考虑不确定性的岸边集装箱起重机-泊位联合多目标调度优化研究

文中针对不确定性引起的岸边集装箱起重机-泊位联合调度问题,考虑目前的低碳环保政策,以船舶作业时间最短、码头作业成本最低和碳排放量最少为目标建立多目标优化模型,设计了一种融入禁忌搜索算法的改进NSGA-Ⅲ算法求解优化模型,然后通过对算例进行仿真分析,结合多目标权重得出加权的最优调度方案,并通过算法对比验证了改进算法的有效性,为提高港口管理水平提供决策依据。

分时电价下泊位岸桥联合调度研究

基于全球各地推行分时电价政策以及大力发展港口岸电的背景下,将分时电价引入集装箱码头作业问题中,考虑岸电和分时电价对集装箱码头作业计划的影响,同时兼顾码头和船方的利益,在保证船舶可以按计划离港的前提下,构建以船舶在港时间、岸桥电力成本和船舶使用岸电的电力成本最小化为目标的多目标优化模型,根据所选取问题和模型目标函数的特点,选择带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA II)进行求解。通过不同规模的实例验证,与不考虑电力成本的传统泊位岸桥分配策略相比,所提出的模型算法均能够有效降低码头的电力成本,缓解高峰用电压力,尤其对集装箱吞吐量较少的码头优化效果更加显著。最后,通过对分时电价峰谷电价差的灵敏度分析,为码头相关部门针对不同的电价政策进行决策提供一定的依据。

不确定环境下港口泊位与岸桥联合调度优化

综合考虑船舶到港时间和船舶装卸时间的不确定性,通过引入缓冲时间变量消除不确定性因素对调度计划的影响,提高调度计划的鲁棒性,以船舶延迟离港时间与缓冲时间之差最小为优化目标,建立不确定环境下港口泊位与岸桥联合调度的混合整数规划模型;设计一种自适应的改进遗传算法,在初始解的生成环节嵌套启发式靠泊原则,添加基因修复程序,提升算法的容错率。以QDQW港区某日船舶到港计划为算例,使用传统遗传算法与改进遗传算法分别对模型进行求解。对比传统遗传算法与改进遗传算法的求解结果发现,改进遗传算法会更早收敛且不会陷入局部最优,所得优化调度方案减少了船舶在港时间,提高码头整体运营效率。

分时电价下考虑岸电船舶优先的泊位岸桥联合动态调度

为研究岸电船舶优先靠泊和分时电价政策对船舶泊位和岸桥调度的影响,构建一个以最小化船舶总成本和最小化碳排放量为目标的泊位岸桥联合动态调度非线性混合整数规划模型。通过双种群协同进化和自适应交叉、变异算子改进基于非支配排序的遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)算法进行求解,并验证算法有效性。结果表明:改进NSGA-Ⅱ的求解效果优于NSGA-Ⅱ;分时电价下,岸电船舶靠泊优先政策能有效降低岸电船舶成本,提高非岸电船舶改造和使用岸电的积极性;峰谷电价差越大则调度方案的岸电船舶成本越大、非岸电船舶成本越小、所有船舶的碳排放量越小,同时更多岸电船舶为了减少高峰用电而选择不优先靠泊。研究结果可为在岸电船舶优先靠泊和分时电价政策下制定合理的调度方案提供科学依据。

潮汐影响下泊位和岸桥双目标联合调度仿真

针对集装箱船舶大型化导致的港口航道现有水深无法满足大型船舶安全吃水深度,需要借助潮水上涨进出航道的现状,研究了潮汐影响下连续型泊位和动态岸桥联合调度问题。建立了以最小化船舶周转时间和岸桥在船舶间移动次数的双目标混合整数规划模型。基于问题特点,设计了Epsilon约束精确算法和带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)分别求解小规模和大规模算例的Pareto最优解集,所得结果验证了模型和算法的正确性与有效性。通过潮汐周期灵敏度分析评估了潮汐周期长度对岸桥工作效率和港口服务质量的影响。仿真结果表明,建立的优化模型能够帮助港口企业有效降低潮汐对生产作业的影响,同时提供一组高效的Pareto最优泊位岸桥调度方案提高工作效率和经济效益。

不确定环境下泊位—岸桥多目标联合调度仿真

针对不确定环境下集装箱码头泊位—岸桥联合调度问题,综合考虑码头运营商对提高客户满意度和降低运营成本的双重需求,通过设置缓冲时间的方法吸收计划中的不确定性因素,建立了以船舶延迟离港时间最小和缓冲时间最大以及最小化集装箱码头作业成本为目标函数的集装箱码头泊位—岸桥多目标优化模型;并设计了嵌套启发式规则的NSGA-II算法,求出了平衡码头运营商与客户利益的Pareto最优解集。最后通过数值仿真分析验证了模型算法的可行性,得到的调度方案可以在保障客户满意度的前提下,降低港口运营成本。

考虑经济利益的泊位-岸桥联合调度

基于离散型泊位布局的集装箱码头,对港口作业系统下的船舶锚地停泊、引航作业、装卸作业、集卡运输作业等环节进行了分析,厘清各个环节码头获得的利润。主要考虑码头运营者在各个环节的可变动利润下,建立了整数规划模型,并使用改进的精英保留遗传算法进行求解。使用3个算例对模型和算法进行了数值实验,设置以船舶总在港时间最短为优化目标进行对照,发现码头运营者期望得到最大利润时会大幅增加船舶在港时间,而期望船舶在港时间最短时往往导致码头方利润最小化。为了平衡船港双方利益,应将2种标准综合起来考虑。