基于人机交互—蚁群算法的港口疏船调度优化

为解决因港口无法正常作业导致大量船舶压港后的疏船调度问题,从同时兼顾船公司和港口方利益出发,建立了船舶平均在港时间最短、额外作业成本最低、生产秩序恢复最快的调度生产多目标优化模型。利用多属性效用理论将多目标转换为单目标,并构建了相应的评价函数,采用改进的蚁群算法并结合人机交互以及邻域搜索方法求解,最后以大连港集装箱码头实际案例进行验证。结果表明,与通常调度方法相比,文中建立的优化模型能够更好地解决疏船问题;对比常规的蚁群算法,改进后的算法搜索效率更高。上述模型和算法为集装箱码头的生产组织调度提供了新的优化思路和方法。     

考虑客户满意度的计划外来船靠泊调度模型及算法

为解决船舶临时请求靠港而调整调度的特殊需求,建立了以客户满意度最大和额外作业成本最小为目标的双目标优化模型,利用改进模拟植物生长算法予以求解,求解中采取确定-随机策略确定初始生长点,以固定步长和变步长混合方式构建邻域,并融入分层非支配排序方法。确定兼顾船公司和港口方利益的调度方案时,利用Pareto前沿分布特点,对船公司和港口方的偏向度进行量化,选择偏向度差值最小的方案。最后,以我国某集装箱码头为例,验证了本文模型和算法的可行性。计算结果与NSGA-II算法进行对比,证明了文中改进模拟植物生长算法的有效性。本文成果可以为提高港口管理效率提供技术支持。     

考虑时间和油耗的拖轮多目标优化调度研究

进出港口的大型船舶需向港口申请拖轮协助以进行靠离泊作业。拖轮调度是港口重要的计划事项之一。针对拖轮调度过程中需要平衡完工时间和油耗量以提高港口服务水平和降低拖轮公司经营成本的问题，本文以最小化拖轮最大完工时间和最小化拖轮总油耗量为目标，构建了混合整数规划拖轮多目标优化调度模型。模型还考虑了潮汐港口大量船舶在潮水期间集中进出港的特点，并根据拖轮在调度过程中的不同状态分类计量其产生的油耗量，以使模型更接近实际状况。为求解模型，运用了带有精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II),算法采用一维实数编码，以事件建模思想设置适应度函数，并结合拖轮调度特点设计了遗传算子，求得的Pareto前沿解和算法对比验证了该算法的有效性。最后，以广州港港口拖轮调度实际运作数据作为算例，验证了模型的可行性与有效性，为港口拖轮调度计划提供了决策依据。     

考虑运营稳定性的内支线班轮航线网络规划模型

货主选择承运航线的影响因素,既包括挂靠港口的计划到港时间与单箱运价,还包括反映班轮运营稳定性的甩箱率与准班率。对此,文章将挂靠港口的航行与在港时间不确定引入研究,并对挂靠港口间的不确定性建立联系,基于航次仿真来计算各挂靠港的到港时间分布、船舶的航次最大载箱量分布。以班轮航线的甩箱率与准班率限制、内支线最大船型与最长往返时间为约束,在优化内支线航线网络结构的同时,计算航线适配船型、班期密度及挂靠港计划到港时间。针对所构建的带不确定参数的NP难问题,文章设计了基于模拟仿真的智能优化算法,通过方案仿真技术来处理输入模型的众分布函数,借助智能优化原理从大范围解空间内寻找满意方案。文末对船舶航次仿真与网络规划模型的有效性进行了验证,算例分析表明:内支线班轮航线网络的货主选择比例达64%,且不论货主更偏好运输时间或价格,航线方案皆能贴近货主偏好。     

考虑应急设施中断风险与防御的可靠性选址模型研究

为提高应急设施运行的可靠性和抵御中断风险的能力, 研究中断情境下的应急设施选址-分配决策问题。扩展传统无容量限制的固定费用选址模型, 从抵御设施中断的视角和提高服务质量的视角建立选址布局网络的双目标优化模型, 以应急设施的建立成本和抵御设施中断的加固成本最小为目标, 以最大化覆盖服务质量水平为目标, 在加固预算有限及最大最小容量限制约束下, 构建中断情境下应急设施的可靠性选址决策优化模型。针对所构建模型的特性利用非支配排序多目标遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解该模型, 得到多目标的Pareto前沿解集。以不同的算例分析和验证模型和算法的可行性。在获得Pareto前沿的同时对不同中断概率进行灵敏度分析, 给出Pareto最优解集的分布及应急设施选址布局网络的拓扑结构。     

集装箱班轮联营系统舱位租赁与分配决策优化模型

班轮联盟通过舱位资源之间的合作,以发挥规模经济的优势.以班轮运力配置模型为基础,建立基于非线性目标规划的班轮联盟舱位租赁决策优化模型,用于分析和研究联盟情况下集装箱班轮系统舱位租赁与配置优化与决策问题.通过实例计算分析,结果表明,航运公司通过航运联盟舱位租赁,在降低其系统成本、优化运力配置等方面有较好的优点,可适应复杂多变的运力配置情况.     

