天车动态调度仿真方案

针对炼钢车间多天车动态调度问题，提出了一种滚动调度策略下的仿真调度方案.模型目标函数考虑了最小化天车调度与工序调度在时间节奏上的偏离度，同时考虑了最小化天车工作量及其差异；约束条件在遵守天车避碰约束的同时，考虑了工位容量约束和重调度各种初始条件对天车调度的约束.模型以基于仿真的启发式方法求解.以某炼钢车间双天车调度为实例进行了仿真实验.实验结果表明，该天车调度方案能够维护工序调度稳定，减少和均匀天车工作量.滚动调度策略下，提出的启发式方法所得解的优化性能最高能达到最优解的96.3%.提出的滚动调度策略下的启发式方法相比于现场采用的实时规则调度方法，调度优化性能提高26.4%.     

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.     

多级多受灾点连续消耗应急物资调度优化策略

灾后应急救助十分关键,特别是多地同时受灾情况下.为此,考虑将灾民安置与物资运输一体化规划,建立连续消耗多级应急物资调配数学模型.在此基础上,以应急系统施救成本和施救不及时损失为目标函数构建优化模型,并应用遗传算法(GA)和序列线性规划(SLP)算法相结合策略对物资调配进行优化.构造四级救灾物资调配算例模拟救灾过程.数值结果表明,使用GA全局寻优结合SLP局部寻优策略相较单一优化算法能有效找到更优解.所提出的优化策略可为灾后多级多受灾点连续消耗应急物资调度提供可行方案.     

基于动态双种群粒子群算法的柔性工作车间调度

针对标准粒子群优化算法存在易陷入局部最优点的缺点,提出了一种基于动态双种群的粒子群优化算法(DPSO).DPSO算法将种群划分成两个种群规模随进化过程不断变化的子种群,两个子种群分别采用不同的学习策略进行进化,并在进化过程中相互交换信息.该算法提高了全局寻优能力,有效地避免了早熟收敛的发生.将以DPSO算法为基础的排序算法和启发式分配算法(HA)相结合形成了解决柔性工作车间调度问题的新方法(DPSO-HA).通过对算例的研究和与其他方法的比较表明,该方法是有效可行的.     

面向作业车间调度问题的遗传算法改进

为了获得遗传算法在作业车间调度问题上的最优化解,提高算法的迭代速度,研究了遗传算法的改进方法,以工件的加工时间最短为目标建立调度模型。在算法上提出了基于概率改进的具有自适应能力的交叉与变异算子,以求作业车间调度问题的最优解。在遗传算法上采用精英保留策略方法,并结合改进的自适应算子对问题进行求解。以基准案例LA01和FT06作为实验仿真对象,获得了相应的甘特图以及搜索过程曲线。仿真结果表明,与未改进的算法相比,该算法能够更加快速地获得最优解。改进后的算法在搜索上更加快速有效,在求解作业车间调度问题上具有一定的可行性,更加适合工业加工生产。