浅谈影响箱位比的几个因素

箱位比是指一家航运公司持有的总箱量与其总箱位运力的比数,是传统上衡量航运公司集装箱设备管理调度水平的一个重要参数.一般来讲,箱位比越低说明其管理水平较高,因为所需设备数量较少,可减少由于配备设备过多、设备闲置而支付的大量费用,降低箱管成本.但是也不能简单地认为箱位比低的公司就是设备管理水平一定得比箱位比高的公司高,因为影响箱位的因素比较多,除非是其他条件完全一样,否则箱位比的高低并不能说明其管理水平的高低.本文将具体地分析一下各种的因素对箱位比不同的影响.

铁路集装箱堆场混堆区箱位分配优化模型与算法

针对铁路集装箱堆场混堆区中的零散箱箱位分配问题,在集装箱到达时间和离开时间已知的条件下,建立一个计划期内以倒箱次数最少为目标的多时段动态集装箱堆场箱位分配模型。在计划期内将每时段起重机作业按顺序划分为提箱和卸车两个过程,采用5组0-1变量刻画两种作业、作业前后集装箱的状态以及箱位的状态,由此建立非线性0-1规划模型。考虑到模型所刻画的问题具有NP-hard性质,设计遗传算法求解。算例表明:该模型及算法能够有效地优化堆场内零散箱的箱位分配,提高集装箱堆场的作业效率。

混堆模式下集装箱堆场箱位指派优化模型

所谓混堆模式下集装箱堆场箱位指派问题,是指混堆模式下,在待作业箱区为已知情况的前提下,确定集装箱在指定箱区中的最优堆存位置,以最大限度地控制堆场倒箱率,提高堆场装卸作业效率.在滚动式计划的基础上,充分考虑了不同作业箱型与倒箱作业的内在联系,依据堆场混堆的作业规则定义了作业箱优先等级,以新增集装箱压箱数最小为目标对此问题构建了箱位指派优化模型,基于问题自身的特点设计了相应的启发式算法进行求解,通过实际算例进行验证.验证结果表明,该模型及算法比港口现有混堆堆存策略有较大改进.

集装箱堆场箱位分配及多场桥调度协同优化问题

为提高集装箱码头堆场作业效率和降低运营成本,对堆场箱位分配及多场桥调度协同优化问题进行了研究.采用分区域平衡策划方法进行场地策划,考虑场桥间安全距离和场桥作业量均衡,以场桥移动成本和空闲成本之和最小为目标,建立集装箱堆场箱位分配及多场桥调度协同优化模型.为增强遗传算法的全局搜索能力,将模拟退火思想引入到遗传算法进化过程中,设计模拟退火遗传算法进行求解.通过数值实验验证了算法的有效性,并针对箱区不同规模的出口箱量进行实验分析,结果表明分区域平衡策划方法可以更好地解决箱位分配及多场桥调度协同优化问题.

基于混堆的铁路集装箱中心站堆场箱位指派模型

铁路集装箱中心站堆场作为集装箱列车装卸作业与集卡提交箱作业的缓冲区,堆存策略直接影响整个中心站的作业能力和效率。对铁路集装箱中心站堆场箱位指派问题进行研究。在待分配箱的作业时间和作业箱区已知的前提下,建立基于混堆的中心站堆场箱位指派模型,确定集装箱在箱区中的最优堆存位置,减少计划周期内由待分配箱堆存所产生的压箱数,并设计了启发式算法对模型进行求解。利用某铁路集装箱中心站的实际数据对模型和算法进行验证,验证结果表明该优化模型比中心站现有的堆存策略有较大的改进。

出口箱随机入港下的箱区选择与箱位分配协调调度

针对出口箱随机入港下的分散堆放与随机选位对集装箱卡车行驶和场桥取箱作业的影响,提出了出口箱的箱区选择与箱位分配协调调度问题,并以箱区位置、箱量分配、箱位分配为决策变量,以集装箱卡车接运单位TEU平均作业时间最少、场桥作业成本最低为目标,构建了出口箱箱区选择与箱位分配两阶段非线性整数规划模型.设计了基于遗传算法的双层启发式算法,上层用于箱区搜索,确定出口箱堆放箱区及箱量分配;下层用于箱位搜寻,并依据场桥取箱顺序规则,确定具体堆放箱位或重选堆放箱区.通过算例分析结果表明:与集中入港下集中堆放相比,对出口箱随机入港下分散堆放的箱区选择与箱位分配进行协调调度同步优化,可以减少单位TEU平均装卸时间5.46%,并显著降低堆场作业成本,模型与算法可行有效.

