考虑AGV作业行为的自动化集装箱码头水平运输优化

针对自动化集装箱码头水平作业的AGV调度问题(AGVSP),在解决整体作业优化的同时,考虑AGV作业行为对作业效率及能耗的影响,建立以AGV作业效率以及能源消耗作为双目标的双层规划模型。该模型考虑了独立装卸与同步装卸两种模式下的AGV水平运输的特点。在此基础上,设计了对应的双层遗传算法进行求解。并通过数值实验,对模型在考虑行为与不考虑行为,独立作业与同步装卸作业模式下的作业效果进行验证比较。结果表明:本模型在不影响作业效率的前提下,可有效降低AGV的作业能耗。     

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。     

考虑出口箱进出场及预翻箱的箱位分配与场桥调度协同优化

为降低送箱集卡到场的不确定性对出口箱堆存和装船效率的影响,以最小化堆场进出场作业系统总作业时间为上层模型的目标,以最小化同一批入场出口箱的堆存时间下层模型的目标,构建了双层混合整数规划模型为进出场的出口箱分配箱位并优化场桥调度。设计改进的遗传模拟退火算法求解上层模型可得出口箱箱位分配方案,求解下层模型可得预翻箱和场桥调度方案,通过不断平衡上下层最优解使堆场堆存和装船作业效率最优。通过数值实验验证了算法和调度策略有效性,研究结果可丰富集装箱码头运营系统优化理论,为提高出口箱堆场作业效率提供决策参考。     

集装箱码头桥机调度问题基于完工时间下界的算法

关注单船桥机调度问题,指出了单船桥机的闲置会影响码头整体的运作效率。以单个集装箱为任务单位,考虑桥机移动时间、安全距离等约束,建立了最小化桥机完工时间和闲置时间的多目标规划模型。基于完工时间下界的两种不同情况：以重点贝位工作量确定和以平均工作量确定,分别设计了基于邻域搜索的启发式算法和基于贪心策略的“分割贝位”算法,并且证明了在以平均工作量确定下界的情况中该算法不会导致桥机闲置。不同规模、不同下界类型的算例表明：提出的模型与算法得到的桥机调度计划更适合实际生产作业,能够有效地逼近完工时间下界,算法运行速度较现有的研究有显著的提高。     

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。     

预倒出口箱区的多场桥调度优化

在集装箱出口箱区堆场的实际作业中,常将待提箱提前翻倒至一空闲箱区,使其装船前以船舶配载图的倒序堆垛,以提高装船效率。为提高初始出口箱区的预翻作业效率,针对该箱区的多场桥调度优化问题进行研究。以实施预翻作业的某一出口箱区为研究对象,在船舶配载图已知的前提下,考虑作业场桥间保持安全距离且不可跨越的条件,兼顾满足经验翻箱规则等现实约束,侧重作业过程中实时翻箱,构建了以场桥作业总行走时间最小为优化目标的线性规划模型,并设计了分支定价算法。在算例实验中,通过与非实时预翻箱方案、FCFS方案以及下界进行对比,验证了模型及算法的有效性,可为集装箱码头出口箱堆场的场桥调度提供参考。     

集装箱码头泊位计划的鲁棒优化模型

针对集装箱码头作业中的不确定性因素,构建泊位计划的鲁棒优化模型与算法,目的是降低不确定性因素对集装箱码头作业系统的影响。首先,提出泊位计划鲁棒性度量指标,利用算例对各指标的效果进行分析。在此基础上,设计泊位计划鲁棒优化的两阶段优化算法。算法的第一阶段不考虑泊位计划的鲁棒性,以船舶总延误时间最小为目标;算法的第二阶段以所选择的鲁棒性指标最大为目标,以第一阶段获得的船舶总延误时间为约束条件,获得鲁棒调度方案。最后,研究作业资源(装卸桥数量)的变化对泊位计划鲁棒性的影响。算例分析表明,权重松弛量是有效的度量泊位计划鲁棒性的指标,两阶段算法可以有效解决泊位计划鲁棒优化问题。     

