集装箱码头岸桥调度优化模型及算法
集装箱码头连续泊位与岸桥联合调度
集装箱港口调度问题的数学建模和求解
集装箱港口调度问题的数学建模和求解随着国际贸易的快速发展，港口成为货物流通的必经之地。
集装箱作为现代贸易的主要运输设备，也成为港口的主要运输工具。
如何对集装箱进行科学、高效的调度，既能够提高集装箱吞吐量，又能够节约成本，保证集装箱的速度和安全，成为了集装箱港口管理的重要问题。
本文将介绍集装箱港口调度问题的数学建模和求解方法，为港口调度管理提供一定的参考。
一、问题描述在港口集装箱的调度过程中，需要考虑多个因素，包括集装箱的数量、作业时间、码头设备的利用率、船舶作业岸桥数、等待队列理论等。
我们将港口作业看作一个多项式时间复杂度问题，即：T(n) = a + bn + cn^2 + ... + kn^m其中，n表示作业量（即集装箱数量），a、b、c、...、k为常数。
当n很大时，我们可以将港口作为一个离散的系统进行研究，把所有的因素都视为集装箱数量的函数。
二、建模方法在数学建模中，我们常用图论、优化理论等方法对问题进行建模。
对于港口调度问题，我们可以采用离散事件仿真（DES）方法进行建模。
离散事件仿真是指在模拟过程中，根据事件发生的具体时间点，遵循特定的规则依次进行模拟。
在港口调度问题中，时间点可以是集装箱的到达时间、配载、装卸等事件，规则可以是码头设备的作业效率、船舶岸桥的作业效率等。
通过DES方法的建模，可以得到港口作业的整体情况，包括集装箱的平均等待时间、港口的吞吐量等。
建模的基本步骤如下：1. 定义输入参数和输出参数输入参数包括集装箱数量、港口设备数量、集装箱处理速度等；输出参数包括集装箱的平均等待时间等。
2. 建立模型通过建立港口作业的模型，确定每一事件名、每个事件的发生时间以及事件的处理逻辑等。
对于需要分配资源的事件，要考虑分配资源的优先级以及时间的排队问题。
3. 添加随机性在港口调度问题中，集装箱的到达时间、装卸时间等都具有随机性。
为了更真实地模拟港口作业的情况，需要为模型增加随机性。
4. 进行仿真实验进行一系列的仿真实验，计算每个实验的输出参数，得到不同输入参数下的港口作业情况。
集装箱码头泊位、岸桥和集卡协同调度优化
集装箱码头泊位、岸桥和集卡协同调度优化田星;孟庆柱【摘要】针对集装箱码头泊位、岸桥和集卡的协同调度问题,考虑了船舶到港的先后顺序、实际操作过程中岸桥和集卡的相关约束,以物流作业总成本最低为目标,构建了一个数学模型.通过分析我国T集装箱码头实际操作过程中船舶待卸载集装箱量与分配的岸桥数量之间的关系,设置了一个常数k,对每艘船分配的岸桥数进行预处理,即每艘船分配的岸桥数等于船舶待卸载的集装箱数量与常数k的比值,将该模型转化为一个整数线性规划数学模型.然后以该码头的真实数据为算例,运用商业软件ILOG CPLEX进行求解,在可接受的时间内求得了最优解,并将求得的结果与实际操作过程进行对比,表明得到的最优解在实际操作过程中是可行的,验证了模型的有效性和准确性.【期刊名称】《物流技术》【年(卷),期】2018(037)003【总页数】6页(P32-36,130)【关键词】集装箱码头;泊位;岸桥;集卡;协同调度;整数线性规划【作者】田星;孟庆柱【作者单位】武汉理工大学物流工程学院,湖北武汉 430063;天津东方海陆集装箱码头有限公司,天津 300456【正文语种】中文【中图分类】F550.6;U691.31 引言对集装箱码头来说，泊位、岸桥和集卡是三种重要的基础资源，泊位分配、岸桥配置和集卡调度对提高集装箱码头的运作效率至关重要。
泊位分配的目的是为了更好地利用有限的泊位资源，减少船舶在港产生的费用；岸桥是码头上比较昂贵的资源，岸桥调度指在满足岸桥位置约束的条件下合理配置岸桥的数量，以减少岸桥的闲置时间，提高岸桥的利用率；集卡运输集装箱在岸桥和堆场之间移动，集卡数量过多，会造成空间有限的堆场的拥堵，同时增加集卡的闲置率，降低集卡的作业效率，而集卡数量不足，会造成集装箱运输的延迟，从而降低了岸桥的作业效率。
