集装箱码头岸桥与集卡集成调度问题研究

岸桥与集卡是集装箱码头的重要资源。为了提高码头的装卸效率,针对集装箱码头岸桥和集卡的集成调度问题,以完工时间最小为优化目标,考虑集装箱之间优先关系和岸桥安全边际的实际约束,建立混合整数线性规划模型,利用改进粒子群算法(IPSO)对模型进行求解,制定了粒子编码和解码规则,设计了一种新的速度更新策略来改进解的质量。实验表明,将改进算法的结果与优化软件CPLEX所求得的最优解比较,IPSO算法求得12组数值算例的平均偏差为0.582%,且CPLEX计算时间的跨度随着计算规模的扩大从2.92 s到1 h,而IPSO的求解时间控制在50 s之内,并得到最优解,证明了该模型和算法可以快速有效地解决岸桥与集卡的集成调度问题。

有限缓冲空间下岸桥和自动升降车的集成调度

为了解决自动化集装箱码头中岸桥和自动升降车(ALV)的集成调度问题,考虑ALV自身能够从地面提升集装箱的特点,提出码头前沿的缓冲区约束,建立以最小化ALV总移动时间和岸桥作业总延迟为目标函数的混合整数规划模型并进行了求解;通过数值实验将调度模型与同一问题中的自动导引小车(AGV)相比较,并对ALV的数量和缓冲能力进行灵敏度分析,结果表明在有限缓冲空间情况下,使用ALV集成调度方案的作业总成本比使用AGV的调度方案减少了近28.72%,验证了ALV在有限缓冲情况下比AGV有更好的性能,有助于提高集装箱码头整体作业效率和港口竞争力。