不确定箱量下内河集装箱班轮航线动态配载决策

内河集装箱班轮运输中海关抽检可导致外贸箱箱量不断发生变化,班轮航线配载需要动态决策。基于滚动调度策略,将当前港口的配载决策按随机事件划分为多个阶段,以最小化班轮堆栈占用数量和相邻阶段间配载计划偏差为目标,构建单港口单阶段的配载决策模型,进而滚动实现班轮航线动态配载决策。基于大邻域搜索思想设计一种包含整数规划、破坏器与修复器的精确启发式算法,实现港口多阶段滚动配载。基于真实场景的算例研究表明,在优化堆栈占用数量方面,模型与算法之间差异不大,但在考虑相邻阶段间配载计划偏差时,算法的求解结果要优于模型。因此,模型与算法可用来辅助实现不确定箱量下内河集装箱班轮航线动态配载决策,且算法表现更优,可实现配载计划对不确定箱量的鲁棒吸收。     

基于仿真优化的自动化集装箱码头出口箱箱位分配

在集装箱码头堆场中，出口集装箱的箱位分配直接影响集装箱的装船效率以及船舶的在港停留时间。研究主要探讨自动化集装箱码头出口集装箱的箱位分配问题，并将船舶靠泊随机性和出口集装箱集港顺序综合考虑到整数规划模型中。针对模型的特点，设计了基于仿真优化思想的启发式算法求得集装箱贝位分配量，并提出“长途箱压短途箱”的贝内具体落位策略。多组实验结果表明，提出的基于仿真的遗传算法能够有效解决自动化集装箱码头出口箱的箱位分配问题。通过多组算例对比实验发现贝位平均翻箱次数和箱区间作业不平衡度随集装箱数量增加而增加，且“长途箱压短途箱”堆存策略能有效减少未来取箱的翻箱次数。研究结果为智能港口、全自动化集装箱码头的运营提供了思路和方向，有助于实现集装箱码头各子系统一体化效率的提升。     

考虑潮汐影响的离散型泊位和岸桥集成调度

泊位和岸桥是集装箱港口最紧缺的资源,二者的调度问题存在很强的内在关联。针对大型船需乘潮进出港的离散型泊位,为提高集装箱码头运作效率和客户满意度,将泊位分配、岸桥指派和岸桥调度集成为一体。首先,考虑潮汐的影响以及岸桥作业中可动态调度的现实,以计划期内所有抵港船舶的岸桥作业成本和滞期成本之和最少为目标,建立一个混合整数规划模型,然后设计了一个嵌入启发式规则的遗传算法对其进行求解。最后,算例结果中给出了每艘船舶在确切时刻对应的具体岸桥和每个岸桥的动态作业时间窗,并通过与单独优化的方案对比,验证了集成方案的有效性。     

基于改进模拟植物生长算法的集装箱码头插船调度优化

为解决临时接受计划外船舶到港作业的插船调度问题,建立了综合考虑港口安排插船作业的成本最小优化模型,将模拟植物生长算法(PGSA)改进后进行求解。经过对实际案例进行计算分析后表明,所建模型和算法可以有效解决上述问题并取得了较好结果。为验证算法的有效性,同时引入遗传算法进行计算对比,结果显示经改进的PGSA在求解过程中具有较好的收敛速度与精确度。采用本文建立的模型和算法能够快速解决临时插船的调度调整问题,为集装箱码头在特殊情况下泊位调度优化提供了解决问题的思路和方法。     

基于泊位偏好与岸桥干扰的泊位和岸桥分配

泊位和岸桥是集装箱港口资源中最紧缺的资源,合理的泊位分配和岸桥调度可以提高集装箱港口的资源利用率和港口的运作效率和效益。针对泊位偏离和岸桥工作损失两个因素,文章建立了集装箱港口泊位和岸桥的混合整数线性规划模型;运用采集自宁波某典型集装箱港口的数据,用Gurobi优化软件和两阶段启发式算法对模型进行了求解;对计算结果进行了经济性分析。计算结果表明:该港口的岸线资源利用率为46%时,1000m~1600m基本没被利用;18台岸桥要比16台岸桥的目标值更优,求解时间更短,而且18台岸桥的平均利用率为80%,为此,建议该港口再增加两台岸桥。同时发现:随着船舶规模的增加,Gurobi优化求解的时间增长较快,而两阶段启发式算法仍能在很短时间内求得准优解。     

