基于plant simulation软件的码头堆场作业系统效率分析
货运码头作业过程仿真模型研究
货运码头作业过程仿真模型研究随着国际贸易的不断发展，货运码头作业量也逐年上升。
如何有效地提高货运码头的运作效率、降低物流成本，成为各大物流企业和码头管理部门需要解决的问题。
而货运码头作业过程仿真模型的研究与应用，可以为我们提供一种优秀的解决方案。
1. 货运码头作业过程仿真模型的定义货运码头作业过程仿真模型，是一种运用计算机技术以及数学模型，对货运码头作业流程进行模拟和分析的方法。
它可以有效地模拟码头作业环境，进行一系列运作情况的模拟，以达到对现实环境的观察和研究。
2. 货运码头作业过程仿真模型的优点仿真模型的研究与应用可以带来以下优点：（1）提高作业效率：货运码头作业过程的仿真模拟可以帮助我们更好地预测作业流程，调整作业计划，提高作业效率。
（2）减少成本：通过对运作流程的仿真模拟，我们可以找到运作过程中的瓶颈，降低各环节的费用，达到减少成本的目的。
（3）提高安全性：仿真模拟中无需真实的设备、人员，所以在进行复杂操作的训练时更加安全。
（4）实时监测：仿真模型的研究可以让我们实时监测作业流程，在遇到突发状况时更及时地处理，避免事故的发生。
3. 货运码头作业过程仿真模型的应用场景现如今，货运码头作业过程仿真模型已经在许多领域得到了广泛应用，如：（1）码头建设与设计：采用仿真模型技术，可以帮助设计、建设人员更好地了解作业流程中的各种环节，以及相互之间的关联，从而更好地安排码头的建设与设计。
（2）作业流程的优化：仿真模型的研究可以帮助我们更好地优化作业流程，减少时间浪费，提高效率。
（3）训练与演习：通过计算机仿真模拟，可以进行项目演练和工序培训，达到教育和培训的目的。
4. 货运码头作业过程仿真模型的研究现状目前，国内外的许多学者和研究人员已经开展了对货运码头作业过程仿真模型的研究。
其中，部分研究成果已经得到了广泛的应用。
（1）近年来，国内外许多学者已经发表了一系列的论文，并提出了许多创新的研究方法。
（2）在仿真技术的基础上，一些国家已经开始对物流领域进行了推广和应用，如美国、新加坡、日本等。
码头系泊系统快速分析软件开发
码头系泊系统快速分析软件开发码头系泊系统快速分析软件开发随着全球贸易的日益发展，港口承担着越来越多的货物进出口任务。
而码头系泊系统作为港口重要的一环，能够有效提高货物的吞吐效率。
然而，在实际操作中，由于大量船只的进出，码头系泊系统存在一系列问题，如船只排队等待时间过长、泊位利用率不高等。
因此，为了解决这些问题，我们提出了一种快速分析码头系泊系统的软件开发方案。
首先，我们需要确定此系统的需求。
在码头系泊系统中，最关键的需求是尽快的将船只引导到泊位，并在最短时间内完成装卸货物。
此外，我们还需要考虑船只的安全问题，包括避免船只相撞、泊位坚固性等。
除此之外，我们还可以考虑增加一些额外功能，如船只航线预测、可视化泊位管理等。
接下来，我们需要选择合适的技术来开发这个软件。
对于码头系泊系统的快速分析软件，我们可以考虑使用数据挖掘和机器学习等技术。
通过分析历史船只进出港口的数据，我们可以预测未来的船只到达情况，从而优化泊位分配和船只调度。
同时，我们还可以使用图像识别技术，通过监控摄像头记录的实时画面，识别泊位的利用情况和船只的位置情况。
这些数据可以帮助我们更好地了解码头系泊系统的运行状态，并进行相关分析和优化。
在开发过程中，我们需要建立合适的数据模型。
通过对数据的收集和整理，建立一个完整的码头系泊系统数据模型是非常关键的。
这个数据模型应该包括船只的基本信息、泊位的状态信息、船只进出港口的时间等。
在此基础上，我们可以开发各种功能模块，如船只进出港口预测模块、泊位管理模块、航线规划模块等。
同时，我们需要设计一个友好、易于使用的界面，方便港口操作人员进行各项操作和监控。
最后，我们需要对软件进行测试和优化。
在开发完成后，我们应该进行一系列的测试，以验证软件的功能性、稳定性和性能。
通过测试，我们可以找出软件存在的问题，并进行相应的优化和修正。
此外，我们还可以将软件应用在实际的码头系泊系统中，观察软件的实际效果，并收集用户的反馈。
基于Plant Simulation软件码头堆场作业系统效率分析论文
基于Plant Simulation软件的码头堆场作业系统效率分析摘要：集装箱码头物流技术与装备的快速发展和革新以及多样化的码头设计需求，使得常规的计算方法和手段在多方案分析时难以支持决策者更精准的决策，探索更先进的码头物流系统分析方法，以补充和丰富码头规划设计内容，提高新一代集装箱码头的设计水平，已成为了未来规划及分析操作码头信息化设备设施的手段。
关键词：集装箱码头；仿真模拟；堆存策略；堆场中图分类号： th247 文献标识码： a 文章编号：1 背景随着国际贸易量的增加，集装箱码头公司在海运、陆运活动过程中正逐渐承担着越来越重要的作用。
本论文通过研究和开发以堆场为研究对象的小型仿真平台，利用系统仿真的方法，模拟江苏省某集装箱码头的堆垛现场，通过建立集装箱码头物流系统仿真试验平台，展示正在投入运营的集装箱码头及其装卸生产过程。
2 理论依据集装箱码头物流系统的构建一般遵循一定的规则，例如堆存空间分布，堆存位置和路径选择的优先级别，堆存数量和最小单位的划分等。
本研究以堆存角色划分和存取优先级为例，研究角色划分和存取优先级对于堆存效率的影响。
2.1区域存储集装箱种类的分配策略堆存策略总体上可分为以下4种，见图1：a：以区为单元的分配策略，即不同的区专门进行进口、出口集装箱的分类堆垛b：混合策略：即进口和出口集装箱没有分配堆垛的限制c：以贝为单元的分配策略：即不同的贝专门进行出口和进口集装箱的分类堆垛d：以列为单元的分配策略：即不同的列专门进行出口和进口集装箱的分配堆垛图1 区域存储分配策略2.2区域存储优先级的分配策略different priority：每个区对应不同的集装箱分配优先级，基本上，距离船舶越近的区域，优先级越高，依次递减。
same priority：每个区对应相同的集装箱分配优先级，存储空间的优先级与堆垛区域没有必然的优先级关系。
