多港口多船舶同时行进下航行调度的数学模型设计
考虑潮汐影响的班轮多船型船舶调度
考虑潮汐影响的班轮多船型船舶调度【摘要】本文主要探讨了潮汐对船舶调度的影响以及不同船型在潮汐下的表现。
针对这一问题，文章提出了潮汐调度策略和多船型船舶调度算法，并通过实际案例分析来验证其有效性。
研究结果表明，考虑潮汐影响的班轮多船型船舶调度能够优化航线规划，提高船舶运输效率。
未来研究方向可以在进一步完善调度算法的基础上，结合实际航线特点进行更深入的优化。
本文对潮汐影响下的班轮多船型船舶调度进行了全面的分析，并为相关领域的研究提供了有益的参考和借鉴。
【关键词】潮汐影响、班轮、多船型船舶、调度、船型表现、调度策略、算法、案例分析、优化、未来研究、结论总结1. 引言1.1 研究背景潮汐是海洋运输领域一个重要的环境因素，对船舶调度产生着显著影响。
潮汐的周期性涨落会使航线上的水深和航行条件发生变化，从而影响船舶的安全性和效率。
考虑潮汐因素对于优化班轮多船型船舶调度具有重要意义。
在过去的研究中，已经有部分学者对潮汐对船舶调度的影响进行了初步探讨。
目前对于潮汐影响下的班轮多船型船舶调度的研究还比较薄弱。
针对不同船型在潮汐下的表现和潮汐调度策略的研究尚不充分，缺乏相应的多船型船舶调度算法和实际案例分析。
本研究旨在全面探索潮汐影响下的班轮多船型船舶调度优化问题，通过对不同船型在潮汐条件下的表现进行研究，构建多船型船舶调度算法，并结合实际案例进行分析，从而为实际船舶调度工作提供参考和指导。
通过本研究的开展，我们将为提高班轮多船型船舶调度效率和安全性提供新的理论和方法支持。
1.2 研究目的本研究的目的是探讨潮汐对班轮多船型船舶调度的影响，并提出相应的优化策略。
由于潮汐的涨落会对船舶的航行速度、姿态以及船舶进出港口的时间产生影响，因此在船舶调度中需要考虑潮汐因素以提高船舶的效率和安全性。
通过对不同船型在潮汐条件下的表现进行分析，可以更好地了解不同船型航行特性与潮汐之间的关系，为调度策略的制定提供依据。
基于潮汐的船舶调度策略的优化可以更好地满足船舶运输的需求，提高航运效率和降低运输成本。
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。
考虑潮汐影响的班轮多船型船舶调度
考虑潮汐影响的班轮多船型船舶调度潮汐是海水在每日周期性的波动过程中所产生的现象，受到引力的作用以及地球自转的影响。
在船舶调度中，潮汐对于船舶的进出港以及航行速度有着重要的影响。
本文将探讨潮汐影响下的班轮多船型船舶调度问题。
一、潮汐对船舶进出港的影响潮汐的周期性影响了船舶进出港口的时间窗口。
由于不同的船型具有不同的吃水深度，因此潮汐的高潮与低潮对于船舶进出港口有着重要的影响。
在高潮时，水深增加，船舶可以安全通过浅水区域进出港口，而在低潮时，水深减少，可能会造成船舶搁浅的风险。
船舶调度中需要考虑潮汐周期和船舶的吃水深度，合理安排船舶的进出港时间，以避免由于潮汐造成的不利影响。
通过合理调度船舶进出港时间，可以充分利用高潮时水深较大的时间段，提高船舶的进出港效率。
二、潮汐对航行速度的影响潮汐对船舶的航行速度也有着一定的影响。
在潮汐涨潮的时候，水流向上涨，会对船舶造成一定的阻力，降低船舶的航行速度。
而在潮汐落潮的时候，水流向下落，会对船舶产生一定的推动力，增加船舶的航行速度。
船舶调度中需要根据潮汐情况合理安排船舶的航行速度，以最大程度地提高船舶的航行效率。
在潮汐涨潮时，可以适当减小船舶的航行速度，以减少阻力的影响；而在潮汐落潮时，可以增大船舶的航行速度，利用水流的推动力提高船舶的航行效率。
在实际船舶调度中，通常会遇到班轮多船型的情况。
不同船型的船舶具有不同的载货量、航行速度等特点，需要综合考虑潮汐对船舶进出港以及航行速度的影响，合理调度船舶的进出港时间和航行速度。
对于班轮多船型的船舶调度问题，可以采用数学建模的方法求解。
根据船舶的吃水深度以及潮汐情况，确定船舶的进出港时间窗口；然后，根据不同船型的航行速度以及潮汐的影响，确定船舶的航行速度；通过数学优化算法，确定最优的船舶调度方案。
在求解过程中，需要考虑到船舶之间的时间间隔、船舶的装载量以及船舶的个数等因素，以实现班轮多船型船舶调度的优化。
#5 运筹学讲义[目标规划、动态规划]
![#5 运筹学讲义[目标规划、动态规划]](https://img.taocdn.com/s3/m/6b7353ccaeaad1f346933fc7.png)
3. 由于甲资源供应比较紧张，不要超过现有量140。
试建立目标规划模型。
解：以产品 A,B 的单件利润比 2.5 :1 为权系数，模型如下：
