集卡提箱预约配额与场桥配置的联合优化

在集卡提箱预约中,集装箱码头场桥配置和预约配额的联合优化是缩短集卡等待时间,提升资源利用率的关键.针对提箱作业的实际特点,构建了双目标整数规划模型,设计了基于非支配排序遗传算法的求解方法.当码头需求较少时,采取动态调整随机分配场桥最佳;当码头需求较高时,采取动态调整与按需配置相组合的方式最佳.以国内某码头为原型,通过不同规模的算例实验,验证了模型和算法的有效性.所提方法可快速生成高质量、多样化的前沿解,实现了场桥资源与集卡作业需求的匹配优化,为码头管理者在资源投入与集卡等待时间的权衡中,提供了决策支持.

基于双向信息传递的场桥配置与集卡预约协同优化

基于集卡司机与码头之间信息的双向传递,提出考虑场桥资源动态配置的集卡预约新模式.在该模式下,场桥资源配置信息以及码头繁忙信息将在预约过程中作为决策辅助信息反馈给集卡司机,并设计双层遗传算法求解动态预约过程中场桥资源配置的优化问题.新预约模式与传统预约模式、等额预约模式在不同情形、规模算例下的仿真对比表明,新预约模式对于削减作业高峰、缩短集卡在港时间具有有效性与实用性.

考虑集卡预约信息的堆场箱区分配和场桥配置协同优化

在堆场作业规模较大背景下,考虑集卡预约信息的影响,以箱区间作业不均衡量最小为目标,建立箱区分配和场桥配置的协同优化模型,为进口任务分配合理的堆存箱区并安排装卸场桥.模型采用CPLEX求解,将考虑集卡预约信息的优化模式与不考虑集卡预约信息的传统模式的实验结果进行对比,并从集卡预约信息、场桥数量、集装箱数量以及任务拆分数等方面进行灵敏度分析.结果显示,考虑集卡预约信息可降低20%~30%的作业不均衡量,验证了模型的有效性,对堆场的科学管理具有指导意义.

基于场桥资源配置的集卡预约优化模型

为缓解码头拥堵的问题,集卡预约得到了广泛的研究和应用。本文在考虑堆场内各箱区实际作业量以及配置场桥数量的情况下,以集卡在港口的等待成本和场桥空耗的台时成本总和最小为目标建立预约优化模型,确定各箱区在每个时段的预约份额。设计遗传算法求解模型,分析码头实际数据的运算结果,并与传统预约模式的效果进行对比,结果显示基于场桥资源配置的预约集港能够有效减少集卡在港口的等待时间,缓解码头排队拥堵的现象,同时可以提高码头资源的利用效率,为码头的集卡预约调度提供了决策依据。