这三种资源紧密相关、具有联动关系，每种资源的调度都会对其它资源的调度产生影响。
对港口来说，在原有硬件基础设施上，单独对其中某种资源进行调度优化，并不能实现所有资源的最优化利用，不能达到集装箱码头整体物流作业效率的最优化。
《集卡调度下的集装箱码头场桥调度及堆场分配问题》范文
《集卡调度下的集装箱码头场桥调度及堆场分配问题》篇一一、引言随着全球贸易的不断发展，集装箱码头作为货物运输的关键节点，其作业效率与整体物流的顺畅性息息相关。
在集装箱码头作业中，场桥作为核心设备，负责集装箱的装卸与转运，而集卡则承担着集装箱在码头内部的运输任务。
本文将重点探讨集卡调度下的集装箱码头场桥调度及堆场分配问题，旨在提高码头作业效率，优化资源配置。
二、场桥调度问题及重要性场桥调度是集装箱码头作业中的关键环节，它涉及到集装箱的装卸、转运以及与集卡、堆场的协同作业。
合理的场桥调度能够确保集装箱的快速、准确转运，减少作业等待时间，提高码头的吞吐能力。
然而，由于码头作业环境的复杂性，如船舶靠泊时间的不确定性、集装箱数量的动态变化等，使得场桥调度成为一个具有挑战性的问题。
三、集卡调度与场桥调度的关系集卡作为码头内部的运输工具，其调度与场桥调度紧密相关。
集卡负责将集装箱从堆场运至场桥下进行装卸作业，因此集卡的调度效率直接影响到场桥的作业效率。
在集卡调度中，需要考虑的因素包括集卡的数量、行驶路径、与场桥的协同等。
通过合理的集卡调度，可以减少集卡的空驶和等待时间，提高码头的整体作业效率。
四、堆场分配问题及其影响堆场是集装箱码头的重要组成部分，用于存放待装卸的集装箱。
堆场分配是指根据集装箱的类型、目的地等信息，合理安排堆存位置。
合理的堆场分配能够提高码头的作业效率和资源利用率，减少场桥的作业距离和时间。
然而，由于码头作业的动态性和不确定性，堆场分配问题也具有一定的复杂性。
五、集卡调度下的场桥调度及堆场分配策略针对集卡调度下的场桥调度及堆场分配问题，本文提出以下策略：1. 优化集卡调度：通过智能调度系统，实时掌握集卡的数量、位置和状态信息，合理安排集卡的行驶路径和任务。
同时，采用先进的通讯技术，实现集卡与场桥、堆场之间的信息共享和协同作业。
2. 智能场桥调度：利用现代信息技术和人工智能算法，对场桥的作业任务进行智能分配和优化。
基于泊位计划的集装箱码头岸桥动态调度优化
分 考虑 岸桥 不 能 交叉作 业 、 卸 任务 有作 业顺 序要 求 等现 实约 束 下 ， 此 问题 构 建 了非 装 对
线 性数 学规 划模 型 ， 于 问题 自身 的特 点设计 了基 于任 务排 序 的 染 色体 结构 ， 基 用遗传 算 法进行 求 解．通过 与 文献 中单 船 的调 度 结果 的 对 比 、 单船 岸 桥 调 度 与 多船 动 态岸 桥 调 度 结 果的 对 比 ， 以及 多船 动 态岸桥 调 度 的仿 真 实验 ， 明 了模 型及 算法 的有 效性 ． 证 关 键词 ： 系统工程 ； 路运 输 ； 水 岸桥 分 配 ； 态调 度 ； 线性规 划 ； 动 非 遗传 算 法
中图分 类号 ： Ｕ ９ ６４ 文献 标识 码 ： Ａ
ｎ Ｏｐｉ ｚ ｔ ｎ ｏ ａ ａ ｅＤｙ ａ ｉ ｃ ｅ ｕ ｉ ｇ Ｂａ ｅ ｎ ｔ ｍｉａｉ ｆＱｕ ｙＣｒ ｎ ｎ ｍ ｃ Ｓ ｈ ｄ ｌ ｓ ｄ ｏ ｏ Ｂｅ ｔ ｃ ｅ ｕｌｓ ｉ ｎ ａ ｎ ｒ Ｔｅ ｍ ｉ ａ ｒｈ Ｓ ｈ ｄ ｅ ｎ Ｃｏ ｔ ｉ ｅ ｒ ｎ ｌ
摘 要 ： 所 谓基 于泊位 计划 的 集装 箱码 头岸 桥 动 态调 度 问题 ， 指 在 计 划周 期 内 ， 每 是 在
艘 船舶 均 已安排 了靠泊 时 间和 靠泊位 置 的前 提 下 ， 有 限 的岸 桥 资 源 在船 舶 上 的装 卸 将
任 务 间进． 动 态分 配与 排序 ， 彳 亍 以最 大限 度 地减 少计 划 期 内所有 船 舶 的 滞 港 时 间．在 充
第 １卷 第３ １ 期
２１ ０ １年 ６月 பைடு நூலகம்
交通 运输 系统 工程 与信 息