An effective mathematical formulation for the unidirectional cluster-based quay crane scheduling problem

The quay crane scheduling problem plays an important role in the paradigm of port container terminal management, due to the fact that it closely relates to vessel berthing time. In this paper, we focus on the study of a special strategy for the cluster-based quay crane scheduling problem that forces quay cranes to move unidirectionally during the scheduling. The scheduling problem arising when this strategy is applied is called the unidirectional quay crane scheduling problem in the literature. Different from other researches attempting to construct more sophisticated searching algorithms, in this paper, we seek for a more compact mathematical formulation of the unidirectional cluster-based quay crane scheduling problem that can be easily solved by a standard optimization solver. To assess the performance of the proposed model, commonly accepted benchmark suites are used and the results indicate that the proposed model outperforms the state-of-the-art algorithms designed for the unidirectional cluster-based quay crane scheduling problem.     

A proactive approach for simultaneous berth and quay crane scheduling problem with stochastic arrival and handling time

For a container terminal system, efficient berth and quay crane (QC) schedules have great impact on the improvement of both operation efficiency and customer satisfaction. In this paper we address berth and quay crane scheduling problems in a simultaneous way, with uncertainties of vessel arrival time and container handling time. The berths are of discrete type and vessels arrive dynamically with different service priorities. QCs are allowed to move to other berths before finishing processing on currently assigned vessels, adding more flexibility to the terminal system. A mixed integer programming model is proposed, and a simulation based Genetic Algorithm (GA) search procedure is applied to generate robust berth and QC schedule proactively. Computational experiment shows the satisfied performance of our developed algorithm under uncertainty.     

单向航道船舶进港次序与泊位分配协同优化

为提高单向航道离散泊位港口的服务水平,研究船舶进港次序和泊位分配的协同优化。考虑船舶进出港及泊位作业的实际约束,以计划期内所有船舶的锚地、泊位等待成本、滞期成本和偏离成本之和最小为目标,构建了一个混合整数规划模型,结合问题特征设计了引入禁忌搜索算法的和声搜索算法进行求解。算例结果给出了计划期内每艘船舶的进港次序和靠泊泊位,并通过与单独优化方案的对比和不同规模算例求解效果的分析,验证了模型和算法的有效性;分析进出港时段变动对船舶作业成本的影响,确定不同船舶抵港规模下的最佳进出港时段长度,为单向航道港口时长设置提供借鉴。     

A survey of berth allocation and quay crane scheduling problems in container terminals

Due to the variety of technical equipments and terminal layouts, research has produced a multitude of optimization models for seaside operations planning in container terminals. To provide a support in modeling problem characteristics and in suggesting applicable algorithms this paper reviews the relevant literature. For this purpose new classification schemes for berth allocation problems and quay crane scheduling problems are developed. Particular focus is put on integrated solution approaches which receive increasing importance for the terminal management.     

考虑泊位疏浚的连续型泊位和动态岸桥联合调度

针对集装箱码头泊位需要定期维护的实际特征,研究了泊位疏浚情况下连续型泊位和动态岸桥联合调度问题。首先,建立了一个以船舶周转时间最小为目标的整数线性规划模型;其次,针对问题特性设计了三种启发式算法。为了分析泊位疏浚对码头工作的影响并验证模型正确性和算法有效性,分别对未考虑泊位疏浚和考虑泊位疏浚两种调度情形,进行了小规模与大规模问题输入的多组测试。三种算法在小规模输入上均取得了相同于CPLEX的精确解,从而验证了算法的有效性;进一步通过对比分析这些算法在大规模输入中的运行结果,验证其有效性能。     

考虑任务优先约束的同类岸桥作业调度优化

分析了以箱组为任务对象QCSP与以整贝为任务对象QCSP的异同,指出前者更能均衡各岸桥作业负荷,并减少船舶装卸作业时间。考虑到岸桥具有作业效率差异的特点,将其视为同类平行机调度问题,同时结合任务优先约束、岸桥作业不可相互穿越与安全距离等特有约束,建立了更加符合实际的以箱组为任务对象的岸桥作业调度混合整数规划模型,其优化目标是最小化装卸作业的makespan。针对模型求解的复杂度,设计了一种遗传算法,对算法搜索空间进行了讨论,并推导了问题的低界。实验算例表明所建立的模型能够反映岸桥作业调度过程中作业效率差异及任务优先约束现象,其算法能够在允许的运算时间内获得稳定的满意解,并且优化结果要全面优于以整贝为任务对象QCSP的调度方案。