基于滚动规划的泊位和岸桥分配集成模型研究

泊位分配(BA),岸桥配置(QCA)及岸桥调度(QCS)是三个基本的岸边决策问题。提出了一个基于混合整数线性规划的BA和QCA的集成模型,模型综合考虑了货轮优先权,理想泊位及处理时间三个方面的因素。在实际生产数据上的运行结果表明该模型具有决策支持的潜在能力。

考虑潮汐因素的连续泊位和岸桥集成分配研究

泊位和岸桥是集装箱码头非常重要的资源,合理的分配及使用是提高集装箱码头作业效率的重要途径。在港口业务的实践中,泊位水深会限制船舶停泊,因为泊位水深必须匹配船舶的吃水。考虑船舶停泊位置的水深随时间而变化的潮汐码头,以最小化时间延迟成本及岸桥使用成本为目标,建立考虑潮汐影响的连续泊位和岸桥集成分配的混合整数规划模型。通过CPLEX求解得到船舶的靠泊计划及岸桥分配计划。数值结果表明:文中模型在解决实际港口中泊位和岸桥分配问题上的有效性。

不规则型泊位与岸桥集成分配问题的优化建模和算法研究

泊位和岸桥作为港口的有限资源,对其进行优化分配有利于提高港口的作业效率,加快船舶的离港时间.由于地理条件的限制,一些港口的泊位线不呈一条直线型,而是呈“L”或“F”等形状,岸桥无法在这些不连续的泊位线上自由移动,该类泊位无法按照连续型泊位分配问题进行优化,而按照离散泊位进行优化会极大浪费泊位线的空间.本文针对不规则型泊位和岸桥集成分配问题,根据船舶停靠的相对位置和时间建立了线性规划数学模型,结合问题特性和变量关系,提炼出三个有效不等式,并采用CPLEX软件对加入不等式前后的模型分别进行求解.针对问题规模增加后,CPLEX求解时间较长的问题,本文采用了粒子群算法进行求解,并提出具有随机搜索策略的速度更新方式,避免算法陷入局部最优.实验结果表明,加入有效不等式后,模型的求解时间降低了83.39%;改进的粒子群算法比标准粒子群算法获得的优化解降低了25.21%.

考虑直接转运的泊位与岸桥集成调度优化

为了降低集装箱船舶在码头停留的时间,在码头岸桥动态分配的工况条件下,基于集装箱直接转运作业模式,将岸桥移动约束、作业安全距离等因素纳入考虑,构建了以最小化集装箱作业成本为目标的泊位和岸桥集成调度优化模型,并采用了改进的遗传算法对集成优化模型进行求解。算例分析结果表明,在假定的条件下,使用该优化模型能够减少集装箱作业时间、提高岸桥的利用率;采用对比文献的船期表数据,集装箱总作业时间为2982min,与对比文献相比,减少了88min。

多目标约束处理方法求解泊位岸桥联合分配问题

为了制定合理高效的泊位岸桥联合分配方案,加快船舶周转,本文针对船舶动态到港的连续泊位建立了以船舶总在港时间最短为目标的泊位岸桥联合分配混合整数非线性模型.通过多目标约束处理策略将复杂约束的违反程度转化为另一个目标,从而将原单目标优化模型转化为双目标优化模型,并用基于快速非支配排序的多目标遗传算法(NSGA-II)对其进行求解.同时,针对问题特点,分别设计了基于调整、惩罚函数、可行解优先和综合约束处理策略的单目标遗传算法对原模型进行求解.通过多组不同规模的标准算例对本文的方法进行测试,验证了基于多目标约束处理策略的方法求解效果相较于单目标约束处理策略的方法更加高效和稳定.

岸桥并行作业效率约束下泊位与岸桥集成分派

针对多个岸桥并行作业时的相互干扰而影响岸桥工作效率的问题,研究了岸桥并行作业效率约束下船舶作业泊位分派和岸桥分配优化的方法。建立了以船舶在港惩罚成本最小为目标的混合整数线性规划模型,引入不同作业环境下的干扰因子和偏离最佳靠泊泊位的惩罚系数,分析了岸桥工时和惩罚成本的影响。研究了并行作业岸桥数量变化对效率的影响。算例分析表明:虽然岸桥并行作业的数量增多能够加快装卸,减少船在港惩罚成本,但是会降低岸桥工作效率,增加岸桥总工时,从而增加集装箱港口的运作成本。