Ｊ ｕ ｎ ｌｏ ｒ ｎ ｐ ｒａｉ ｎ Ｓ ｓｅ ｎ ｉ ｅ ｒｎ ｎ ｎ ｏｍａｉｎ Ｔ ｃ ｎ ｌ ｇ ｏ ｒ ａ ｆ ａ ｓ ｏ ｔｔ ｙ ｔｍｓ Ｅ ｇｎ ｅ ｉ ｇ ａ ｄ Ｉ ｆ ｒ ｔ ｅ ｈ ｏ ｏ ｙ Ｔ ｏ ｏ
《集装箱码头泊位—岸桥—集卡调度优化研究》范文
《集装箱码头泊位—岸桥—集卡调度优化研究》篇一一、引言在现今的全球化经济体系中，集装箱运输已经成为世界货物流通的关键组成部分。
随着集装箱吞吐量的日益增加，如何实现码头泊位、岸桥及集卡的高效调度，成为了港口物流领域研究的热点问题。
本文将针对集装箱码头泊位—岸桥—集卡调度优化进行研究，旨在提高码头的作业效率和服务质量。
二、研究背景集装箱码头的作业效率直接影响到港口的吞吐能力及物流成本。
在码头作业中，泊位分配、岸桥操作及集卡调度是三个关键环节。
这三个环节的协同作业对于提高码头整体作业效率具有重要意义。
然而，在实际操作中，由于各种因素的影响，如船舶到港时间的不确定性、岸桥和集卡资源的有限性等，往往导致作业效率低下，甚至出现拥堵现象。
因此，对集装箱码头泊位—岸桥—集卡调度进行优化研究具有重要的现实意义。
三、研究内容1. 泊位分配优化泊位分配是码头作业的第一步，合理的泊位分配能够为后续的岸桥操作和集卡调度提供良好的基础。
本研究将通过建立数学模型，考虑船舶到港时间、船舶大小、预计作业时间等因素，优化泊位分配策略，以实现码头的空间和时间资源的最大化利用。
2. 岸桥操作优化岸桥是码头装卸作业的关键设备，其操作效率直接影响到整个码头的作业效率。
本研究将通过对岸桥操作流程进行详细分析，找出影响操作效率的瓶颈环节，并提出相应的优化措施。
同时，将利用现代信息技术，如物联网、大数据等，实现岸桥操作的智能化和自动化，提高操作效率。
3. 集卡调度优化集卡是码头内部运输的关键工具，其调度效率直接影响到码头的物流效率。
本研究将通过建立集卡调度模型，考虑集卡的数量、行驶路径、装卸点等因素，优化集卡调度策略，以实现码头内部物流的高效运输。
同时，将利用现代物流技术，如路径规划算法、智能调度系统等，提高集卡调度的智能化水平。
四、研究方法本研究将采用定性和定量相结合的研究方法。
首先，通过文献综述和实地调研，了解集装箱码头泊位—岸桥—集卡作业的现状和存在的问题。
自动化集装箱码头水平运输工具调度模型设计
∗基金项目:上海市2021年度 科技创新行动计划 高新技术领域项目(21511102700)自动化集装箱码头水平运输工具调度模型设计∗田㊀进㊀孙金余㊀吴绩伟上海国际港务(集团)股份有限公司技术中心㊀㊀摘㊀要:在传统集装箱码头自动化改造工作中,水平运输系统的调度设计是影响改造工程质量的重要因素之一㊂针对有人和无人驾驶混合模式下的车辆调度设计问题,建立以所有车辆的无效作业时间㊁岸边集装箱起重机作业延迟时间和所有车辆完成集装箱任务的时长最短为目标的动态调度优化模型,并以实际算例进行求解,验证了模型的有效性㊂该模型可为后续传统码头的自动化改造提供决策依据㊂㊀㊀关键词:车辆;混跑;调度;遗传算法Design of a Scheduling Model for Horizontal TransportationVehicles in Automated Container TerminalsTian Jin ㊀Sun Jinyu ㊀Wu JiweiTechnology Center of Shanghai International Port (Group)Co.,Ltd.㊀㊀Abstract :In the traditional container terminal automation renovation work,the scheduling design of the horizontaltransportation system is one of the important factors affecting the quality of the renovation project.Aiming at the vehicle scheduling design problem in mixed