基于计算物流与计算智能的多码头泊位堆场联合调度

针对同一地区邻近集装箱码头往往物流功能相似、货源腹地重叠、无序竞争突出和资源利用率较低等特点,本文重点探讨了隶属于同一组织内且位置相邻多集装箱码头的泊位-堆场一体化计划调度(multiple container terminal tactical berth and yard incorporate integrative scheduling,MCT-TBY-IIS)问题.基于计算物流,利用多重多背包问题将MCT-TBY-IIS抽象和分解为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和多码头周期滚动堆场分配两个中度耦合子问题,进而在计算物流面向问题探索的思想下,提出了面向层次嵌套结构的二阶段改进帝国竞争算法(hierarchical nesting oriented two-stage improved imperialist competitive algorithm,HNOTSI-ICA)对MCT-TBY-IIS进行求解优化.最后,面向我国东南沿海的典型多码头联合作业实例,遴选出面向帝国兴替的双同化帝国竞争改进算法和面向0-1背包问题的二进制帝国竞争算法组合应用于HNO-TSI-ICA,其在求解MCT-TBY-IIS时效果较好,且堆场作业子系统目标成本的结构较稳定,其不受计划期内港口负荷和计划周期长度的影响,其中,出口箱区集装箱水平运输成本的贡献度在堆场作业子目标成本的比重最大,稳定在83%左右.通过对MCT-TBY-IIS的建模与优化,可以发现多码头联合作业模式有较好的潜力帮助同一组织内邻近的多码头降本增效和提高核心资源的利用率.

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。

自助服务终端应用在电信行业的发展研究

文章概述了自助服务终端在国内外各行业的应用情况,介绍国内电信行业自助服务终端应用的发展状况,并重点分析合作运营模式。