以上分类见图2：图2 区域优先级分配策略3 仿真研究3.1 研究步骤本文主要以仿真工具为平台，做以下2个方面研究：1）集装箱码头虚拟现实仿真试验系统设计与开发。
plant simulation hbw使用
plant simulation hbw使用全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：Plant Simulation是全球领先的工厂仿真软件，被广泛应用于制造业中，帮助企业优化生产过程，提高生产效率。
本文将介绍Plant Simulation的基本使用方法和优势，以及如何利用该软件提升生产效率。
在使用Plant Simulation时，首先需要建立虚拟工厂模型，包括工厂的各个生产单元、物料流动路径、工人和设备等。
用户可以根据实际生产情况，设置工作站的产能、生产速度、设备故障率等参数，以及物料的加工时间、等待时间等信息。
一旦建立好虚拟工厂模型，用户可以运行仿真模拟，观察生产过程中的各个环节，识别生产瓶颈和问题点。
通过仿真模拟，用户可以测试不同的生产方案，比较各种方案的效率和成本，找出最优的生产方案。
Plant Simulation还提供了丰富的数据分析功能，用户可以查看生产数据和指标，分析生产效率和资源利用率，找出生产瓶颈和优化空间。
通过数据分析，用户可以及时调整生产计划，提高生产效率，降低生产成本。
除了以上功能外，Plant Simulation还具有优化算法和排程功能，可以自动化优化生产计划和排程，提高生产效率。
用户可以根据实际生产需求，调整生产计划和排程，保证生产线平稳运行，避免生产拥堵和停机。
Plant Simulation是一款功能强大的工厂仿真软件，可以帮助企业优化生产过程，提高生产效率。
通过Plant Simulation，用户可以建立虚拟工厂模型，模拟生产过程，分析生产瓶颈和问题点，找出最优的生产方案，提高生产效率，降低生产成本。
希望本文对您了解Plant Simulation的使用方法和优势有所帮助，祝您在生产过程中取得更大的成功！第二篇示例：Plant Simulation HBW (Human Behavior with Plant)是一种用于模拟植物生长和人类行为的软件工具。
基于Plant Simulation的SPS物流模式可行性分析
基于Plant Simulation的SPS物流模式可行性分析任运通【摘要】The small-batch and multi-variety strategy currently popular with the carmakers fits well with the market demand. However it also brings alot of pressure on the normal production and order delivery of these enterprises. In this paper, in view of such situation, we found that moreand more car manufacturers had introduced the SPS mode to improvetheir logistics system. Next, in the empirical case of a car-making enterprise G, we simulated the reengineering of its production line and the introduction of the SPS mode, and analyzed the operational status of the production line after the introduction, which hopefully could be of practical referential value to the enterprise decision-makers.%汽车企业小批量、多品种的战略符合当前的市场需求，但也使得主机厂线边物料不断增加，错装、漏装及停线时有发生，给正常生产、订单交付造成极大影响。
为了解决上述问题，当前越来越多的汽车企业通过导入SPS物流供线模式进行物流改善，而前期的可行性分析将为最终导入提供决策依据因而成为企业的重要课题。
基于PlantSimulation软件的物流系统仿真优化
基于PlantSimulation软件的物流系统仿真优化基于PlantSimulation软件的物流系统仿真优化随着全球化和互联网的快速发展，物流行业日益成为推动经济发展和社会进步的重要力量。
然而，物流系统的复杂性和不确定性给企业带来了巨大的挑战，如何优化物流系统的运营效率成为了企业追求的目标。
近年来，仿真技术在物流系统优化方面得到了广泛应用。
仿真技术可以帮助企业在实际操作之前进行虚拟测试，发现并解决潜在问题，从而降低运营风险和成本。
而PlantSimulation软件作为一种基于离散事件仿真的工具，可以忠实模拟物流系统的各个环节，并进行系统性的优化。
首先，PlantSimulation软件可以对物流系统中的各个环节进行精确模拟。
通过建立模型，可以准确地反映出物流系统的各个组成部分，如仓库、运输车辆、分拣设备等。
同时，PlantSimulation软件提供了丰富的库存模型，可以对不同种类和数量的货物进行模拟，使得模型的真实性更高。
其次，PlantSimulation软件可以根据实际数据进行仿真测试。
在建立模型的过程中，可以输入实际的数据，如订单量、货物种类、运输时间等，以真实的情景来模拟物流系统的运行。
通过不同参数的调整，可以观察到不同情况下的效果变化，从而找到最优的物流方案。
另外，PlantSimulation软件还具备了多种优化算法，可以对模型进行系统性的优化。
例如，可以通过PlantSimulation软件进行路径规划，选择最优的运输路线和仓储方案，以降低运输成本和时间。
同时，还可以通过对设备的调整，优化物流系统的流程和效率，提高仓库的存储能力和订单的处理速度。