mode of manned and unmanned driving,a dynamic scheduling optimization model has been established with the objective of minimizing the ineffective operation time of all vehicles,the delay time of quayside container crane operations,and the duration of container tasks completed by all vehicles.The effectiveness of the model isverified through practical examples.This model can provide decision-making basis for the automation transformation oftraditional docks in the future.㊀㊀Key words :vehicles;mixed running;scheduling;genetic algorithms1㊀引言传统集装箱码头自动化改造涉及系统㊁设备㊁模式等多维度,其中水平运输机械改造难度较大,面临自动和人工驾驶混合作业的可行性㊁安全性等一系列难题,因此设计合理的水平运输机械调度模型是码头自动化改造成功的前置条件㊂国内外由于技术㊁劳动力成本等因素的差异,导致码头水平运输体系的表现形式有所不同㊂国外劳动力成本较高㊁科技水平发展较好的地区主要采用跨运车和AGV(AutomatedGuided Vehicle,自动导引车)的运输模式,劳动力成本相对较低的地区则采用人力控制的运输设备[1]㊂在我国的自动化码头中,上海洋山四期等3个集装箱自动化码头采用AGV 运输,其余均采用集卡运输[2]㊂现阶段国内外对水平运输机械调度的设计及优化大多以运输路径最短为目标㊂Kim 等研究了基于位置及时间信息的AGV 调度规则,提出一种基于混合整数规划模型分配AGV 的调度任务策略[3]㊂An-geloudis 等提出一种考虑不确定性的单元装船AGV调度方法,目标是使带任务的AGV 净收益最大化[4]㊂Xu 等设计了一种带有缓冲区的重进重出的AGV 路径规划模型,AGV 同时装载2个集装箱,使用模拟退火算法对该模型进行了求解[5]㊂王灿提出考虑交通拥堵的集卡调度双目标优化模型,通过堆场计划优化来缓解集装箱卡车在泊位和堆场的交通拥堵情况,同时实现码头碳排放量的有效降低[6]㊂胡菡建立基于作业面模式的集卡动态调度数学模型,以解决集卡调度等待时间长等问题,进而减少船舶的停靠时间和集卡的空驶时间[7]㊂范厚明等以成本最小为目标,根据堆场门式起重机(以下简称场桥)特性建立集装箱堆场协同优化模型,探讨在集卡作业运输下的多场桥调度协同优化问题[8]㊂张笑菊等研究岸边集装箱起重机(以下简称岸桥)与集卡联合调度问题,以装卸完工时间最短15港口装卸㊀2024年第2期(总第275期)为目标,建立了岸桥与集卡联合调度优化模型[9]㊂从目前的研究来看,码头水平运输调度大多未考虑集装箱重进重出的情形[10],且一般均以集卡或AGV 的行驶距离最短为调度优化目标[11],忽略了生产作业设备效率这一关键指标㊂因此,依托传统集装箱码头自动化改造项目,基于岸桥㊁水平运输机械㊁场桥等多机种协同作业模式,以自动化锁钮拆装一体机参与生产为前提条件,构造包括岸桥装卸作业时间㊁车辆等待时间及车辆运行时间在内的总时间最小的码头水平运输调度模型,以适应在不影响传统码头生产营运前提下自动化改造的特殊需求㊂2㊀调度系统设计及建模2.1㊀水平运输调度系统设计采用AI㊁5G 通信等先进手段,从系统㊁网络㊁设备3个方面对传统码头进行改造升级㊂(1)系统方面,构建设备控制系统㊂该系统承接TOS 系统,对包括运输车辆㊁生产设备在内的所有设备进行统一管控㊂(2)网络方面,在码头新建了多个5G 