集装箱港口多码头泊位联合分配优化研究

多码头泊位联合分配是港口资源整合、提升服务水平的重要手段。针对集装箱港口多码头泊位计划,考虑不同码头泊位条件、岸桥能力等因素,构建多码头泊位-岸桥集成分配数学模型。设计改进灰狼算法(IGWO),利用离散化映射进行编码设计,基于优胜劣汰法实现种群动态进化。设计算例,将IGWO与果蝇算法和粒子群算法进行对比。结果显示:IGWO算法优化结果分别提升16.6%和21.1%;利用IGWO对不同船舶到港密度泊位算例进行求解,其中,多码头泊位分配可有效减少总时间成本及延误船舶数量,节省岸线资源约10%。结果表明:设计的模型及算法可有效解决多码头泊位联合分配问题。

集成岸桥分派的在线泊位分配问题

主要研究一类集成岸桥分派的在线泊位分配问题.考虑了3个连续泊位、4台岸桥的情形,以极小化集装箱货轮的总处理(装载、卸载任务)时间为目标函数,证明了最好可能的在线分派方案是2-2-0,并设计了竞争比为5/4的最优在线泊位分配算法.

集装箱码头连续型泊位与岸桥集成调度

针对集装箱码头泊位与岸桥两类资源分配的问题,提出了以最小化船舶总在港时间为目标、同时决策泊位与岸桥分配计划的方法,建立了连续型泊位和岸桥集成调度的数学模型.采用拆分决策对象的双层循环迭代算法对模型进行求解.算法的上层使用遗传算法优化船舶优先级和岸桥数目;下层基于船舶优先级决策泊位和岸桥集成调度计划,并通过数据实验证明了该算法的有效性和优越性.

考虑潮汐影响的离散型泊位和岸桥集成调度

泊位和岸桥是集装箱港口最紧缺的资源,二者的调度问题存在很强的内在关联。针对大型船需乘潮进出港的离散型泊位,为提高集装箱码头运作效率和客户满意度,将泊位分配、岸桥指派和岸桥调度集成为一体。首先,考虑潮汐的影响以及岸桥作业中可动态调度的现实,以计划期内所有抵港船舶的岸桥作业成本和滞期成本之和最少为目标,建立一个混合整数规划模型,然后设计了一个嵌入启发式规则的遗传算法对其进行求解。最后,算例结果中给出了每艘船舶在确切时刻对应的具体岸桥和每个岸桥的动态作业时间窗,并通过与单独优化的方案对比,验证了集成方案的有效性。

集装箱码头泊位—岸桥分配耦合优化

针对现有泊位、岸桥分配优化方法因未考虑二者耦合关系引发的资源浪费或作业冲突等问题,以船舶作业时间为耦合变量,建立了基于泊位分配子模型和岸桥分配子模型的耦合模型,优化目标为最小化船舶在港时间和岸桥移动次数。提出了一种嵌套循环进化算法进行求解,其中,两个内循环分别用于求解泊位分配和岸桥分配子模型,外循环通过两个内循环的相互作用和反馈来寻找满意解。通过试验算例验证了所提耦合优化方法的有效性。

基于泊位偏好与服务优先级的泊位和岸桥分配

针对泊位计划的泊位和岸桥联合分配问题,考虑在泊效率、船舶岸桥的平均作业速度,服务岸桥数量,船舶服务优先级,泊位偏好,准备时间和最迟必须离开时间共七个因素,以24 h内所有船舶的在港时间最短为目标函数,建立整数非线性规划模型(INLP).运用Gurobi软件和遗传算法进行求解,得出泊位计划的工作目标:昼夜计划表.并对实验结果进行岸桥平均作业台数分析.

基于多目标遗传算法的集装箱码头泊位—岸桥分配问题研究

为获得合理的集装箱码头泊位—岸桥分配方案,建立了以最小化船舶在港时间和码头生产成本为目标的优化模型。提出一种多目标遗传算法用于求解该模型,算法中采用染色体组的方式表示可行解,给出了多个约束条件下的交叉算子运算规则,个体的各目标值结合岸桥分配启发式算法求得,并应用Pareto分级方法进行适应度值评价;同时给出了最终实施方案的选择策略。试验算例表明,与单目标优化相比,提出的优化方法能获得使码头综合效益较大的满意解。

基于泊位偏好与岸桥干扰的泊位和岸桥分配

泊位和岸桥是集装箱港口资源中最紧缺的资源,合理的泊位分配和岸桥调度可以提高集装箱港口的资源利用率和港口的运作效率和效益。针对泊位偏离和岸桥工作损失两个因素,文章建立了集装箱港口泊位和岸桥的混合整数线性规划模型;运用采集自宁波某典型集装箱港口的数据,用Gurobi优化软件和两阶段启发式算法对模型进行了求解;对计算结果进行了经济性分析。计算结果表明:该港口的岸线资源利用率为46%时,1000m^1600m基本没被利用;18台岸桥要比16台岸桥的目标值更优,求解时间更短,而且18台岸桥的平均利用率为80%,为此,建议该港口再增加两台岸桥。同时发现:随着船舶规模的增加,Gurobi优化求解的时间增长较快,而两阶段启发式算法仍能在很短时间内求得准优解。