最后，PlantSimulation软件还可以进行仿真结果的可视化展示。
通过可视化展示，可以直观地观察到模型在不同情况下的运行状态和效果，从而更好地理解和分析物流系统的运行规律。
同时，通过与实际数据的对比，可以验证模型的准确性，并进行进一步的优化。
基于R_OPN的集装箱码头物流系统建模与分析
收稿日期:2005 12 16基金项目:上海市科学技术发展基金科技攻关项目(032112085 12)作者简介:张海霖(1971 ),男,山东东明县人,博士生,主要研究方向为复杂物流系统建模、调度与仿真.江志斌(联系人),男,教授,博士生导师,电话(T el.):021 ********;E m ail:z bjiang@.文章编号:1006 2467(2007)02 0231 07基于R OPN 的集装箱码头物流系统建模与分析张海霖, 江志斌(上海交通大学工业工程与管理系,上海200030)摘 要:针对集装箱码头物流系统(Container Terminal Lo gistics System,CT LS)建模存在的问题,通过分析CTLS 的结构和行为特点,提出了基于规则的面向对象Petr i 网(Rule based Object oriented Petri Net,R OPN)的建模方法.该方法在对象子网和门变迁中融入决策规则,建立了CT LS 系统动态行为和调度控制模型,简洁明了地描述了系统状态和决策规则之间的关系.在此模型的基础上,分析了模型的结构特性(死锁,冲突等),并提出了解决冲突的决策规则,为CT LS 的设计、分析、调度与仿真提供了有效的工具.关键词:集装箱码头;物流系统;面向对象Petri 网;决策规则中图分类号:U 169.6 文献标识码:ARule Based Object Oriented Petri Net Modeling and Analysisof Container Terminal Logistic SystemZH A N G H ai lin, J I A N G Zhi bin(Dept.o f Industr ial Eng.&M anagement,Shanghai Jiaotong Univ.,Shanghai 200030,China)Abstract:According to so me existing pro blems for container ter minal log istics system (CT LS)modeling,this paper presented a rule based o bject oriented Petri net (R OPN)metho d,w hich is based o n the analy sis of characteristic of structure and behav io r.This metho d integrates the decisio ns m aking rules into ob ject s sub net and transition g ing this m ethod,a dynamic behavior model fo r scheduling and con tro l are built,and it descr ibes the r elationships amo ng states and decisio n making rules of CTLS system.Based on the structure of R OPN,a system s str uctural properties such as deadlock and conflictio ns can be analyzed,w hich prov ide an efficient too l for desig ning,analyzing,scheduling and simulation o f CTLS.Key words:container terminal;lo gistic sy stem;object oriented petri net;decision making rules集装箱码头物流系统(Container T er minal Lo g istics System,CTLS)是以集装箱为对象、由运输系统、调度系统和信息系统组成的高度复杂的物流系统,涉及物流、信息、调度等多种建模和优化技术,系统运行时存在并行、协调、竞争等多种关系.CT LS 具有随机性强、系统柔性差(设备作业空间有限)、设备作业时间不确定、搬运设备之间的协调性要求高等特点,因此模型描述具有并发、柔性、动态的特征.CT LS 是较典型的离散事件动态系统(Discr ete Element Dynamic System ,DEDS),Petri 网是有效描述DEDS 系统异步性、并发性、分布式、并行性等系统特征的常用建模工具,然而大量的Petri网建模实践是对制造系统和信息系统的描述与分析[1 4].对于复杂的CTLS利用基本Petri网进行建模时存在以下几个方面的问题:当系统规模扩大时,所得到的Petri网会出现状态爆炸,且由于模型过于庞大、复杂而不可分析;!由于基本Petri网是面向过程的建模方式,当CTLS系统的集疏运模式发生变化时,模型势必需要做较大的修正;∀没有考虑系统调度与控制的决策规则,因此无法描述系统状态和决策规则之间的关系.文献[5]提出了基于规则的面向对象Petr i网(Rule based Object oriented Petri Net,R OPN)的概念,并对柔性制造系统(FM S)系统进行了建模与分析.本文在此基础上定义了规则信息库所和决策变迁,并在模型中加入了解决冲突的控制/决策规则,因此增强了Petri网的建模能力和模型的可重用性.利用R OPN对CTLS系统进行建模,能简洁明了地描述CT LS的活动和对象,同时反映系统运行的决策过程以及系统状态和决策规则的关系.