基站,并在终端布设大量边缘计算设备㊂(3)设备改造方面,对岸桥㊁场桥等生产设备进行智能化改造㊂该类生产设备可进行全自动抓放箱作业,其作业状态㊁设备位置等信息与设备控制系统互通;新增自动化锁钮拆装一体机,放置于码头主干道路;对原有的内集卡加装定位系统,该定位系统与设备控制系统互连,实时反馈其位置坐标及速度等状态信息,同时新增AIV(智能转运车),采用L4+级无人驾驶技术,依靠单车智能及车路协同体系开展智能作业,车辆构造见图1㊂图1㊀智能转运车(AIV )㊀㊀从人工调度系统过渡为自动调度系统,需考虑AIV 与有人驾驶集卡混合运行的安全性,以及待执行的任务信息(集装箱的装卸地㊁开始时间)㊁工作车辆信息(车辆的状态㊁当前位置)㊁当前时间等因素㊂从车辆调度的角度出发,所有作业都是先空车行驶到一个作业点提箱后,再装载着集装箱行驶到另一个作业点卸箱,最后空车行驶到作业等待区,等待下一次作业任务,即车辆调度可以分为取箱㊁载箱㊁还车3个阶段㊂在这3个阶段中取箱阶段和还车阶段是在空车行驶,考虑车辆调度的目标是尽可能地缩短空车行驶的时间,因此提出 重进重出 的调度设计理念,即车辆在取箱及还车阶段尽可能处于载箱状态㊂车辆调度结果由设备控制系统中获得的任务列表信息与车辆列表信息所决定,当任务列表信息与车辆列表信息发生任何变化时,就必须重新对作业任务进行作业车辆分配,从而实现动态的车辆调度㊂调度模型的设计基于以下5点假设:(1)AIV 与有人驾驶集卡每次运输1个40ft 的标准集装箱㊂(2)泊位计划及堆场计划已知㊂(3)码头各作业点的最短距离已知㊂(4)不考虑车辆交通拥堵或互相干扰等情况,也不考虑翻箱倒箱问题㊂(5)所有车辆运输集装箱时均需经过自动化锁钮拆装一体机,进行拆解和装配锁钮作业,锁钮机的拆装工作时间已知㊂2.2㊀模型变量设置M :表示进出口箱的总箱量㊂a ,b ,c :表示集装箱任务;s ,e :表示虚拟初始集装箱任务和虚拟结束集装箱任务;a ,b ,c ,s ,e =1,2,3, ,M ,M +1,M +2㊂D a :表示第a 个集装箱的流向,若第a 个集装箱为进口箱,则D a =1;若第a 个集装箱为出口箱,则D a =-1㊂I :表示所需车辆的总数量㊂i ,j :表示车辆的编号,i ,j =1,2,3, ,I ㊂Q :表示作业岸桥的总数量㊂25Port Operation㊀2024.No.2(Serial No.275)q ,p :表示作业岸桥的编号,q ,p =1,2,3, ,Q ㊂q a :表示第a 个集装箱的作业岸桥的编号㊂R :表示作业场桥的总数量㊂r :表示作业场桥的编号,r =1,2,3, ,R ㊂r a :表示第a 个集装箱的作业场桥的编号㊂m ia :表示车辆i 运输集装箱a 所需的时间㊂m s :表示自动化锁钮拆装一体机拆装车辆锁钮的时间㊂t iab :表示车辆i 由完成集装箱a 的运输任务到开始集装箱b 的运输任务的时间间隔,即无效作业时间㊂o iqa :表示岸桥q 将集装箱a 卸至车辆i 或从车辆i 提升集装箱a 的实际时刻㊂g iqa :表示岸桥q 将集装箱a 卸至车辆i 或从车辆i 提升集装箱a 的计划时刻㊂o ira :表示场桥r 将集装箱a 卸至车辆i 或从车辆i 提升集装箱a 的实际时刻㊂g ira :表示场桥r 将集装箱a 卸至车辆i 或从车辆i 提升集装箱a 的计划时刻,g ira =g iqa +m ia +m s ,D a =1g iqa -m ia -m s ,D a =-1{㊂f q :表示岸桥q 完成一次集装箱装卸任务所需的平均时间㊂f r :表示场桥r 完成一次集装箱装卸任务所需的平均时间㊂x ia :决策变量,集装箱a 由车辆i 运输,则x ia =1,否则x ia =0㊂F ia :车辆i 完成集装箱a 运输任务时的时刻,F ia =o ira ,D a =1o iqa ,D a =-1{㊂x iab :决策变量,集装箱a 和集装箱b 相继由车辆i 运输,则x iab =1,否则x iab =0㊂α,β,γ:目标权系数㊂2.3㊀模型设计及建立目标函数包括所有车辆最短无效作业时间:min