近港集疏运道路货运集卡分时畅行策略仿真

随着国际贸易的快速发展,各大港口集装箱吞吐量快速增长。集装箱吞吐量的快速上升使得各大港口集疏运能力出现瓶颈,导致集疏运道路产生交通拥堵及交通事故等问题。针对上述问题,结合洋山港区集疏运道路环境、港外集疏运中心建设方案等因素,提出集卡预约系统、智能集卡编队等分时畅行策略。基于洋山港区集疏运道路现状进行远期流量预测,模拟了远期流量场景和专用车道场景,采用SUMO作为仿真软件对两类场景下分时畅行策略应用效果进行验证。仿真结果表明,基于集卡预约系统策略,远期流量场景能够实现高峰小时不均匀系数降低25%,达到了较好的削峰填谷效果;基于智能集卡编队策略,专用车道场景可实现单车道饱和状态下平均小时通行能力提升98.1%,有效提升了集疏运通道通行能力。

基于BCMP排队网络的码头集卡预约优化模型

为减少外部集卡在集装箱码头的周转时间、提高码头作业效率,建立基于排队网络的集卡预约优化模型.该模型利用BCMP排队网络描述集卡在闸口和堆场的排队过程,在给定集卡到达调整量水平的限制下,优化每个时间段的预约份额.为求解模型,设计基于遗传算法和逐点固定流体近似算法(PSFFA)的求解方法,该方法用遗传算法搜索最优预约份额方案,基于PSFFA算法计算集卡在集装箱码头的周转时间.最后,利用算例对模型和算法的有效性进行了验证.结果表明,集卡预约优化模型可以有效地减少集卡在码头的周转时间,PSFFA方法可以准确地计算排队时间,较好地处理到达过程不平稳的排队问题.

非平稳到达的码头集卡预约优化模型

针对集货高峰期集卡到达不均而导致的码头严重拥堵问题,运用排队理论和积压后移平稳估计(SBC)方法,通过同时考虑内在的码头服务能力和外在的集卡到达特征制定集卡预约策略.基于闸口、堆场集卡两阶段排队等待时间构建码头集卡预约多目标优化模型,最后用改进的NSGA-Ⅱ算法对模型进行求解.算例结果表明,所构建的模型不仅可以应对集货高峰期时集卡的预约,同时通过优化使得决策天内集卡的平均等待时间得到较大减少且有效均衡了集卡的到达.

预约机制下送箱集卡多集装箱码头调度问题

基于为缓解码头高峰时段集卡不规律到达导致的拥堵问题所建立的集卡预约机制,研究港外堆场的送箱集卡在多个集装箱码头间的调度问题。在满足码头出口船舶集港要求的同时,以降低外堆场运营成本为原则,将调用的集卡数量最少化为目标函数,建立集卡调度模型。设计改进的蚁群算法求解该模型,确定了每个时间段运抵不同码头的集装箱调度计划。并用算例分析验证了模型和算法的有效性。算例结果表明在合理的调度计划下,可以有效减少集卡资源的投入,提高堆场收益。

集装箱码头出口箱交箱预约配额模型及启发式优化算法

针对集装箱码头出口箱交箱预约中的配额优化问题,根据不同出口装船船舶的不同截载期要求,提出了配额基于船舶和时间窗的二维定义,以集卡在堆场的平均等待时间最小为目标,构建了非线性整数规划模型;基于平稳到达的思想,设计了求解交箱预约配额优化问题的快速启发式优化算法。通过4组算例实验,证明了该算法的可行性;与平均算法的比较,提出的算法具有更高的效率,尤其在货运量增大和船舶大型化的趋势下,具有更加优越的适用性。

集装箱码头送箱外集卡预约优化研究

通过预约缓解集装箱码头拥堵是提高港口运作效率的有效途径。考虑集卡公司和码头运营商双方的利益以及码头内部作业系统的复杂性,以减小外集卡在预约时间窗内的平均排队长度和集卡公司期望到达的预约时间窗与被调配到的预约时间窗间的差异为目标,运用排队论相关知识和逐点固定流体近似方法(PSFFA),建立了多目标规划模型,以确定一个使集卡公司和码头运营商双赢的集卡调度计划。引入实例数据,利用CPLEX求解模型,并将结果与蒙特卡罗仿真结果作比较,以验证模型的有效性,并在此基础上调节参数优化预约模式。算例结果表明,集卡预约多目标规划模型能有效描述集卡在闸口和堆场的排队情况,最小化外集卡在码头排队长度和集卡公司期望到达的预约时间窗与被调配到的预约时间窗之间的差异。

基于闸口资源配置的送箱集卡预约优化模型

为缓解集卡大量排队导致码头拥堵的现象,在考虑闸口通道资源限制的条件下,根据不同时段集卡预约到港量来配置闸口通道数量,以集卡在闸口和堆场平均等待时间最小为目标构建预约优化模型.设计适应度值排序的自适应遗传算法求解模型,并结合码头实例验证预约优化模型和算法的有效性.结果表明,基于闸口资源配置的集卡预约能明显减少集卡在闸口和堆场的排队等待时间,提高码头的通行效率.

