不确定环境下的岸桥-集卡协调调度耦合模型建立与求解

集装箱码头系统是一个由多个子系统组成的复杂的生产系统,系统内资源的调度也是非线性的复杂问题,同时涉及多种多样的不确定性因素。从不确定性的角度出发,主要考虑码头装卸设备运行参数的概率分布,研究岸桥和集卡之间的协调调度问题。采用多学科变量耦合优化设计的方法,同时考虑了集装箱任务的时间窗约束,分别建立集卡分派子模型和集卡配置子模型。并将完工时刻和集卡数量作为公用设计变量连接两个子模型,建立了协调调度耦合模型。选取上海港某码头的数据编写算例,在Visual Studio 2012环境下调用Gurobi4.0求解该耦合模型,反复迭代计算后得出最优的集卡分派方案相对于最初的调度方案,总延误时间成本下降了90.69%,集卡数量下降了30.76%,验证了本模型的有效性和实用性。

基于同时取送货的多温共配冷链车辆路径优化

为降低成本,提高效率,提出了多温共配冷链车辆路径优化问题。在同时取送货的基础上,充分考虑了多温共配运输过程中的特性以及配送节点的时间窗约束,构建了基于VRPDSP的机械式冷冻区隔车多温共配模型。利用遗传算法(GA),设计了适合于求解问题模型的染色体编码方式以及遗传算子。最后对算例进行求解,结果表明多温层冷链配送模式能够有效解决多温货物配送问题,且对比传统的冷链配送模式,总成本降低了45.72%。