基于R OPN系统模型的仿真,可以分析CT LS系统的性能及决策规则,有效地解决CTLS的并行作业、资源共享、优化调度等问题,从而提高集装箱码头的生产效率.1 CTLS系统的组成和特点CT LS系统组成主要包括搬运和运输设备、信息读取及传输设备、集装箱堆存区域和控制与调度系统等[6].CT LS的设备和设施主要包括进/出道口、堆场、机械设备、泊位、装/卸作业区和控制中心.集装箱集疏运过程包括两个方面(见图1):出口集装箱的作业流程,从道口的信息输入到集装箱装船离港;进口集装箱的作业流程,从随船只到港到离开港区被客户取走,两者的物流路线相反.在码头的作业过程中,由于受到许多不确定因素的影响,如自然和人为的因素使得系统呈现出较大的随机特征,集装箱集疏运过程主要集中在桥吊(QC)、堆场吊车(YC)和集装箱卡车(CT)3类设备上.其中,YC主要完成集装箱堆场的装卸;CT主要完成码头和堆场之间的集装箱运输;QC主要完成集装箱船舶的装卸.高效的CTLS系统要求3类设备之间相互协调、合理配置,并且能够依据系统实时状态和决策规则来动态选择作业对象和解决资源冲突的功能.典型的CT LS系统呈现以下几方面的特征:图1 CT LS系统进/出口箱的作业流程Fig.1 T he impor t and ex po rt container pr ocedure o f CT LS(1)CTLS结构复杂.路、铁、海运等多种集疏运模式并存,既要有每种集疏运方式专用的作业和存储空间、设施设备资源,还要有能够共享的空间和资源,因此码头的设施布局非常复杂.特别是在几种集疏运作业并行时,码头内的物流路径、设备的作业空间均会受到资源的限制,系统的结构极其复杂和多变.(2)随机性强、柔性差.复杂多变的海洋气候环境和越来越个性化的客户需求,特别是某些根据潮汐规律作业的港口,增加了CT LS系统随机性.集疏运作业时运输车辆装卸站的缓冲区容量很小,吊运设备没有缓冲区,致使系统柔性差,特别是在多作业线并行时,易发生死锁和冲突的现象.(3)装卸工艺多样和生产调度复杂.随着港口自动化程度的提高,集装箱的装卸工艺也随之复杂多样,同一码头有几种不同的作业模式并存,同一设备在作业周期内需要完成进口/出口箱、转运箱、内部周转箱或客户提箱等多类操作.2 基于规则的面向对象Petri网Petri网是对DEDS进行建模、仿真与分析的有效工具,能够清晰地描述复杂异步并发系统的结构特点和动态行为[6,7].面向对象Petri网(OPN)是把Petri 网建模技术与面向对象方法相结合的系统建模工具,能够使系统模型简洁、直观和模块化,增加了系统的可重构性和可维护性.R OPN则在面向对象Petri网中融入决策规则,建立系统状态和决策规则的关系,更加直观地分析系统的动态行为.2.1 R OPN的定义定义1 基本Petri网.基本Petri网模型可表示为一个5元组,即PN={P,T,I,O,M0}.其中:P ={p1,p2,#p n}为有限的库所集n∃0;T={t1,t2, #,t m}为有限变迁集m∃0;P%T& ,P∋T= ; I:P(T为N的输入函数;O:T(P为N的输出函数;M0:P{0,1,2,#}(集合P到非负整数的映射)为初始状态标识.定义2 OPN.一个OPN由对象和信息传递关系网组成.(1)对象Ob i的OPN用7元要素表示为Ob i={SP i,AT i,IM i,OM i,I i,O i,C i}其中:Ob i为系统的第i个对象;SP i为Ob i的状态库所有限集合;A T i为Ob i的活动变迁有限集合; IM i/OM i为输入/输出信息库所;O i/I i为输出/输入映射函数;C i为库所与变迁的色彩集合.(2)对象关系网用8元要素表示:OPN ij={OM i,g ij,IM j,C(OM i),C(IM j),C(g ij),I ij,O ij}其中:OM i为对象Ob i的输出信息库所有限集合; IM j为对象Ob j的输入信息库所有限集合;g ij为Ob i到Ob j的信息传递的门变迁的有限集合; C(OM i)为对象Ob i的输出信息库所的色彩集合; C(IM j)为对象Ob j的输入信息库所的色彩集合; C(g ij)为门变迁g ij的色彩集合;I ij(OM i,g ij)为从OM i到g ij的输入映射(函数);O ij(IM j,g ij)为从g ij 到IM j的输出映射(函数).定义3 R OPN. 在面向对象Petri网中加入规则库所、决策变迁和规则信息库所.(1)对象Ob i的OPN用9元要素表示为Ob i={SP i,P Ri,AT i,T Di,IM i,OM i,I i,O i,C i}其中:P Ri为对象Ob i规则库所有限集合;T Di为对象Ob i的决策变迁的有限集合.(2)对象关系网用10元要素表示为R OPN ij={OM i,g ij,IM j,ROM i,RIM i,C(OM i),C(IM j),C(g ij),I ij,O ij}其中:ROM i为对象Ob i决策规则的输出信息库所有限集合;RIM i为对象Ob i决策规则的输入信息库所有限集合.2.2 R OPN的规则库所、决策变迁和输出弧的权函数在面向对象的模型中,一类对象具有动态行为的性能,此处称为活动对象.在对象子网内,当一个库所同时作为几个变迁的输入时,就需要规则库所决策优先激发的变迁,同样当某一个变迁同时有几个输入库所时,也需要依据规则决策优先选择的库所及标识.系统在运行时不可避免地会出现冲突的现象,活动对象必须根据系统的实时状态和决策规则选择下一步的行动,模型描述就是在此类对象中加入规则库所,根据规则控制决策点位置的变迁,如图2所示.图2 对象子网内的规则库、决策变迁和权函数F ig.2 T he rule place,decision tr ansit ion and w eig htfunctio n o f object s sub net与规则库所和决策规则的输出信息库所相联系的变迁,定义为决策变迁,把规则库所内的标识变化信息传送给ROM,通过它发送信息给门变迁.决策变迁与基本Petri网中的变迁有相同的激发规则,满足激发条件后该变迁就可以被激发.规则库所的输出弧与其他库所的输出弧一样用来表示输出条件,只与决策点的变迁和决策变迁相关联.