考虑海铁联运的集装箱码头泊位分配优化

在海铁联运背景下,协同考虑到港船舶及铁路班列特点,优化集装箱码头泊位分配,对于提高港口作业效率至关重要。在满足码头岸线、泊位水深、岸桥等资源约束前提下,综合考虑船舶服务优先级和偏好泊位、铁路集装箱班列到发时间等约束,以船舶在港停留时间和泊位偏移惩罚时间最小为优化目标,建立海铁联运集装箱码头泊位分配优化模型;针对模型特点,设计自适应遗传算法进行求解,选取计划周期48 h内的到港船舶数据进行案例分析,通过MATLAB数值实验,得到符合船舶服务优先级和泊位偏好要求且契合铁路班列开行计划的海铁联运码头泊位分配方案。数值实验结果表明:在海铁联运协同优化条件下,船舶平均等泊时间为2.9 min,最大等泊时间为11.4 min,同时船舶的靠泊位置与偏好泊位之间的距离均不超过100 m,船舶在港的停留时间及偏好泊位差都得到了较好的控制。研究可进一步优化海铁联运集装箱码头泊位分配方案,有利于提高海铁联运集装箱在港转运效率。

基于弹性需求和动态定价的共享泊位分配

为解决共享车位管理中的车位分配与定价问题,考虑了价格变化对于用户不同停车时长选择的影响,分析在不同停车收费标准下用户停车时长选择的概率,并采用多项式拟合得到精细化的共享停车需求价格弹性函数。进而,为实现停车场价格的动态调整与车位分配,以平台收益最大与用户步行距离最小为目标,构建基于弹性需求和动态定价的泊位分配非线性混合整数规划模型,并设计了遗传算法。最后,设计了包含3个停车场共1000个泊位、共享平台运营时长为3 h的算例,对模型及算法加以验证,通过对比分析,基于弹性需求和动态定价的共享泊位分配方案相比于静态定价,实现平台收益增加19%且满足了大部分停车需求,说明动态定价下共享泊位分配模型及算法的有效性,为共享平台的车位管理提供了新思路。

混合泊位分配与专用泊位租赁的联合优化研究

针对港口同时存在普通泊位与专用泊位的现象,以及班轮公司难以制定合理专用泊位租赁策略的问题,本文提出混合泊位分配问题,并研究与专用泊位租赁的联合优化。以船舶运营成本、货物装卸成本和班轮公司租赁专用泊位成本最小化为目标,建立混合整数规划模型。为方便求解大规模问题,将模型转化为使用两组决策变量分别表示靠泊计划与泊位租赁策略的集划分模型,并设计考虑枚举的列生成算法求解模型。最后,以4家班轮公司在三大港口的船舶数据为基础进行算例测试与灵敏度分析。数值结果表明:本文构建的联合优化模型相较于传统泊位分配问题模型可分别降低28.38%的运营成本和26.25%的总成本;本文设计的算法能够在较短时间内求解300艘船的大规模问题,且相较于传统列生成算法有81.86%的计算速度提升;同时为港口与航运公司协调专用泊位出租价格、制定租赁策略提供建议。

出行系统最优配置下共享停车选择及泊位分配

为提升城市出行及停车供需匹配的效率,提出了一种面向出行系统最优配置的停车选择及泊位分配整合模型。构建考虑共享停车用户出行费用和非共享停车用户出行费用的停车选择均衡模型,并设计下降算法求解停车选择均衡模型;对共享停车用户,建立共享停车平台运营商、泊位供给者和泊位需求者综合泊位分配整数规划模型,出行选择模型与泊位分配模型之间通过共享停车泊位分配决策变量建立联系。算例分析结果表明,提出的泊位分配模型对用户预约请求接受率达到83%,且模型能够高效应用于实际停车问题;出行用户更倾向于选择行驶距离和步行距离近的停车场,共享停车与非共享停车流量增速差距最大的停车请求规模既可以使运营商获得较高利润,又能够提高共享停车与非共享停车流量之间的平衡性。

基于计算物流和群集智能的多集装箱码头泊位分配

以港口运营方统一整合多集装箱码头作业空间资源为背景,探讨了考虑泊位水深约束和出口集装箱可转港作业的多码头动态连续泊位分配问题(multi-terminal dynamic and continuous berth allocation problem,MDC-BAP)。基于计算物流将MDC-BAP抽象为异构多背包问题进行运筹建模,建立了同时考虑港航双方作业总成本最小化的混合整数规划模型,进而设计了一类融合计算物流和群集智能的二阶段改进帝国竞争算法(two-stage improved imperialist competitive algorithm,TSI-ICA)对模型进行求解。采用三种计划周期12个大规模MDC-BAP算例执行数值实验,比较了多种改进帝国竞争算法和多种启发式规则在MDC-BAP模型上的综合求解性能,TSI-ICA设计的“元启发式算法+启发式规则”框架在大规模算例上的表现明显优于“启发式规则+启发式规则”的资源分配模式,并从运作成本和运营韧性两方面阐明了多码头协同生产优于单码头独立作业模式,从而为多集装箱码头泊位协同分配提供了较好的智能决策支持解决方案。