min Z P1 d 1 2.5 P2 d 3 P2 d 4 P3 d 2 30x1 12x 2 d 1 d 1 2500 2 x x d d 140 1 2 2 2 x d d 60 1 3 3 x d d 100 2 4 4 x 60 1 x2 100 x 0 , d , d 0 ( l 1.2.3.4) l l 12
微积分；线性代数 计算机编程 微积分；线性代数 计算机编程
应用统计 微积分；线性代数
为了选修课程门数最少，应学习哪些课程 ？ 选修课程最少，且学分尽量多，应学习哪些课程 ？
0-1规划模型
课号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 课名 微积分 线性代数 最优化方法 数据结构 应用统计 计算机模拟 计算机编程 预测理论 数学实验 所属类别 数学 数学 数学；运筹学 数学；计算机 数学；运筹学 计算机；运筹学 计算机 运筹学 运筹学；计算机
min{d d } 2 x 2 x d d 12 2 1
3. 目标的优先级与权系数
在一个目标规划的模型中，为达到某一目标可牺牲其他一些 目标，称这些目标是属于不同层次的优先级。优先级层次的高低 可分别通过优先因子P1,P2,…表示。对于同一层次优先级的不同 目标，按其重要程度可分别乘上不同的权系数。权系数是一个个 具体数字，乘上的权系数越大，表明该目标越重要。 现假定：
选课策略
课号
1 2 3 4 5 6 7 8 9
课名
微积分 线性代数 最优化方法 数据结构 应用统计 计算机模拟 计算机编程 预测理论 数学实验
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。
港口堆场调度数学建模
港口堆场调度数学建模港口堆场调度是指在港口运输领域中，对进出港船舶和货物堆放区域进行合理规划和安排的过程。
港口堆场调度的目的是通过优化资源利用和提高作业效率，实现船舶和货物的快速流转，降低物流成本，提高港口运输的运营效益。
在现代物流运输中，港口堆场是货物集散、中转和分配的重要环节。
良好的堆场调度可以使港口的吞吐量得以最大化，并保持良好的复杂运作和安全状况。
然而，由于港口堆场的复杂性和特殊性，如何进行有效的调度仍然是一个具有挑战性的问题。
港口堆场调度的数学建模可以基于多个方面来进行，如船舶进出港的时间窗口、货物的装卸时间、货物的优先级以及堆场内部的空间利用率等。
这些因素都会对堆场的运作效率和灵活性产生直接影响。
在进行堆场调度数学建模时，我们可以先将问题抽象为一个图论问题。
将堆场内的船舶和货物视为节点，并通过路径来连接不同的节点。
通过定义适当的权值函数，可以将堆场调度问题转化为寻找最优路径的问题。
基于这个模型，我们可以借助图论算法，如Dijkstra算法或A*算法来实现最优路径的搜索。
除了图论方法，还可以运用线性规划来建模港口堆场调度问题。
通过定义合适的决策变量和约束条件，我们可以将堆场调度问题转化为一个数学优化问题。
然后，通过求解该优化模型，可以得到最优的调度解。
在实际应用中，港口堆场调度的数学建模还需要考虑到一些实际情况，如船舶和货物的实际情况、堆场作业设备的限制以及天气等因素的影响。
这些因素会对调度方案的可行性和有效性造成一定的影响，因此，在建模时需要充分考虑到这些实际情况，并将其纳入到模型中进行综合分析。
综上所述，港口堆场调度的数学建模是一个重要且具有挑战性的问题。
通过使用适当的数学方法和综合考虑实际情况，可以建立起生动、全面、有指导意义的模型，为港口堆场调度问题的决策提供科学依据，进而提高港口运输的效率和竞争力。
集装箱港口集群下多港口多泊位联合调度方法
集装箱港口集群下多港口多泊位联合调度方法毕娅;李文锋【摘要】The current schedule of ports and berths still remains in the single-port multi-berth, while multi-port and multi-berth integrated scheduling based on the container port cluster can achieve the optimal allocation of ports resources, reduce the time in port and improve the resource utilization rate, and at the same time, the optimal transportation cost of the ship company has been taken into account. Therefore, the multi-objective non-linear programming model for multi-port and multi-berth integrated scheduling system