其中与决策变迁相连的输出权函数始终为1,与决策点的变迁相连的输出权函数定义为w=(-1,0,1). w=-1表示决策规则抑制变迁的激发;w=0表示该变迁的激发不受规则的控制;w=1表示决策规则控制该变迁的激发.2.3 R OPN的对象子网和关系网R OPN中对象类子网,可以分为静止资源类子网(缓冲区,堆场等)和活动资源类子网两类.静止资源类对象子网的构建方法与OPN模型的子网构建一致,为了便于分析仅信息库所作了区别,增加了规则信息库.活动类资源对象子网的构建,除增加规则信息库所之外,还需按照2.2节提出的方式添加决策规则库所、决策变迁和定义相应的权函数.R OPN模型的对象子网构建完成后,根据系统对象之间的关系构建模型的关系网R OPN ij,如图3所示,对象Ob i与Ob j之间通过G ij联系,G ij为对象关系网中对象Ob i到Ob j的门变迁.同样关系网中的门变迁激发也是依据规则信息库所的决策规则选择和控制与之相联系的对象.此处需要定义由输出规则信息库所ROM i 到门变迁G ij 的输出权函数w ij =(-1,0,1).其中,w ij =-1表示决策规则抑制门变迁的激发;w ij =0表示该门变迁的激发不受决策规则的影响;w ij =1表示决策规则控制该门变迁的激发.图3 R O PN 对象关系网示意图Fig.3 T he r elation net o f R OP N s objects3 基于R OPN 的CTLS 系统建模与分析3.1 基于R OPN 的C TLS 系统建模如前所述CT LS 系统的组成,可以分为静止资源类和活动资源类,在建立系统整体模型之前要建立系统的各类对象子网.静止类资源如装卸站、堆场和泊位等的内部模型的建模方法与传统对象子网建模方法类似,只是为了清晰描述规则的传递和控制作用,在信息库所中增加了规则信息库所.活动类资源如吊车、集卡、道口等的内部模型增加了规则库所和决策变迁,来控制对象子网模型内部决策点的变迁.3.1.1 静止资源类对象子网的OPN 模型 静止资源类在CT LS 系统中是被动接受操作,不能进行主动的选择,通常是活动类资源竞争的对象.用OPN 建立对象子网的内部行为状态的模型,方法同普通对象子网相同,根据基本Petri 网的库所和变迁的定义,确定对象的状态集合P 和事件集合T ,然后建立对象的状态和事件的关系.此类对象有两种类型,一类相当于制造系统中的缓冲站(Buffer ),此处零件(船舶或集卡)可以自动进入,占用一段时间后释放资源,如CT LS 中的泊位和装卸站等;另一类相当于制造系统的仓库,此处零件(进/出口集装箱)需设备搬运进入对象同时在作业周期内始终占用资源,如CTLS 中的堆场和船舱等.图4为3类资源(泊位、堆场和装卸站)的对象子网模型及Petri 网语义描述.3.1.2 活动资源类对象子网的R OPN 模型 活动资源类在CTLS 系统中是可移动、可执行操作的P b 1-船舶在泊位装卸,P b 2-泊位空闲T b 1-船舶进入泊位,T b2 船舶离开泊位IM B 1-船舶选择泊位等待进入的消息IM B 2-船舶装卸完等待离开泊位消息O M B 1-船舶进入泊位的消息O M B 2-船舶离开泊位的消息(a)泊位P s 1-集装箱存储或被搬运,P s 2-存储位置空闲或P s 3-吊车可获得,T s 1 集装箱被吊运T s 2-集装箱被移开或存储IM y s1-堆场请求作业的消息IM y s 2-集装箱移出/进堆场的消息O M ys 1-堆场正在进行作业的消息O M ys 2-堆场作业任务完成的消息(b)堆场P q 1-集卡在等待装卸, P a 2-集卡正在被装卸P q 3-装/卸站位置空闲, T q 1-集卡进入装/卸站T q 2-集卡开始被装/卸, T q3-集卡完成装/卸离开IM qsc 1-请求进入装/卸站信息IM qsc 2-吊车到达装/卸站信息O M qsc 1-集卡进入装/卸站信息O M qsc 2-集卡离开装/卸站信息(c)装卸站图4 静止类资源对象子网F ig.4 T he immobile resource object s subnet对象,在系统运行时能根据规则主动选择作业对象和竞争静止资源类对象.CT LS 系统中的活动资源类对象主要包括吊车、集卡和道口等,根据R OPN 对活动资源类的建模方法分别建立此3类对象的子网.首先,通过分析系统运行时每类对象的动态行为,找出其作业过程中的决策点并选择解决冲突的决策规则,用决策点的变迁描述决策过程并在规则库所内定义相应的决策规则.其次,对象的规则信息通过输入/输出规则信息库所接收与发布,经过相关联对象的组合规则控制门变迁的激发,因此可以动态地选择与之相联系的对象.图5为堆场吊车的R OPN 的对象子网模型及语义.IM yc1-集装箱等待作业的消息IM yc2-装/卸站请求作业的消息OM y c 1-完成卸载作业信息OM y c 2-完成装载作业信息RIM y c -输入规则信息ROM y c -输出规则信息P m1-选择装载作业作务P m 2-选择卸载作业任务P m 3-空闲并可获得P m 4-执行卸载作业任务P m 5-执行装载作业任务P m6-运送集装箱途中P m 7-处于维修或设置状态P mR -决策规则库所T m0-选择决策点的决策规则T m 1-确定设备作业对象T m 2-确定卸载的集装箱T m 3-确定装载的集装箱T m 4-在卸载操作中终止T m 5-在装载操作中终止T m 6-选择等待装载的集卡T m 7-完成装载的作业任务T m 8-完成卸载的作业任务Tm 9-完成修理或设置T m D -决策变迁图5 活动类资源堆场吊车的R OP N 模型子网Fig.5 T he active r eso ur ce object s subnet of R O PN3.1.3 CT LS 系统的R OPN 关系网模型 建立系统各资源类的对象子网后,根据系统内资源对象之间的信息传递关系(信息流)和集装箱的周转疏运作业过程(物流),通过对象的接口(信息库所)利用门变迁将各个对象子网联系起来,构建系统的关系网模型.CT LS 系统的状态变化和决策规则选择通过Petri 网中有色托肯的流动来描述,因此,可基于系统的R OPN 模型对系统的性能进行分析.