考虑用户信用度的共享停车双向拍卖机制及泊位分配模型

为避免共享停车过程中已分配好的泊位因用户失信、违约而交易失败现象的发生,并旨在提高泊位利用率,提出了一种考虑用户信用度的泊位分配模型。首先,结合现有信用评价模型,构建了考虑用户信用度的分配模型。然后,以价格和时间为约束,根据双向拍卖模型建立共享泊位参与者(拥有者、用户、平台)的出价机制,确定最终交易价格。进而,计算出用户总的效用值,求得基于效用值的最佳分配序列,并根据该序列对提交上来的用户泊位请求进行有序分配。最后,通过MATLAB软件仿真,将所提模型与先到先停、传统拍卖模型进行比较分析。结果表明:所提模型相较于先到先停方案、传统拍卖模型在收益提升率方面分别增加了2.15%和32.07%;在平均泊位利用率方面分别增加了0.93%和29.99%。研究成果可以有效地规避用户违约现象,为优化现有泊位分配模型提供了有效途径。

基于改进遗传算法的泊位分配问题

泊位是船舶进出港调度中的重要组成部分。集装箱港口的泊位分配问题(BAP)是为到达集装箱港口的船舶安排最佳停靠位置和时间。考虑船舶动态到达的情况以及码头装卸效率对船舶在港作业时间的影响。以船舶的总在港时间最短为目标,包括船舶的等待时间和作业时间,建立了连续型泊位分配问题的求解策略。根据“先来先服务”的原则,构建了混合整数规划模型,并采用改进的遗传算法对其进行求解。经过算例结果的验证,该模型和算法被证明具有正确性和有效性,可以找到更符合实际情况的泊位分配策略。

居住区共享停车泊位分配模型

为了提高停车泊位利用率,减少停车后步行距离,根据商业区和居住区停车需求时段的错峰特征,建立共享停车泊位利用率最大化和步行距离最小化的双目标泊位分配模型.模型考虑了停车泊位供需空间和时间冲突特征,界定了模型的边界约束条件,采用粒子群多目标搜索算法求解.以聊城市金鼎商圈为例,调研了商业区和居住区的停车泊位数量、高峰时段停车需求和平均步行距离等模型参数.通过算法仿真,实验结果验证了模型的可行性.研究结果表明,建立的停车共享分配模型可用于居住区共享停车泊位分配,有效地提高了泊位利用率,降低了停车后的平均步行距离.

潮汐影响下的港口离散泊位分配问题研究

文章针对部分港口在制订靠泊计划过程中,由于受到潮汐影响而增加船舶实际在港时间这一问题,在重点考虑潮汐运动规律后,建立船舶总在港时间最小的离散泊位分配模型;利用CPLEX对多组算例进行求解,从水位转换期和船舶到港时间方差变化2个方面,分析潮汐对靠泊计划的影响程度。结果表明:适当调整船舶的靠泊顺序、泊位和扩大船舶到港时间方差,可以有效地规避潮汐对港口的影响,减少船舶总在港时间。

低碳经济下的港口泊位分配模型及其算法实现

航运公司正在进行前所未有的努力以减少船舶的燃油消耗量及碳排放量,而港口所制定的泊位分配计划对于船舶的油耗量和碳排放量有着直接的影响。由于船舶的到港时间是港方制定泊位分配计划的关键参数,因此将船舶到港时间作为决策变量引入传统的泊位分配(BAP)模型中,设计了港口与船方协调调度的新的泊位分配策略——VAT(Variable Arrival Time)策略,同时将船舶油耗和碳排放量融入BAP模型的目标函数中,建立了船舶油耗量最小和船舶离港延迟时间最短的双目标优化模型。采用多目标遗传算法对该模型进行求解,并用仿真算例验证了该策略的有效性。计算结果表明,VAT策略可以大大削减航运公司的燃油消耗和船舶的碳排放,同时可以提高港口的服务水平,缩短船舶在港等待时间。

单向航道船舶进港次序与泊位分配协同优化

为提高单向航道离散泊位港口的服务水平,研究船舶进港次序和泊位分配的协同优化。考虑船舶进出港及泊位作业的实际约束,以计划期内所有船舶的锚地、泊位等待成本、滞期成本和偏离成本之和最小为目标,构建了一个混合整数规划模型,结合问题特征设计了引入禁忌搜索算法的和声搜索算法进行求解。算例结果给出了计划期内每艘船舶的进港次序和靠泊泊位,并通过与单独优化方案的对比和不同规模算例求解效果的分析,验证了模型和算法的有效性;分析进出港时段变动对船舶作业成本的影响,确定不同船舶抵港规模下的最佳进出港时段长度,为单向航道港口时长设置提供借鉴。