考虑碳排放和预约机制的送箱集卡多码头调度问题

考虑送箱集卡多码头调度的低碳、高效化要求,及为解决集卡不规律到达导致码头拥挤问题而提出的集卡预约集港机制,以单一外堆场调用送箱集卡数量最小及多集装箱码头调度方案碳排放总量最小为目标,构建了单堆场多码头送箱集卡调度模型.设计了改进的蚁群算法对该模型进行求解,得到按时间段划分的港外堆场多码头集卡低碳送箱方案,通过算例验证了所构建模型和算法的有效性.结果表明,考虑碳排放和预约机制的送箱集卡多码头调度方案所需集卡数量少,工作时间短,兼顾了集装箱码头集卡送箱作业低碳和高效的要求.

基于联动预约模式的集装箱码头集疏港仿真优化

集装箱码头外部集卡抵港时间存在随机性,导致提交箱任务分布不均,场内机械设备难以均衡负荷作业高峰.通过对外部集卡在港作业不同状态的分析,构建了以时间残值矩阵为核心的线性仿真数学模型.基于该模型提出了码头集疏港联动预约模式,在该模式下外部集卡的预约过程即为集卡司机对仿真计算反馈结果的互动选择过程.借助于与传统预约模式、等额预约模式在不同情形、规模算例下的仿真对比,显示了联动预约模式对于削减作业高峰、缩短集卡在港时间的有效性与鲁棒性.

集卡提箱预约配额与场桥配置的联合优化

在集卡提箱预约中,集装箱码头场桥配置和预约配额的联合优化是缩短集卡等待时间,提升资源利用率的关键.针对提箱作业的实际特点,构建了双目标整数规划模型,设计了基于非支配排序遗传算法的求解方法.当码头需求较少时,采取动态调整随机分配场桥最佳;当码头需求较高时,采取动态调整与按需配置相组合的方式最佳.以国内某码头为原型,通过不同规模的算例实验,验证了模型和算法的有效性.所提方法可快速生成高质量、多样化的前沿解,实现了场桥资源与集卡作业需求的匹配优化,为码头管理者在资源投入与集卡等待时间的权衡中,提供了决策支持.

考虑早晚高峰期影响的集卡预约系统多约束调度模型与算法

城市早晚高峰期拥堵增加了集卡运输时间的不确定性,现有集卡预约系统(TAS)尚不能有效解决集卡拥堵问题。综合考虑集卡公司预约变更成本、闸口排队等候成本、早晚高峰期拥堵成本及怠速排放成本等因素及各成本的相关约束,建立了一种基于混合整数非线性规划(MINLP)的集卡预约多约束调度模型。以集卡公司及港务公司的综合运营成本最低为目标,利用Lingo软件求解小、中规模问题的精确解;设计动态调整旋转角机制,提出一种自适应量子遗传算法对大规模问题优化求解,获得相应的最佳的集卡调度方案。仿真实验结果表明,多约束TAS与常规TAS相比,能更好地服务于集卡公司和港务公司,有效地降低集卡公司和港务公司的综合运营成本。

集装箱码头送箱集卡预约与场桥调度协同优化

针对送箱集卡随机到港引起的场桥作业不均衡,以及高峰时段场桥资源紧缺、集装箱码头拥堵等问题,构建送箱集卡预约与场桥调度协同优化的二层规划模型.上层目标为集卡在闸口的排队等待时间、预约集港导致集港时段调整的集卡数及所有预约时段未完成作业量所需的场桥时间最小,下层目标为每个预约时段未完成作业量所需的场桥时间最小.设计并行遗传算法求解模型,并以天津东方海陆集装箱码头为例进行算例分析.结果表明,预约集港能够降低集卡在闸口的排队等待时间,且送箱集卡预约和场桥调度的协同优化比独立决策更有利于提高集港效率.

集卡预约模式下集装箱码头可变闸口协同调度优化

针对集卡预约模式下集装箱码头传统闸口存在的作业量不均衡、集卡过闸效率不高和集港高峰时段闸口拥堵等问题,引入不同预约时段间服务类型可切换的可变闸口,研究集卡预约模式下可变闸口协同调度问题。基于集卡平均排队时长最小和闸口各通道总作业时间最小的优化原则,在闸口日服务容量满足集卡日抵港量的条件下,建立闸口调度模型。运用逐点固定流体近似算法估计闸口 M/E k(4)/C/∞集卡排队模型获取不同预约时段各通道平均队长后,设计基于2-opt和随机变异规则的混合模拟退火算法求解闸口调度方案。所构造的测试算例验证模型和算法的有效性。计算结果表明:嵌入可变闸口调度模块的集卡预约系统能降低不同时段间集卡平均排队时长曲线的波动幅度;减小高峰时段集卡等候排队过闸的空耗时间;降低闸口日均服务时长和作业成本;协同优化集卡预约机制下闸口各通道资源配置。

基于预约策略的港外集卡送取箱双目标优化模型

针对集疏港高峰时段,因集卡不均衡到达港口造成的闸口、堆场以及公路运输网络的拥堵,提出在有效的预约机制下,通过划分某时段的预约时间窗与预约份额,以效益最大化为原则,优化到达各进出口箱区完成送取箱任务的港外集卡调度计划.以所有港外集卡作业总时间与集卡调用数量对应的双目标成本值最小为目的,建立港外集卡送取箱预约优化模型,并用设计改进的遗传算法对模型进行求解.最后通过算例对模型和算法的有效性进行了验证.结果表明,所构建的模型能够有效降低港外集卡的调用数量以及港外集卡的在港时间,可以为港口与运输企业提高经济效益.