通过建立并分析由若干静止资源类(堆场(Storag e),泊位(Berth),装卸站(堆场和泊位)和缓冲区Buffer(进/出道口))、若干活动资源类(集装箱船舶(Vessel),桥吊,堆场吊车,集装箱卡车(港内运输卡车CT 和港外运输卡车ECT)和道口(Gate));从而组成CTLS 系统的完整的R OPN 模型,如图6所示,因篇幅有限此处省略了详细的Petri 网语义描述.由图可见,对于CT LS 复杂系统在运行过程中的并行和资源竞争的特性非常明显,特别是系统在进行多作业线混合作业时,这种特性更加突出.静止资源类对象会被多个相同活动资源类对象或几个不同的活动资源类对象竞争,活动资源类也会面临多种静止资源类的选择决策,在R OPN 模型中表现为变迁和库所的并行输入或输出以及变迁和库所的输入或输出冲突的情况.系统在动态运行过程中利用对象子网内的规则库所内相应的决策规则控制和决策活动资源类对象在决策点的变迁,在关系网中利用规则信息库所内定义的决策规则和信息来控制和决策对象之间的门变迁,能够有效地解决系统动态运行过程中的并行与冲突的问题,同时通过对系统运行结果的分析来评价和优化决策规则.3.2 CTLS 模型的动态性能分析Petri 网的P 不变量是分析系统的有界性、活性和周期性等性能有效的和常用的方法,对模型的分析具有重要的意义.但是对于规模大的系统,从模型的关联矩阵直接求取不变量的计算过程会变得复杂.根据文献[8,9]中提出的分解方法,可以从子网的性能和子网之间的连接关系(关系网)直接分析大规模系统的性能.这种方法是针对网络结构进行分解,因此只与模型的拓扑结构有关,具有易形式化的特点.对于R OPN 模型将此方法与OPN 模型子网的不变量求解方法相结合,通过关联矩阵求出对象子网的不变量,再分析子网间的连接关系(关系网)来分析系统的性能,能够避免直接求解系统不变量的复杂计算过程.关于OPN 模型子网的不变量求解方法和性能分析,可以参考文献[8,9]介绍的方法,此处不进行深入的分析讨论.基于CTLS 系统的R OPN 关系网模型,分别针对港口集装箱集疏运过程6种典型的物流路径,分析系统运行时的动态特性和解决冲突和竞争的决策与控制规则.根据本文第1节对CT LS 系统的介绍和分析,整个集疏运系统主要包括进口箱和出口箱两类疏运路线.对进口箱为: 从集装箱船舶到各类堆场;!从集装箱船到箱主;∀从各类堆场到箱主.对于出口箱路径相反: 从各类堆场到集装图6 CT L S系统的R OP N对象关系网模型Fig.6 T he relation net of R O PN mo del o f CT L S箱船舶;!从箱主到集装箱船;∀从箱主到各类堆场.此处,分别用IA,IB,IC和EA,EB,EC表示,因此在系统的R OPN模型运行中可以看作是6种工艺路线不同的加工零件通过一个柔性制造系统,在Petri网中用带有颜色的标识表示集装箱的运输路径,根据活动变迁的激发规则和规则库所控制下的门变迁的激发,确定的标识流动方向描述系统的动态运行过程.在系统的R OPN模型的动态运行过程中,用表示彩色标识和门变迁的激发顺序表示的集装箱疏运过程如下:(1)3种进口集装箱疏运过程的变迁激发顺序和状态变化,IA:IA1)g V S1)IA2)g qc2)IA3)g qc1)IA4)g CT2)IA5)g ycs1)IA6)g yc2)IA7IB:IB1)g V S1)IB2)g qc2)IB3)g q c1)IB8)g ect1)IB9)g bf1)IB10)g g1)IB8IC:IC7)g ys1)IC6)g yc2)IC5)g cs)IC8)g ect1)IC9)g bf1)IC10)g g1)IC8(2)3种出口集装箱疏运过程的变迁激发顺序和状态变化:EA:EA7)g ys1)EA6)g yc2)EA5)g cs)EA4)g CT1)EA3)g qcs1)EA2)g qc2)EA1EB:EB8)g ect1)EB9)g bf1)EB10)g g1)EB8)g ect2)EB3)g qcs1)EB2)g qc2)EB1EC:EC8)g ect1)EC9)g bf1)EC10)g g1)EC8)g ect2)EC5)g ycs1)IC6)g yc2)EC7因此,从系统的门变迁和集装箱在系统中的状态变化分析,以及从系统的R OPN动态模型中都可以明显得到当6种集装箱疏运过程同时经过时,系统的并行和冲突的特征十分明显,需要基于活动资源类对象的控制与决策规则解决这些冲突.表1为控制/决策规则的意义.表2所示为存在冲突的门变迁和信息库所以及解决冲突的控制与决策规则.表1 规则信息库所内控制/决策规则的描述Tab.1 Description of the decision rules in message places of active object颜色控制/决策规则规则描述R1TW KR RRP在剩余的总任务中优先选择使得剩余任务量最小的任务R2EDD FCFS在先到先服务的前提下优先选择最早交货期的任务R3SPT FCFS在先到先服务的前提下优先选择最短作业时间的任务R4FCFS先到先服务的优先规则R5FAFI先到先进入的优先规则R6EDD PI已知预先到达的集卡信息的前提下优先选择具有最早交货期的任务R7NWF LNQ优先选择距离最近并且当前队列最短的装卸点表2 系统动态运行存在的冲突及控制/决策规则Tab.2 The collision and decision rules in system model冲突类型门变迁信息传递方向规则信息库所(颜色)控制/决策规则输出冲突g qc1OM QC1)g qc1)M CT1ROM QC(R1,R2,R3,R4)SPT FCFSg qc1OM QC1)g qc1)IM ECT1ROM QC(R1,R2,R3,R4)SPT FCFSg qc2OM QC2)g qc2)IM VS2ROM QC(R1,R2,R3,R4)T WKR RRPg qc2OM QC2)g qc2)IM qcs1ROM QC(R1,R2,R3,R4)EDD FCFS 输入/输出冲突g cs OM qcs2)g