考虑岸桥作业的集装箱船配载多目标优化

为进一步提高集装箱码头作业效率,降低船舶在港停留时间,将码头前沿负责装卸作业的岸桥设备纳入集装箱船配载决策考虑范围内,通过降低航线上各港口的岸桥作业不均衡量保证船舶在港作业效率。考虑船舶运输安全性、经济性、适航性等需求,以岸桥作业不均衡量、船舶阻塞箱数量、稳心高度、横倾角和纵倾值为目标,构建集装箱船配载多目标优化模型。为有效求解多目标优化问题,采用灰熵并行分析法改进第三代非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithmⅢ,NSGA-Ⅲ)。实验结果表明:改进算法在求解性能上优于一般的带精英选择策略的算法,对算例参数设置变化具有较好鲁棒性,可为制订岸桥作业量均衡的集装箱船配载计划提供一定决策支持。

自动化集装箱码头岸桥-堆场作业均衡调度研究

为解决岸桥调度中堆场箱区间作业量不均衡问题,以最小化船舶装卸完工时间及均衡各时段内堆场箱区间作业量为目标,考虑岸桥冲突、安全距离和堆场箱区作业量均衡因素,建立了自动化集装箱码头多船情形下岸桥调度问题(quay crane scheduling problem,QCSP)的混合整数规划模型,应用CPLEX编程求解。在算例分析中,为进一步研究箱区间作业量均衡对岸桥调度的影响,将均衡约束松弛,对两个调度方案进行比较。结果表明:在岸桥调度过程中考虑堆场箱区间作业量均衡有助于缩短总作业时间,且各时段箱区间作业量不均衡度都有不同程度的降低,从2%到15%不等,验证了模型在岸桥调度中均衡优化堆场箱区间作业量的有效性。

钢铁物流园区的仓位布局和路径规划

针对钢铁物流园区设备利用率低和取货时间长等问题,综合仓位布局和提货路径设计构建了考虑作业设备负载均衡的两阶段模型。首先,以均衡单个堆场内的起重机作业任务为目标,基于二维装箱问题建立仓位布局模型,并设计了钟摆式启发式策略求解该模型。而后,在仓位布局的基础上,以均衡园区内全部堆场起重机的作业任务为目标,构建了提货路径优化模型,并结合鲸鱼算法设计随机密钥编码、解码策略对车辆提货路径进行优化。最后基于实际案例,工作任务分配量、行驶路径以及驻留时间三个方面对提出的模型和算法进行验证。实验结果表明,这里构建的模型和算法能够有效均衡作业任务量,减少车辆等待时间。

单船岸桥分配与调度集成优化模型

针对集装箱码头泊位确定条件下的单船岸桥(QC)分配和调度问题,建立了线性规划模型。模型以船舶在泊作业时间最短为目标,考虑多岸桥作业过程中的干扰等待时间与岸桥间的作业量均衡,并设计了嵌入解空间切割策略的改进蚁群优化(IACO)算法进行模型求解。实验结果表明:与可用岸桥全部投放使用的方法相比,所提模型与算法求得结果平均能够节省31.86%的岸桥资源;IACO算法与Lingo求得的结果相比,船舶在泊作业时间的平均偏差仅为5.23%,但CPU处理时间平均降低了78.7%,表明了所提模型与算法的可行性和有效性。

混堆模式下多箱区场桥联合调度

为了在提升港方整体服务水平的同时降低运营成本,对固定时段内堆场混堆模式下多箱区的场桥调度问题进行了研究。以场桥移动、转场成本与内外集卡等待成本之和最小为目标,重点考虑场桥在箱区间的合理共享、场桥作业量的均衡、场桥与集卡的有效衔接3个方面,建立了混堆模式下多箱区场桥联合调度的非线性数学规划模型。基于问题特点设计了基于场桥作业序列和作业量的两部分染色体编码方式,利用嵌入解空间切割策略和染色体修复技术的改进遗传算法进行求解。算例试验分析结果表明,应用该模型和算法得出的调度方案效果良好,从而验证了它们的可行性和有效性。

基于禁忌搜索算法的自动化集装箱码头船舶配载研究

本文主要研究了自动化集装箱码头船舶配载问题。基于桥吊作业计划决策结果,结合预配要求与实配原则,以翻箱时间及水平运输时间最短且均衡箱区间作业时间为目标,建立混合整数规划模型。采用禁忌搜索算法求解。在算例分析中,以名为艾伯特马士基的配载为实例进行算例分析,验证了模型的正确性,并对所设计算法的可靠性进行分析,结果证实了禁忌搜索算法求解实配问题的有效性。