was constructed with certain assumptions as premises. Then, a heuristic algorithm for the model was designed according to the specific structure of the model's decision-making space. Finally, the numerical calculation was performed in order to verify the effectiveness and stability of the algorithm. It shows that the decision model is practical and the algorithm is valid.%目前对港口和泊位的调度研究尚停留在单港口多泊位,而在集装箱港口集群条件下对多港口多泊位实行船舶的联合调度可以充分实现港口资源的优化配置.为了充分利用港口资源,实现船舶在港时间最短,且服从船公司运输成本最低的目的,建立了集装箱港口集群下多港口多泊位联合调度的多目标非线性决策模型,并按照模型决策空间所具有的特殊条件,设计了改进的遗传启发式算法,结果表明船舶靠泊成本大幅降低,港口利用率大幅提高.通过大量真实和随机算例验证了算法的有效性和稳定性,证明了模型和算法实用有效.【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2012(032)002【总页数】4页(P448-451)【关键词】集装箱港口集群;联合调度;多目标决策模型;启发式算法【作者】毕娅;李文锋【作者单位】武汉理工大学物流工程学院,武汉430063;湖北经济学院物流与工程管理学院,武汉430205;武汉理工大学物流工程学院,武汉430063【正文语种】中文【中图分类】TP1810 引言集装箱港口是运输链上的一个重要环节［1］。
(完整word版)数学建模 港口问题_排队论
排队模型之港口系统本文通过排队论和蒙特卡洛方法解决了生产系统的效率问题，通过对工具到达时间和服务时间的计算机拟合，将基本模型确定在//1M M排队模型，通过对此基本模型的分析和改进，在概率论相关理论的基础之上使用计算机模拟仿真（蒙特卡洛法）对生产系统的整个运行过程进行模拟，得出最后的结论。
好。
关键词：问题提出：一个带有船只卸货设备的小港口，任何时间仅能为一艘船只卸货。
船只进港是为了卸货，响铃两艘船到达的时间间隔在15分钟到145分钟变化。
一艘船只卸货的时间有所卸货物的类型决定，在15分钟到90分钟之间变化。
那么，每艘船只在港口的平均时间和最长时间是多少？若一艘船只的等待时间是从到达到开始卸货的时间，每艘船只的平均等待时间和最长等待时间是多少？卸货设备空闲时间的百分比是多少？船只排队最长的长度是多少？问题分析：排队论：排队论(Queuing Theory) ，是研究系统随机聚散现象和随机服务系统工作过程的数学理论和方法，又称随机服务系统理论，为运筹学的一个分支。
本题研究的是生产系统的效率问题，可以将磨损的工具认为顾客，将打磨机当做服务系统。
【1】M M：较为经典的一种排队论模式，按照前面的Kendall记号定义，//1前面的M代表顾客(工具)到达时间服从泊松分布，后面的M则表示服务时间服从负指数分布，1为仅有一个打磨机。
蒙特卡洛方法：蒙特卡洛法蒙特卡洛(Monte Carlo)方法，或称计算机随机模拟方法，是一种基于“随机数”的计算方法。
这一方法源于美国在第一次世界大战进研制原子弹的“曼哈顿计划”。
该计划的主持人之一、数学家冯·诺伊曼用驰名世界的赌城—摩纳哥的Monte Carlo—来命名这种方法，为它蒙上了一层神秘色彩。
（2）排队论研究的基本问题1.排队系统的统计推断:即判断一个给定的排队系统符合于哪种模型，以便根据排队理论进行研究。
2.系统性态问题:即研究各种排队系统的概率规律性，主要研究队长分布、等待时间分布和忙期分布等统计指标,包括了瞬态和稳态两种情形。
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舰船科学技术 SHIP SCIENCE AND TECHNOLOGY
Vol. 40, No. 1A Jan. , 2018
多港口多船舶同时行进下航行调度的数学模型设计
孙鲁予 (河南水利与环境职业学院，河南 郑州 450008)