cs)IM CT2ROM C T(R4,R5,R7)NW F LNQg cs OM qcs2)g cs)IM ECT2ROM ECT(R2,R3,R4,R5,R6)EDD PIg cs OM ycs2)g cs)IM CT2ROM C T(R4,R5,R7)NW F LNQg cs OM ycs2)g cs)IM E CT2ROM ECT(R2,R3,R4,R5,R6)EDD PI输出冲突g yc1OM YC1)g y c1)IM C T1ROM YC(R1,R2,R3,R4)SPT FCFSg yc 1OM YC1)g y c1)IM ECT1ROM YC(R1,R2,R3,R4)SPT FCFS输出冲突g yc2OM YC2)g y c2)IM ycs1ROM YC(R1,R2,R3,R4)EDD FCFSg yc2OM YC2)g y c2)IM YS2ROM YC(R1,R2,R3,R4)T WKR RRP输出冲突g ect1OM ECT1)g e ct1)IM BF1ROM ECT(R2,R3,R4,R5,R6)FAFIg ect1OM ECT1)g e ct1)IM g2ROM ECT(R2,R3,R4,R5,R6)FCFS输出冲突g ect2OM ECT2)g e ct2)IM y cs2ROM ECT(R2,R3,R4,R5,R6)SPT FCFSg ect2OM ECT2)g e ct2)IM qcs2ROM ECT(R2,R3,R4,R5,R6)EDD FCFS4 结 语集装箱港口物流系统(CT LS)是一个典型的离散事件动态系统(DEDS),既有物流系统的特征,又有柔性制造系统(FM S)动态调度的特征.因此本文综合应用面向对象Petri网建模的思想和FM S环境下的调度规则,提出了基于规则的面向对象扩展Petri网的建模方法,建立了CTLS系统的R OPN 模型.此外,利用系统的R OPN模型对CTLS系统中的死锁和冲突问题进行了分析,给出了解决冲突的控制与决策规则.参考文献:[1] Wang L i chih,Wu Shao ying.M odeling with color edtimed o bject or ient ed P et ri nets fo r automat ed manufact ur ing sy stems[J].Computers Ind Engng,1998,34(2):463-480.[2] Jiang Zhi bin,Fung Richar d Y K.A n infrastr ucturefor adaptiv e pr oduction co nt ro l for agile manufactur ingbased on T O PN s CS mo deling[J].International Journal of Advanced Manufacturing Technology,2003,21(8):191-215.[3] Jiang Zhi bin,Zuo M ing jian,F ung Richar d Y K,etal.P erfor mance modeling of complex dynamic pro ductio n systems using tempo rized o bject or ient ed Petr inets w ith changeable st ructur e(T O P Ns CS)[J].The International 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Plant Simulation 物流综合实验报告
商学院学生实验报告课程名称：物流综合实验学生姓名：刘增杰专业班级：BE1008学生学号：************指导教师：金凤花，鲜于建川，马洪伟，徐旭2012 - 2013 学年第1 学期经济管理实验教学中心制实验报告书写要求实验报告原则上要求学生手写，要求书写工整。
若因课程特点需打印的，要遵照以下字体、字号、间距等的具体要求。
纸张一律采用A4的纸张。
实验报告书写说明实验报告中一至四项内容为必填项，包括实验目的和要求；实验环境与条件；实验内容；实验报告。
各专业可根据学科特点和实验具体要求增加项目。
填写注意事项（1）细致观察，及时、准确、如实记录。
（2）准确说明，层次清晰。
（3）尽量采用专用术语来说明事物。
（4）外文、符号、公式要准确，应使用统一规定的名词和符号。
（5）实验报告中所引用的表格、图片，应设置标注，并提供不少于100字的文字描述。
（6）字体选用小四号宋体，设置1.5倍行间距。
（7）应独立完成实验报告的书写，严禁抄袭、复印，一经发现，以零分论处。
实验报告批改说明实验报告的批改要及时、认真、仔细，一律用红色笔批改。
实验报告的批改成绩采用百分制，具体评分标准根据实验教学大纲由任课教师自行制定。
实验报告装订要求实验报告批改完毕后，任课老师将每门课程的每个实验项目的实验报告以自然班为单位、按学号升序排列，装订成册，并附上一份该门课程的实验大纲、二份教务系统打印的成绩登记表、一份考勤表。
一、实验目的和要求通过本课程的实验教学，掌握物流仿真软件的应用领域、基本功能，能够对简单的流程进行仿真。
使学生理解并掌握物流各环节的运行之间的相关制约关系，及物流对生产顺畅进行的影响。
二、实验环境与条件微型计算机、Plant Simulation软件三、实验内容1. 仿真基础理论知识的理解。
讲述仿真、物流仿真的含义，物流仿真模型构建的步骤和注意事项。
2. 仿真软件各基本功能的理解详细讲解仿真模型需要用到的功能模块的基本功能、参数含义极其参数输入方法。
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基于Plant Simulation软件的码头堆场作业系统效率分析
基于Plant Simulation软件的码头堆场作业系统效率分析
