基于部分集卡到达信息的码头进口箱翻箱优化

集装箱码头进口箱提箱作业过程中,由于外集卡到达时间的不确定性,存在外集卡提箱顺序与目标箱的堆存位置不一致,从而产生大量翻箱.为了解决这一问题,本文以期望翻箱量最小为落箱位置的选择原则,提出最小化二次翻箱启发式算法,利用算例验证算法的有效性,分析集卡到达的信息质量对进口箱提箱翻箱的影响,根据集卡到达信息质量的不同选择最佳翻箱规则.结果表明:提出的翻箱策略可以在获得部分集卡到达信息下有效地减少翻箱,针对不同的集卡到达信息质量,采取相应翻箱规则进行翻箱作业能有效减少翻箱,提高码头堆场的作业效率.

外部集卡到港控制优化研究

外部集卡到港失控是导致码头拥堵的重要原因之一。基于此,提出了将仿真和数学建模相结合的方法,应用仿真描述了外卡在码头的作业流程,应用数学建模方法描述了系统目标,并设计了相应的优化算法。

离散时间窗下集卡数量动态优化研究

对时间窗进行了离散化,加入集卡资源的动态使用和释放,在此基础上建立数学模型对集卡数量的配置问题进行了优化研究。通过数值仿真实验,求得了在各种任务数量下所需的最小集卡数量,并对各种情况下的集卡数量进行了对比分析,得到与实际情况一致的结论。结果表明,该模型较好地解决了时间窗下集卡数量最小化问题,为港口管理者进行决策提供了支持。

考虑翻箱的场桥调度和提箱集卡数量的集成优化

在集装箱码头的进口箱堆场中,码头预约机制、待提箱的实时位置和场桥作业调度方案是制约堆场作业效率和堵塞情况的关键。为缓解进口箱堆场的拥塞情况并提高作业效率,在固定的预约时段内,考虑实时压箱量最少的翻箱规则,兼顾场桥间不可跨越和保持安全间距等现实约束,以场桥最长完工时间最小为目标,构建数学优化模型,设计了嵌入修复算子的改进遗传算法用于求解;通过算例实验验证了算法的有效性和方案的优越性,可为堆场实际作业提供决策参考。

考虑实时调整提箱顺序的码头进口箱翻箱作业调度优化

进口箱提箱作业过程中,大量的翻箱严重制约了码头堆场的作业效率。针对提箱翻箱问题,结合外集卡到达信息动态更新的特点,提出了考虑实时调整提箱顺序的新思路。基于外集卡实时到达时间,构建了翻箱落位与提箱顺序在线同步优化模型,并设计基于决策树搜索和分支定界的混合求解算法。利用算例对模型与算法的有效性进行验证。结果表明:在线同步优化翻箱落位与提箱顺序能够在减少翻箱量的同时,控制每辆外集卡的等待时间,进而提升码头对外集卡服务水平的稳定性。