最小化最大完工时间与等待时间的岸桥作业调度双目标优化及其遗传算法

分析了岸桥支援对船舶装卸作业效率的影响,指出减少岸桥等待时间,有利于加强岸桥支援,并能提高码头整体运作效率。考虑岸桥作业不可相互穿越与安全距离等特有约束,建立了岸桥作业调度双目标混合整数规划模型,其优化目标是最小化最大完工时间与岸桥等待时间。针对该问题的NP-hard特性,设计了一种遗传算法,对算法搜索空间进行了讨论,并推导了问题的一个下界。数据实验表明,所建立的模型能够在最小化最大完工时间的同时,有效地减少岸桥等待现象的发生,其算法在允许的运算时间内能获得稳定的满意解。

考虑任务优先约束的同类岸桥作业调度优化

分析了以箱组为任务对象QCSP与以整贝为任务对象QCSP的异同,指出前者更能均衡各岸桥作业负荷,并减少船舶装卸作业时间。考虑到岸桥具有作业效率差异的特点,将其视为同类平行机调度问题,同时结合任务优先约束、岸桥作业不可相互穿越与安全距离等特有约束,建立了更加符合实际的以箱组为任务对象的岸桥作业调度混合整数规划模型,其优化目标是最小化装卸作业的makespan。针对模型求解的复杂度,设计了一种遗传算法,对算法搜索空间进行了讨论,并推导了问题的低界。实验算例表明所建立的模型能够反映岸桥作业调度过程中作业效率差异及任务优先约束现象,其算法能够在允许的运算时间内获得稳定的满意解,并且优化结果要全面优于以整贝为任务对象QCSP的调度方案。

自动化集装箱码头成组直接中转的岸桥作业调度

本文针对自动化集装箱码头成组直接中转情况下岸桥的调度问题,研究了中转完工时间、岸桥等待时间、集装箱组数之间的关系。首先,以最小化中转完工时间建立了优化模型;接着,在此基础上以最小化中转完工时间和岸桥的等待时间为目标建立了多目标模型。通过多组算例研究,获得在集装箱组数不同的情况下中转完工时间及集装箱组开始装卸时间,并分析了集装箱组数的设置对中转完工时间、岸桥等待时间带来的影响。拓展了岸桥调度的研究,为集装箱码头运营提供了岸桥调度的参考。

自动化集装箱码头成组直接中转的岸桥作业调度及其遗传算法

针对自动化集装箱码头成组直接中转情况下岸桥的调度问题,以最小化中转完工时间和岸桥的等待时间为目标,建立多目标优化模型,设计多目标遗传算法对模型进行求解.考虑模型中权重等参数的影响,设计3种实验,并对实验结果进行讨论.结果表明,提出的模型具有一定的可行性和实用性,其算法在一定的运算时间内能获得稳定的满意解.

考虑作业效率差异的同类岸桥作业调度优化

针对集装箱港口岸桥调度过程中,岸桥具有作业效率差异的特点,将其视为同类平行机调度问题,同时结合岸桥作业不可相互穿越与安全距离等特有约束,建立了更加符合实际的岸桥作业调度混合整数规划模型,其优化目标是最小化装卸作业的最大完工时间。针对问题的NP-hard特性,设计了求解模型的遗传算法,对算法搜索空间进行了讨论,并推导了问题的下界。最后,通过实验算例验证了模型与算法的有效性。

带作业范围约束的岸桥调度模型及其算法设计

受电缆线坑位置与缆线长度的限制,岸桥作业只能在一定的横向移动范围之内。考虑到这一现实要求,结合岸桥作业禁止跨越与安全距离等特有约束,以最小化装卸作业的makespan为目标,构建了新的岸桥作业调度混合整数规划模型。针对问题的NP-hard特性,设计了一种混合模拟退火算法,运用启发式算法生成质量较高的初始解,结合遗传算法的变异运算生成邻域新解,增强了解的多样性,引入禁忌搜索算法的禁忌表操作,避免了循环搜索,提高了求解效率。大规模实验结果表明所建立的模型是有效的,算法的求解质量与效率明显优于标准模拟退火算法与禁忌搜索算法。当实验规模逐渐增大时,与LINGO软件相比,算法在求解效率方面的优势越来越明显。