基于知识的集装箱堆场箱位分配计划研究

针对集装箱堆场箱位分配问题中规则因素较强的特点,建立基于知识的箱位分配计划方法。首先描述了该问题中知识构成和表示方法;并提出了基于知识的箱位分配模型,包括分配区域划分、作业模式及规则匹配、最优箱位选择三个部分。实例分析表明本方法可取得良好的箱位分配效果。

联盟下班轮箱位租用与配置决策分析

航运联盟之间通过箱位资源的合作,发挥规模经济的优势,提供优质服务,提高竞争能力,使联盟方获得比原来更大的利益。以班轮航线配船方法为基础,建立联盟下集装箱班轮箱位租用与配置决策模型,用于分析和研究联盟情况下集装箱班轮公司箱位租用与配置方面的航线运力合作的实施与决策问题。通过实例分析表明,航运公司通过航运联盟箱位租用,在降低其系统成本、弥补航线运力、保证完成货运任务等方面有较好的优点。

班轮配船模型的改进及其在航运联盟箱位租用中的应用

随着航运联营与联盟形式的出现,航运公司的船队及航线规模不断扩大,航线优化及运力配置变得更为复杂.本文结合航运业发展实际,在对传统的班轮航线配船模型进行改进的基础上,建立新的模型应用到航运联盟情况下航运公司箱位租赁决策与航线规划中.结果表明,在自身运力不足时,航运公司通过航运联盟箱位租用,对降低其系统成本、弥补航线运力、保证完成货运任务、加快船舶航班周期等方面有突出的优点.

基于混堆的集装箱堆场动态箱位分配研究

为了提高箱位分配的有效性及堆场空间利用率,在滚动式计划基础上,研究了进、出口箱混堆箱位分配问题。算法分两个阶段:首先应用整数规划方法平衡各箱区作业量;其次以此数量为约束条件,最小化集卡的行驶距离和同组进口箱所占箱区数量。实例表明动态箱位分配降低了箱区工作量的不平衡性和同组箱所占箱区数量,加速了船舶的装卸效率。

集装箱堆场不确定提箱次序与卸船箱位分配

为优化卸船箱箱位分配,减少集装箱码头堆场卸船箱翻箱率,考虑客户提箱次序随机和不确定性,提出了利用箱组存箱时间构建客户提箱次序的方法,探讨了基于提箱次序的集装箱翻箱量求解,并建立了集装箱码头堆场卸船箱箱位整数规划模型,在堆场区段内为卸船箱分配箱位,降低提箱时的翻箱量.考虑到模型较优解箱组堆放特点,设计了求解模型的启发式算法.实验结果表明,提出的模型和启发式算法能反映决策者的风险态度,目标函数较参考算法有10%以上改善.

集装箱船全航线Bay位排箱优化模型

针对集装箱配载问题的复杂性,提出了集装箱船在一个航次中挂靠多个港口的混装Bay位的排箱模型.该模型以例箱量最少为目标,忽略集装箱的尺寸及箱内货物类型等因素,仅考虑倒箱对配载的影响.以Bay位某列是否存在倒箱为设计变量,以全航线倒箱数量最少为目标建立优化模型,并利用隐式图启发式搜索技术对各个港口的集装箱进行安排.计算机模拟结果表明,所提出模型能快速产生倒箱数最少的全航线Bay位排箱方案.