f 1=ðM +2a =1ðM +2b =1ðIix iab t iab (1)㊀㊀岸桥作业最短延迟时间:min f 2=ðQ q =1o iqa -g iqa (),a =1,2,3, ,M ;i =1,2, ,I (2)㊀㊀所有车辆最短完成任务时长㊂min f 3=ðIimax x ia F ia {},a =1,2,3, ,M (3)㊀㊀车辆调度优化的总目标为:min f =min(αf 1+βf 2+γf 3)(4)㊀㊀约束条件为:每一个任务的前序任务和后续任务只有一个;所有车辆必须完成开始任务和结束任务;岸桥要在车辆到达岸桥后才开始作业;岸桥不可以在计划作业时刻之前开始作业;岸桥㊁车辆及场桥进行集装箱装卸任务时相互之间需满足的时间约束,即:o ira ȡo iqa +m ia ,D a =1(5)o iqa ȡo ira +m ia ,D a =-1(6)㊀㊀对车辆运输集装箱时间的约束为:o irb -o ira ȡΔt iab ,r =1,2,3, ,R ;i =1,2,3, ,I ,x iab =1(7)Δt iab=t iab +m ib +m s ,D a =1,D b =1t iab ,D a =1,D b =-1m ia +t iab +m ib +2m s ,D a =-1,D b =1m ia +t iab +m s ,D a =-1,D b =-1ìîíïïïïï(8)3㊀算法求解3.1㊀算法选择应用遗传算法求解,通用性强,易于扩展,具有较强的并行性和鲁棒性,但存在局部搜索能力弱等问题[12]㊂本模型中,所参与的生产设备数量较少,运输路线固定,因此计算量较小,故不对遗传算法加以改进㊂遗传算法分编码㊁初始种群生成㊁适应度函数确定㊁选择㊁交叉及变异等步骤㊂(1)编码采用自然数编码方式表示染色体,染色体的基因所在位置表示集装箱任务,染色体的基因值Ga 表示执行集装箱任务a 的车辆㊂例如对9个集装箱任务进行分派,表1给出了车辆执行集装箱任务的染色体编码说明㊂表1㊀染色体基因编码说明集装箱任务123456789Ga132431423㊀㊀(2)初始种群生成方面,根据实际问题的约束条件,采用随机生成的方法产生初始种群㊂(3)适应度函数采用目标函数作为适应度函数,即取各车辆的无效作业时间㊁岸桥作业延迟时间及车辆完成任务时间最短㊂为降低在解空间中无对应可行解的个体适应度,采用惩罚函数法改进适应度函数㊂(4)选择方面,采用轮盘赌选择法㊂(5)交叉及变异方面,采用基本位变异法㊂35港口装卸㊀2024年第2期(总第275期)3.2㊀算例分析某集装箱码头平面区域见图2,进口箱和出口箱均混合堆存在箱区㊂车辆的运行路线如箭头所示,公共道路上可双向行驶,路口可掉头,箱区内只能单向自右向左行驶㊂泊位4台岸桥参与作业,4个箱区共8台场桥参与作业㊂车辆装有集装箱进行装船或卸船动作时,必须经过自动化锁钮拆装一体机,空车状态可不经过自动化锁钮拆装一体机㊂车辆在各个节点之间行驶的距离分经过锁钮机和不经过锁钮机2种情况㊂图2㊀码头泊位及堆场平面图已知某一时间段内某靠泊船舶共有300个集装箱需要进行装卸船作业,其中卸船180个集装箱,装船120个集装箱㊂使用4台岸桥进行装卸作业,装卸可同时进行㊂岸桥装卸1个集装箱的平均时间为180s,进出口集装箱平均堆存于4个箱区㊂场桥及岸桥因为换贝作业所移动的距离忽略不计㊂场桥装卸1个集装箱的平均时间为150s㊂车辆的平均行驶速度为10km /h,锁钮机的工作时间为90s㊂取目标权系数α=0.2,β=0.6,γ=0.2㊂车辆在泊位的运行方向与船头方向保持一致,箱区与泊位间车辆的运行距离均已知㊂车辆数量分别设置为10~50辆时,采用遗传算法,算法经过200次迭代,得到不同数量下的目标值(见图3)㊂图3中,车辆无效作业时间及岸桥延迟时间随车辆数量增加而不断降低,同时由于车辆数量增加,车辆完成任务时长则不断增加,总目标呈现两头高中间低的形状㊂当车辆数量为25辆时,总目标最低为259180s,此时岸桥延迟时间为83615s,平均每台岸桥的延迟时间为5.8h;车辆无效作业时长569690