港口集卡预约系统的配额设计与失约对策

针对集卡预约系统中的预约配额方法和失约车辆再服务策略设计问题,提出一种数据驱动和数学建模相结合的决策方法。该方法通过分析码头闸口历史数据,揭示外集卡到达分布与其在港内总周转时间之间的因果关系,并以此建立一个旨在最小化外集卡港内总周转时间的优化模型。在此基础上,利用优化后的集卡预约配额方案,通过模拟考虑失约情况下车辆实际到港情况,对多种场景下的失约车辆再服务策略进行评估和决策。对Y港口的实证分析结果表明,本文的数据驱动决策方法不仅提高了模型结果的真实性和准确性,而且缩短了外集卡的港内总周转时间,并合理安排了失约车辆的再服务计划。此外,该方法具有针对具体港口的实际情况进行分析和决策的优点,能够确保集卡预约配额方案和失约再服务策略与港口实际情况相符。

内外集卡协同服务的码头集卡预约优化模型

针对码头集卡集中到达引起的拥堵问题,提出了基于内外集卡协同服务的码头集卡预约优化模型,建立了休假式排队系统,设计了基于遗传算法的求解方法,并利用算例验证了模型与算法的有效性。分析结果表明:内部集卡在堆场的计算平均等待时间为14.31min,实际平均等待时间为15.11min,外部集卡在堆场的计算平均等待时间为20.65min,实际平均等待时间为21.55min,计算值与实际值相差较小;预约优化后外部集卡在堆场的平均等待时间由20.65min缩短为16.85min,码头集卡的平均等待成本由29.3元降低为24.1元。休假式排队可有效描述码头内部集卡和外部集卡的特征。可见,集卡预约优化模型能有效降低码头集卡的等待成本与等待时间,建议对集卡进行管理时应优先考虑减少内部集卡的等待时间。

基于船舶集港时间窗的集卡送箱预约优化模型

针对集卡不规律到达而导致的码头闸口与堆场拥挤问题,提出按船舶预约的集港模式,以集卡车队和码头场桥总的空耗成本最小为目标,建立集卡送箱预约优化模型。该模型利用两级排队网络描述集卡在闸口和堆场的排队过程,在考虑集卡车队和码头双方利益的情况下,确定每艘到港船舶的集港时间窗和预约份额。设计基于自适应遗传算法的求解方法,搜索最优的集港时间窗方案,以天津东方海陆集装箱码头为例,对模型和算法的有效性进行了验证。实例结果表明:集卡送箱预约优化模型可以大幅减少集卡在闸口和堆场的排队等待时间,提高场桥的利用率。

集装箱码头外部集卡预约优化模型与算法

针对集装箱码头闸口拥堵问题,建立集卡预约优化模型,目的是减少集卡排队等待时间和拥堵期间的碳排放。该模型在给定的集卡到达调整量水平的限制下,确定每个时段最优的预约份额,同时利用非平稳排队模型描述集卡到达随时间到达的特点。为求解模型,设计基于遗传算法与逐点固定流体近似算法(PSFFA)的求解方法,该算法利用遗传算法搜索最优解,基于PSFFA算法计算集卡排队时间。最后,利用算例对模型和算法的有效性进行了验证。结果表明,集卡预约优化模型可以有效地减少集卡排队时间,PSFFA方法可以较好地求解到达过程不平稳的排队问题。

基于双向信息传递的场桥配置与集卡预约协同优化

基于集卡司机与码头之间信息的双向传递,提出考虑场桥资源动态配置的集卡预约新模式.在该模式下,场桥资源配置信息以及码头繁忙信息将在预约过程中作为决策辅助信息反馈给集卡司机,并设计双层遗传算法求解动态预约过程中场桥资源配置的优化问题.新预约模式与传统预约模式、等额预约模式在不同情形、规模算例下的仿真对比表明,新预约模式对于削减作业高峰、缩短集卡在港时间具有有效性与实用性.

考虑集卡预约信息的堆场箱区分配和场桥配置协同优化

在堆场作业规模较大背景下,考虑集卡预约信息的影响,以箱区间作业不均衡量最小为目标,建立箱区分配和场桥配置的协同优化模型,为进口任务分配合理的堆存箱区并安排装卸场桥.模型采用CPLEX求解,将考虑集卡预约信息的优化模式与不考虑集卡预约信息的传统模式的实验结果进行对比,并从集卡预约信息、场桥数量、集装箱数量以及任务拆分数等方面进行灵敏度分析.结果显示,考虑集卡预约信息可降低20%~30%的作业不均衡量,验证了模型的有效性,对堆场的科学管理具有指导意义.