拥堵集装箱堆场箱位分配优化模型与算法

拥堵型集装箱堆场中,寻求最佳箱位分配的理论及实现方法,使得倒箱作业尽量减少。针对堆场场地紧张和大部分箱属于零散货主或零散去向情况,设计箱码垛模型。该模型能有效减少异类箱叠压现象,同时充分利用堆场空间。设计堆场箱存储结构及码箱取箱算法,前者解决箱分类问题,后者则提供码垛模型具体应用的方法。随机全序解决了大点箱问题,使得箱及箱位的使用均衡。设计算法解决堆场碎片问题,为堆场作业空闲时段进行堆场整理提供方法。算例表明:码箱取箱算法能够充分实现箱码垛模型的目标,结果符合人们传统管理思维方式,即:追求同类箱尽可能码垛在一起;多种异类箱叠压时,同类箱尽量聚在一起;被压住的异类箱种类尽可能少。

铁路集装箱中心站内部集卡调度和箱位配置

针对铁路集装箱中心站集装箱专列卸箱作业的效率问题,将内部集卡的任务调度和集装箱箱位分配进行集成,建立集装箱列车卸车作业的多目标优化模型,包括内卡在轨道门吊和辅助箱场等待时间,以及走行时间对作业效率的影响。采用混合遗传算法进行求解。将模拟结果与实际操作数据作比较,并对20次计算模拟进行平均时间和方差分析,验证了该方法的有效性。

集装箱堆场箱位分配模糊优化研究

针对进口箱离港时间及出口箱到港时间的不确定性,建立了集装箱堆场箱位分配模糊优化模型。在滚动式计划的基础上,算法分两个阶段:首先应用模糊机会约束规划方法平衡各箱区作业量;然后以箱区作业量为约束条件,最小化集卡的行驶距离和同组进口箱所占箱区数量。实例结果表明降低了箱区工作量的不平衡性和同组箱所占箱区数量,加速了船舶的装卸效率。

混堆集装箱堆场的出口箱位优选干扰管理

针对进出口集装箱混合存放堆场的出口收箱作业容易受干扰问题,基于出口箱收箱次列提出了堆场作业受干扰的度量方法;建立了考虑收箱次序扰动关联成本的出口箱位优选干扰管理模型,压箱量和龙门吊大车行驶距离的加权组合目标函数项表示收箱作业和翻箱总成本,箱位偏移的目标函数项表示干扰关联成本;基于干扰恢复模型解的局部性特点,设计了局部加速的改进禁忌搜索算法,利用邻域控制优化搜索方向和范围,加速局部搜索,提高算法收敛速度。实验结果显示:提出的干扰管理方法比重调度提高10%以上的精度。

集装箱堆场出口箱箱位分配多目标优化模型

为了合理分配集装箱堆场出口箱箱位,考虑出口箱进场时间的随机性以及出口箱重量的不确定性,以取箱装船过程中尽量避免翻箱操作、最小化存储成本、使各堆栈中箱子数均衡为目标建立堆场出口箱箱位分配的多目标优化模型.应用MATLAB软件中YALMIP工具箱编程求解.针对此模型,设计3组实验,分析贝位中已占用箱位数对箱位分配的影响,以及各堆栈中箱子数均衡与存储成本之间的关系.结果表明该模型能够从总体上实现对出口箱箱位分配的优化并能尽量避免取箱装船过程出现翻箱操作.

不确定条件下集装箱堆场出口箱具体箱位优选

集装箱码头堆场出口箱箱位分配是翻箱率和装船效率的关键。为合理分配堆场出口箱箱位,考虑集装箱进出场时间的随机不确定性,建立了出口箱位随机双层规划模型,分别优化堆场预期翻箱量和龙门吊取箱时的行车成本。根据双层规划模型分别优选堆场贝和栈的特点及较优解特征,设计了求解模型的启发式算法。实验结果表明,上述方法能有效地利用集装箱不确定进出场信息改善堆场箱位分配的合理性,提高作业效率。

基于随机交箱序列的集装箱堆场出口箱箱位优选

为了优选客户提交箱时间不确定条件下的集装箱堆场出口箱箱位,降低作业成本,提出了基于随机交箱序列的堆场箱位优选方法,即两阶段随机规划模型和基于禁忌搜索的启发式算法.模型通过优选贝位和堆栈最小化堆场龙门吊行车成本和翻箱量,探讨了随机交箱序列条件下的翻箱量和龙门吊行车成本求解方法,并针对模型最优解特点开发了基于禁忌搜索的启发式算法.模拟实验表明,该方法能够有效利用不确定集装箱交箱序列信息改善调度效果,算法能够在合理时间内获得满意解.