集装箱码头泊位分配干扰管理决策方法研究

针对因干扰事件引发的集装箱码头泊位分配计划调整问题,基于干扰管理思想,提出了相应的干扰管理决策方法:在干扰事件发生前后,首先确定干扰事件的性质,并选择合适的恢复策略;在此基础上,建立综合考虑新计划性能、恢复成本和与原计划偏离度等三方面的扰动恢复模型,并采用多目标遗传算法进行求解,从而获得新的分配计划。试验算例表明,该干扰管理决策方法涵盖了原分配计划受扰到新计划生成的整个过程,能为集装箱码头生产组织优化提供有效指导。

基于神经网络的集装箱码头泊位分配聚类分析

为充分利用港口既有的建设规模、提高经济效益,对集装箱码头的泊位分配进行研究.采用神经网络和聚类分析两种数据挖掘技术分析相关数据,得到相应的数据挖掘模型.先通过反向传播(Back Propagation,BP)神经网络分析各因素对泊位分配的影响程度,确定出主要因素;然后通过聚类分析中的两步聚类算法进行分析;最终制定集装箱码头泊位分配策略.该方法可为提高集装箱码头生产效率提供帮助.

时间窗限制下泊位分配问题的约束规划模型

针对集装箱港口中船舶服务及作业时间在时间窗约束下的泊位分配问题,考虑船舶载重不同而产生的优先级,并把这种优先级反映到在港时间上,分别以最小化卸船完工时间为目标建立了约束规划模型和混合整数规划模型.研究结果表明:约束规划技术在求解时收敛速度快.通过数据试验证实了约束规划在港口调度如泊位分配问题中的可行性和有效性.

基于粒子群算法的泊位分配集成优化研究

泊位分配直接影响着港口船舶的进港靠泊时间和作业效率。为获得合理的集装箱码头泊位分配计划,建立了以最小化船舶在港时间和码头运营成本的集成优化模型,并应用粒子群算法进行求解。通过与Gurobi软件求解结果进行对比,发现在求解大规模的船舶调度问题时,粒子群算法在求解时间上比Gurobi更有效。

偏好泊位约束下的集装箱港口离散泊位分配问题

在集装箱码头中,泊位调度系统是影响码头作业调度的重要环节,而泊位分配问题又是其首要问题。为了揭示泊位偏好对泊位分配问题的影响,重点从集装箱码头泊位分配问题和基于船舶泊位偏好问题两方面展开研究,为对泊位分配和泊位偏好进行协同优化配置,建立泊位偏好约束下的多目标混合整数数学模型。并且采用CPLEX进行求解。通过算例说明模型的有效性,并通过实验分析船舶对泊位的偏好的影响。结果对港口具有的实际应用价值,拓展了对离散型靠泊计划的研究。

基于混合粒子群算法的群岛泊位分配问题研究

泊位分配是提高港口运营效率的关键。针对群岛泊位分配问题,以船舶总在港时间为优化目标,构建了群岛泊位分配问题模型,并提出了一种混合粒子群算法进行求解。该算法在更新粒子状态时加入模拟退火和免疫调节操作,增强了算法的全局搜索能力。实验结果表明,混合粒子群算法在求解群岛泊位分配问题时,具有较好的优化性能,验证了算法的有效性和可行性。

城市商业区夜间共享停车泊位分配模型研究

为缓解城市商业区与居住区夜间停车泊位供需失衡问题,提出有效的停车泊位管理策略,本论文首先对共享泊位分配问题进行分析,以停车管理平台运营的共享车位利润最大化为目标,提出大型商场夜间共享停车泊位分配的整数线性规划模型。然后根据商场停车空闲泊位特性设计实验,以平台运营商的利润与停车泊位利用率为指标进行泊位分配,将实验结果与先到先得分配方案进行比较,验证模型的效果。结果表明,此模型不仅为停车管理平台运营商带来巨大的效益,还充分利用大型商场的空余停车位,提高商业区停车场的夜间利用率,使得停车资源得到合理配置。

集装箱码头泊位分配的仿真优化方法

针对集装箱码头的泊位分配及岸边集装箱起重机(岸桥)调度问题,建立了最小化总体船舶在港时间的仿真优化模型。仿真优化方法采用遗传算法产生和评价泊位分配方案,通过仿真模型获得满足靠泊约束和岸桥调度策略的可行解,最终求得了包括船舶的靠泊时间、靠泊位置和为其服务的岸桥数目等要素的优化解,实例证明了该方法的快速性和实用性。

集装箱泊位分配干扰管理仿真优化模型与算法

研究集装箱码头中干扰事件发生后泊位分配计划的调整问题,目的是降低干扰事件对作业系统的干扰,以及由此引起的额外费用。首先,建立泊位分配干扰管理模型。其次,将仿真模型与优化算法集成,提出泊位分配干扰管理仿真优化模型。在仿真优化模型中,利用仿真模型评价每个调度方案,利用优化算法搜索调度方案,为提高仿真优化模型计划效率,设计基于局部重调度与禁忌算法的仿真优化算法。最后,利用算例对模型与算法的有效性进行检验。