s,平均每辆车辆无效作业时长6.3h;车辆完成任务时长475350s,平均每辆车辆作业时间5.3h㊂图3㊀不同车辆数量配置下的各目标函数值折线图经过综合分析,可以得出此案例中最佳的车辆配置数量为25辆㊂最终的车辆调度方案见表2㊂表2㊀最优车辆调度方案车辆任务量任务标号11722-25-55-76-116-121-134-151-171-192-210-216-261-270-280-293-299295-36-112-128-164-181-183-205-2123168-17-42-61-87-104-129-160-167-188-206-228-257-260-286-2924458-86-99-1155152-15-48-65-118-126-137-146-177-180-203-229-235-248-25561610-32-74-88-113-130-145-175-186-200-218-236-251-272-279-2957141-11-33-66-71-144-156-163-196-225-231-244-264-2828134-26-39-67-90-108-124-169-170-195-246-265-27491616-30-46-62-69-103-123-138-168-178-202-217-256-271-283-29010177-20-37-73-95-110-148-154-162-189-226-233-240-250-281-288-29811156-31-50-81-94-102-127-182-221-237-245-266-278-285-294121054-77-101-132-153-208-223-232-253-259131356-59-91-120-139-150-173-174-191-219-243-254-26714829-45-97-107-122-184-194-209151212-21-44-51-92-140-198-224-241-252-268-29116103-27-52-53-83-106-158-172-187-211171013-43-64-98-114-125-147-165-197-20118918-38-85-214-249-262-275-284-29719139-40-49-89-119-143-161-230-239-263-277-287-29620112-41-70-84-133-159-176-179-207-247-25821935-60-78-80-152-157-166-213-23422519-82-100-131-149231314-23-47-57-72-79-96-117-136-185-199-222-227241224-68-75-105-111-142-155-193-215-220-242-269251334-63-93-109-135-141-190-204-238-273-276-289-300㊀㊀该车辆调度方案,以所有车辆的无效作业时间㊁岸桥作业延迟时间和所有车辆完成集装箱任务的时长最短为目标,加权后得到最优解,展现了各个车辆执行的集装箱任务㊁集装箱任务的顺序㊁集装箱任务的数量㊂4㊀结语针对传统集装箱码头自动化改造背景下的车辆45Port Operation㊀2024.No.2(Serial No.275)。
数学建模——码头货轮集装箱装卸的优化问题2
码头货轮集装箱装卸的优化问题摘要集装箱“货币化”已成为发展趋势，而港口发展渐渐滞后于集装箱的吞吐量，研究集装箱装卸的优化问题能有效扩大港口生产力，提高港口经济效益。
本文将建立集卡线路规划模型和岸桥、集卡与龙门吊协同优化模型，通过禁忌搜索算法进行求解，并通过青岛港的数据对模型进行实证分析。
对于提高装卸效率，降低装卸成本这一问题，我们将其分解为线路规划、协同优化和模型检验三个子问题进行分析。
针对问题一，我们建立了集卡线路规划模型。