基于多目标混沌云粒子群算法的泊位-岸桥分配研究

为了提高集装箱港口泊位-岸桥分配效果和优化效率,以集卡运距和船舶在港时间最小为优化目标,建立了多目标离散泊位-岸桥分配模型,利用混沌云粒子群算法对泊位-岸桥分配模型进行求解,开发了粒子可行-整数化处理模块,内嵌于混沌云粒子群算法进化中,制定了粒子编码规则,设计了多目标函数的粒子历史极值和全局极值的计算方法,提出了基于混沌云粒子群优化算法求解多目标离散泊位-岸桥分配模型的新方法,数值算例结果证明了该模型和算法的可行性和实用性。

考虑岸桥维护的集装箱码头泊位与岸桥集成调度

针对集装箱码头泊位与岸桥2类资源分配的问题,以泊位和岸桥数量能够随时间动态变化为前提,重点考虑岸桥维护操作对该类资源配置问题的影响,提出了以最小化船舶总在港时间为目标的联合优化方法,建立了重点考虑岸桥维护的泊位与岸桥集成调度的数学模型,对泊位分配、岸桥调度和岸桥维护计划这3个相互关联的问题进行决策与分析。设计粒子群优化算法对模型进行求解,并与CPLEX优化软件求解得到的结果进行对比,以证明该算法的优越性和有效性。

考虑潮汐影响的连续泊位和岸桥集成调度

针对大型船需乘潮进出港的连续泊位,为提高集装箱码头运作效率和客户满意度,将泊位分配、岸桥分配和岸桥调度集成为一体。以计划期内所有抵港船舶的泊位偏移成本、岸桥移动成本与滞期成本之和最少为目标,侧重大船需乘潮进出港和岸桥作业时不可跨越和保持安全距离等现实约束,构建泊位分配—岸桥分配主模型、岸桥调度子模型,并设计了三阶段的混合遗传算法用于求解。算例结果给出了每艘船舶的靠泊泊位和占用时刻,以及每个岸桥的动态作业时间窗,并通过与单独优化的方案对比,验证了集成方案的有效性。

港口集装箱码头泊位与岸桥的多阶段协作调度仿真研究

港口集装箱码头泊位与岸桥的分配与调度分开运行有局限性,两者的协作调度能有效提高码头的装卸效率。为解决连续型泊位分配中岸桥动态调度的协作优化问题,建立以最小化延迟完工作业量和偏离最佳泊位的惩罚代价为目标的目标函数。为求解最优化目标,将协作调度分阶段进行,提出BA算法对连续泊位分配进行求解;将岸桥分配分两步进行,提出QA_B算法求解船舶泊位时的岸桥分配,QA_D算法进行船舶离港后的岸桥分配;采用粒子群算法对模型进行编解码及求解。

靠泊位置受限的连续泊位-岸桥同步分配模型

提出了一个连续泊位-岸桥同步分配的混合整数线性规划(MILP)模型,可以限制不同类型船舶的靠泊位置。同时,模型还考虑了岸桥干扰和靠泊位置偏离导致装卸效率损失的因素,发现可对船舶装卸时分配的岸桥数进行动态调整。利用现有文献的基准测试实例对模型进行测试,比较靠泊位置受限和不受限情况下对服务成本的影响。此外,还通过实验测试了岸桥干扰和靠泊位置偏离对总服务成本的影响,发现服务成本对这两个因素的变化非常敏感,且岸桥干扰因素的影响更大。

岸桥移动约束的连续泊位和岸桥集成调度

针对泊位和岸桥集成调度优化未考虑岸桥移动约束限制,造成岸桥频繁移动导致岸桥作业相互干扰、岸桥资源利用率低问题,首先通过拓展现有泊位和岸桥集成调度模型,建立混合整数规划模型实现岸桥分配数量上的合理化,然后以最小化船舶延误成本和岸桥移动成本为目标函数,建立考虑岸桥移动约束限制的泊位和岸桥集成调度的混合整数规划模型.算例表明该模型可以:(1)在靠泊船舶数大于5艘时提高岸桥实际使用效率40%以上;(2)防止因岸桥频繁调动而造成的岸桥作业相互干扰;(3)防止出现在船舶未装卸完之前没有岸桥为其服务的情况;(4)减少由于未限制岸桥频繁移动而带来的额外成本;(5)提高港口码头对岸桥和船舶的管理效率.