一种解决集装箱港口拖车调度的混合策略

集装箱码头作为集装箱船舶与其它运输节点之间的枢纽,在不断增长的全球贸易中起着极其重要的作用.由于多种因素影响着集装箱码头的服务效率,从而使其成为了商界和学术界研究的热点.本文针对集装箱码头中的拖车调度问题,对于当某辆拖车完成一项作业任务后,如何去寻找下一个装卸任务的问题,提出了一个多因素的在线调度策略,该策略在针对我国大多数港口的现有布局和信息现状的基础上,综合考虑了拖车空驶和距离平衡多种因素,建立了综合评价函数,并应用评价搜索和离散事件仿真方法对评价函数进行了优化计算.在相关理论分析基础上,通过比较本文的调度策略和港口传统调度策略,我们认为本文的调度策略在缩短船舶停留时间和减少拖车空驶上具有十分明显的效果.     

基于关键资源优先的三级装卸搬运分区协调策略

研究基于关键资源优先的单元化“装卸、搬运、装卸”三级作业链调度问题。已知关键资源调度方案,将两非关键作业级的调度问题分别转化为最小单位流问题求解。在数学模型基础之上提出三级装卸搬运的分区协调策略。对关键装卸级作业区进行合理分区和设备分配,从而合理设置已知参数;提出非关键级装卸作业区的分区协调策略,以扩大计算规模。以码头三级装卸搬运作业链为例,参照宁波港码头数据,设计面向集装箱码头的仿真算例,通过较大规模算例验证分区策略对于计算大规模非关键装卸级调度问题的可行性和快捷性。     

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。     

考虑序列设置时间的混合流水车间多目标调度研究

基于混合流水车间多品种的特性,序列设置时间和工序跳跃是很多车间在调度时需要考虑的两个重要问题,论文充分考虑这两种生产约束,建立了以最大完工时间和负荷均衡指标为双目标的混合流水车间多目标调度数学模型,并运用改进的NSGA-II算法对基于实际企业生产数据假设的算例进行仿真求解,结果表明求解的调度方案符合实际需求,能够为企业的实际调度提供有效的方案。     

Yard crane scheduling in port container terminals

Yard cranes are the most popular container handling equipment for loading containers onto or unloading containers from trucks in container yards of land scarce port container terminals. However, such equipment is bulky, and very often generates bottlenecks in the container flow in a terminal because of their slow operations. Hence, it is essential to develop good yard crane work schedules to ensure a high terminal throughput. This paper studies the problem of scheduling a yard crane to perform a given set of loading/unloading jobs with different ready times. The objective is to minimize the sum of job waiting times. A branch and bound algorithm is proposed to solve the scheduling problem optimally. Efficient and effective algorithms are proposed to find lower bounds and upper bounds. The performance of the proposed branch and bound algorithm is evaluated by a set of test problems generated based on real life data. The results show that the algorithm can find the optimal sequence for most problems of realistic sizes.     

Single-machine scheduling with deteriorating functions for job processing times

In many realistic scheduling settings a job processed later consumes more time than when it is processed earlier – this phenomenon is known as scheduling with deteriorating jobs. In the literature on deteriorating job scheduling problems, majority of the research assumed that the actual job processing time of a job is a function of its starting time. In this paper we consider a new deterioration model where the actual job processing time of a job is a function of the processing times of the jobs already processed. We show that the single-machine scheduling problems to minimize the makespan and total completion time remain polynomially solvable under the proposed model. In addition, we prove that the problems to minimize the total weighted completion time, maximum lateness, and maximum tardiness are polynomially solvable under certain agreeable conditions.     

改进的布谷鸟算法求解考虑运输时间的分布式柔性流水车间调度问题

针对分布式制造环境下多车间调度问题特点,结合企业实际生产情况,考虑相邻工序间的运输时间,建立以最小化最大完工时间为优化目标的分布式柔性流水车间调度模型,提出一种改进布谷鸟算法用于求解该模型。算法改进包括设计了一种基于工序、车间和机器的三层编码方案;根据问题特点设计了混合种群初始化策略以提高种群质量;改进了布谷鸟搜索操作使其适用于求解该模型;设计了一种种群进化策略以提高算法收敛速度及解的质量。最后通过仿真实验,与多种算法对比,验证所提算法的有效性和优越性。