摘要：集装箱码头物流技术与装备的快速发展和革新以及多样化的码头设计需求，使得常规的计算方法和手段在多方案分析时难以支持决策者更精准的决策，探索更先进的码头物流系统分析方法，以补充和丰富码头规划设计内容，提高新一代集装箱码头的设计水平，已成为了未来规划及分析操作码头信息化设备设施的手段。
关键词：集装箱码头；仿真模拟；堆存策略；堆场
中图分类号： TH247 文献标识码： A 文章编号：
1 背景
随着国际贸易量的增加，集装箱码头公司在海运、陆运活动过程中正逐渐承担着越来越重要的作用。
本论文通过研究和开发以堆场为研究对象的小型仿真平台，利用系统仿真的方法，模拟江苏省某集装箱码头的堆垛现场，通过建立集装箱码头物流系统仿真试验平台，展示正在投入运营的集装箱码头及其装卸生产过程。
2 理论依据
集装箱码头物流系统的构建一般遵循一定的规则，例如堆存空间分布，堆存位置和路径选择的优先级别，堆存数量和最小单位的划分等。
本研究以堆存角色划分和存取优先级为例，研究角色划分和存取优先级对于堆存效率的影响。
2.1区域存储集装箱种类的分配策略
堆存策略总体上可分为以下4种，见图1：
A：以区为单元的分配策略，即不同的区专门进行进口、出口集装箱的分类堆垛
B：混合策略：即进口和出口集装箱没有分配堆垛的限制
C：以贝为单元的分配策略：即不同的贝专门进行出口和进口集装箱的分类堆垛
D：以列为单元的分配策略：即不同的列专门进行出口和进口集装箱的分配堆垛
图1 区域存储分配策略
2.2区域存储优先级的分配策略
Different Priority：每个区对应不同的集装箱分配优先级，基本上，距离船舶越近的区域，优先级越高，依次递减。
Same Priority：每个区对应相同的集装箱分配优先级，存储空间的优先级与堆垛区域没有必然的优先级关系。
以上分类见图2：
图2 区域优先级分配策略
3 仿真研究
3.1 研究步骤
本文主要以仿真工具为平台，做以下2个方面研究：
1）集装箱码头虚拟现实仿真试验系统设计与开发。
2）集装箱码头虚拟现实仿真试验系统的应用。
3.2 集装箱码头物流系统仿真实验
3.2.1仿真输入参数
数据随机选择了集装箱码头2011年的集装箱到离港数据。
模型中，集装箱船舶到达和离开港口的总时间区间为21天。
船的数量：23艘船（船舶到达港口具有贸易性因素的影响，因此随机选取的船舶数量和吞吐量无法代表所有年度的船舶到港情况）外部公司的车辆（进港和离港车辆）根据到达船舶的集装箱数据生成。
4个桥吊和20个内部驳运卡车，平均分配为每个桥吊分配5量驳运卡车。
每台桥吊的基本吊装时间参考了其制造厂商：ZPMC。
数据统计从模拟时间的第8天到第19天，共计11天。
基本模型布局为水平式布局，将堆场区域分为24个区，以3*4布局方式为基础，即每个大的区域有4个小区，共分为3个区域。
每个区有上下两层车辆停止IP端，根据闸口位置，设置每个区域靠近闸口的区域为外部公司的车辆停靠IP，远离闸口的区域为内部驳卡的停靠IP点。
每个区平均配2台龙门吊，两台龙门吊不可交叉。
布局见图3：
图3 基础的仿真模型逻辑环境
3.2.2 基础的存储规则
1)存储目的地：无限制
2)存储优先级：无优先级
3)存储单元：以垛为基础单元
3.2.3统计指标说明
堆场空间占用率：存储集装箱对于堆场实际空位的占用占堆场总空间的比率。
存储垛占用率：存储集装箱对于垛的占用数占堆场总空垛数量的比率。
空间损失率：截止到统计时间末端，堆场中每个存储单元中预计占用但实际未占用的空间占所有剩余空间的比率。
预留垛比率：预留的待占用的垛占总共的垛的比率。
车辆系统时间：车辆从获得存储任务到实际完成堆垛的总时间，包括车辆行走时间，在堆场的等待时间，装卸货的时间的总合。
外部车系统时间：外部车进港时间和离港平均总时间。
内驳车系统时间：内驳车卸货和装货平均总时间。
运输距离：内部驳卡从码头起重机到达堆场存储区域的行驶距离。
4 仿真结果分析
基于以上主要的存储原则和基本策略，运行仿真模型，得到以下结论：
4.1存储区域策略仿真分析
表1 存储区域策略比较
表2 区域存储策略车辆比较
由上表可分析：没有固定存储区域要求的仿真模型，占用堆场空间的比率最高，总的垛存储占用率也最高，随机存储策略和以贝为存储单元的比率空间缺失率相对最高。
因为随机存储策略对于可选空垛的范围相对最大，为整个堆场区域，所以会有更大的几率选择到空垛，同时，对于空垛的占用也会导致存储垛的占用率提高，而每个垛的空间平均实际使用率则因为空垛占用率的增加而降低，所以缺失率提高了。
对于其余三种存储策略，由于大的原则强制分配了固定数量的总可用空间，因此部分集装箱被强制存储到相同区域下的不同的型号的垛中，从而减少了空间缺失率，提高了实际垛的占用率。
以上三种堆垛策略下，翻箱的比率相对会高于随机存储。
4.2 存储区域优先级仿真分析
表3 存储优先级策略比较
表4 存储优先级策略车辆比较
由上表可以分析得到：无优先级存储策略的存储垛的占用率，空间利用率和空间缺失率都相对较高，原因同样是由于同种型号的集装箱首选的存储范围是全部堆场区域，因此可以占用更多的空垛。
但该种策略对于车辆实际移动的距离大大增加，平均的车辆运输距离为421米，远大于有优先级策略下的281米。
5 结论
从上面的研究可以看出，集装箱码头仿真技术越来越受到人们的重视，但由于集装箱物流系统和虚拟现实系统的双重复杂性，目前的研究还难以实现对超大型集装箱码头整体性的视景仿真。
同时，基于虚拟现实的集装箱码头设计方法和方案验证方法还不成熟，尚未形成体系。
因此，在这些方面还需要做进一步的研究工作。
例如集装箱码头仿真试验整体系统设计与开发。
本研究主要从方法和案例两个方面进行了阐述。
从方法角度分析了集装箱码头仿真试验流程和基于虚拟现实仿真的集装箱码头物流
系统理论。
从案例角度，具体以单泊位集装箱码头的平面布局、装卸工艺为试验对象，并进行试验分析，从而凸显集装箱虚拟现实试验系统在码头仿真评价中的积极作用。
致谢：本研究得到了北京迪基透科技有限公司物流部门的支持，借助其提供的plant-simulation仿真平台，本研究取得了有参考性
的实验结果，在此特表谢意。
参考文献：
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