通过对青岛港前湾港集装箱码头（QQCT）的航拍图和雷达图进行分析，画出了码头泊位到堆场的平面图，按照相应的比例尺，得到实际码头与堆场间的距离、各堆场间的相互距离。
通过集卡行驶的速度，计算得到集卡从码头到堆场的时间、集卡在各堆场之间行驶的相互时间和集卡从堆场返回码头的时间。
集卡在运输过程中，要尽量减少空集卡的行驶，即运送集装箱返回的途中携带需要装运到船上的集装箱。
利用第一阶段的禁忌搜索算法，当所需装卸集装箱位置确定后，最短的行驶路线也就计算出来。
针对问题二，我们建立了桥吊、集卡和龙门吊的协同优化模型。
问题一计算的集卡最佳线路分配结果，继续作为桥吊、集卡和龙门吊协同优化的条件。
第二阶段的禁忌搜素算法分析出最合适的桥吊、集卡与龙门吊的比例，桥吊在不等待集卡的情况下效率高。
通过协同优化，得到最高效率的设备分配比例。
针对问题三，我们汇总了附件中所有集装箱的装卸数据，对模型进行检验分析。
以青岛前湾港区为例，通过带入实际数据，得到如下比例关系，即桥吊：集卡：龙门吊为2:10:5。
2辆桥吊工作时配备10辆集卡，5辆轮式龙门吊；3辆桥吊工作时配备15辆集卡，7辆龙门吊；如此分配使相对成本与效率达到最大化。
本文的亮点在于：利用港口的雷达图和航拍图，绘制了港口的分布平面图，分析更贴近实际；以集卡线路规划为突破口，并以此为条件，建立了以集装箱类型为依据的集卡一站式服务（岸桥到堆场的线路标准化）；对数据的分类处理，使计算简洁；协同了集卡、桥吊、龙门吊，采用两个阶段的禁忌搜索算法，将集装箱的装与卸混合在一起计算，比原来对集卡、桥吊，集卡、龙门吊等部分优化更加贴近实际，大大提升了港口的运行效率，并且降低的了成本。
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集装箱码头岸桥调度优化模型及算法
一、背景介绍
集装箱码头是现代物流系统中的重要组成部分，其岸桥调度质量直接影响着码头的生产效率和经济效益。
传统的岸桥调度方法主要基于人工经验和规则，难以适应复杂多变的实际情况，因此需要利用现代优化算法来提高调度效率和准确性。
二、相关研究
近年来，国内外学者对集装箱码头岸桥调度问题进行了广泛研究。
其中，基于遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法等优化算法的岸桥调度模型得到了广泛应用，并取得了较好的实验结果。
三、集装箱码头岸桥调度模型
1. 岸桥任务分配模型
该模型旨在将待处理的任务分配给可用的岸桥，以最大程度地满足各项约束条件。
可采用线性规划或整数规划等方法求解。
2. 岸桥作业时间安排模型
该模型主要考虑如何合理安排每个岸桥的作业时间，以最小化总作业时间或最大化作业效率。
可采用贪心算法或动态规划等方法求解。
3. 岸桥路径规划模型
该模型旨在确定每个岸桥的行驶路径以及最佳停靠点，以最小化运输时间和成本。
可采用模拟退火算法或遗传算法等方法求解。
四、岸桥调度优化算法
1. 遗传算法
遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的优化算法，其主要思想是通过随机生成初代种群，并利用交叉、变异等操作产生新的种群，最终得到适应度较高的优秀解。
该算法具有全局搜索能力强、收敛速度快等优点，在岸桥调度中得到了广泛应用。
2. 模拟退火算法
模拟退火算法是一种基于物理学中固体物质结晶过程的启发式优化算法，其主要思想是通过随机扰动当前解，并以一定概率接受较差解，从而实现全局搜索。
该算法具有快速收敛、易于实现等特点，在岸桥调度中也得到了广泛应用。
3. 禁忌搜索算法
禁忌搜索算法是一种基于邻域搜索和禁忌表机制的优化算法，其主要思想是通过定义邻域结构和禁忌表规则，避免陷入局部最优解。
该算法具有全局搜索能力强、易于实现等特点，在岸桥调度中也得到了广泛应用。
五、结论与展望
集装箱码头岸桥调度优化模型及算法的研究是提高码头生产效率和经济效益的重要途径。
在实际应用中，应根据具体情况选择合适的模型和算法，并结合实时数据进行动态调整。
未来，随着物流信息技术的不断发展，集装箱码头岸桥调度优化将更加精细化和智能化。