摘 要: 为了提高多港口多船舶同时行进下船舶航行的畅通性，进行航行调度数学模型的优化设计，提出一 种基于并行网格控制的多港口多船舶同时行进下航行调度的数学模型，采用均匀阵列分布模型构建船舶航行的网格 结构模型，在齐次 Sobolev 空间构建船舶均衡调度的非线性微分控制方程，采用对合 Cauchy-Hadamard 积分控制方法 进行调度模型渐进寻优，在 Lyapunove 有限域中得到全局调度的平衡性边界条件，实现船舶航行的并行优化调度。 仿真结果表明，采用该模型进行船舶航行调度能提高港口的吞吐量，航线的运载能力增强，调度模型的稳定性 较好。
收稿日期: 2017 – 10 – 24 作者简介: 孙鲁予 (1983 – )，男，讲师，研究方向为数学教学与数学应用。
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舰船科学技术
பைடு நூலகம்
第 40 卷
船舶航行的进出港采样时间 t0，负载为 L0。迁移负载 为 t0 和 tj，行程时间分布符合参数为（μ，σ）对数分 布，负载量为 Lt，在多港口同时作业下，船舶航行调 度的进出港初始时间计算公式为：
在多港口多船舶同时行进下，采用 Power-Law 结 构构造船舶航行调度的网络结构模型，采用均匀阵 列分布模型进行船舶港口和航线的均匀拓扑结构设 计[2 – 4]，根据船舶航线几何特性，如果一个区域到另一 个区域有双向路段连接，输出节点的负载具有均衡 性。根据上述原理，进行调度模型的数学建模，假定 船舶数目为 n，分布为 N1, · · · , Nn，在多港口联合分布 模型中，构建船舶多通道航行的网格空间分布环境， 在网格中分别用纵向和横向模型该表示船舶的航线路 径 ， 横 向 向 量 为 L1, · · · , Ln和 纵 向 向 量 为Pm1 in, · · · , Pmn in ，
SUN Lu-yu (Henan Vocational College of Water Conservancy and Environment, Zhengzhou 450008, China)
Abstract: In order to improve the multi port ship traveling simultaneously smooth of ship navigation, navigation scheduling optimization design mathematical model, presents a mathematical model of navigation on scheduling multi port multi parallel grid control based on the uniform array distribution model of grid structure model of the ship, in nonlinear differential control equation of homogeneous Sobolev space construction of the ship scheduling, the Cauchy-Hadamard integral control method of scheduling model of gradual optimization, Lyapunove in finite field balance of the boundary conditions of global scheduling, to achieve optimal scheduling of parallel navigation. The simulation results show that the model of ship scheduling can improve the throughput of the port the route, enhanced carrying capacity, stability of the scheduling model is better.
t0
=
L0 − Lt Pm0 in
=
L j + Lt Pmt in
= tj，
(1)
对 Lt 求解可得：
Lt
=
L0Pmj in − L jPm0 in 。 Pm0 in + Pmj in
(2)
采用最小二乘拟合进行船舶航行的出港负荷的在 线估计，结合船舶航行调度的初始时滞函数 L0，求得 的 Lt 能有效表达船舶航线的负载能力和通行能力，由 此进行航行调度的数学建模。
Key words: multi port and multi ship；route；scheduling；mathematical model；differential equation
0 引 言
1 船舶航行的网格结构模型
船舶航线路径的优化调度能有效提高港口作业效 能，避免船舶航线拥堵，保障港口和航线的运输效率 和安全，在多港口多船舶同时行进下航行调度模型是 一个多元耦合的非线性控制模型，采用非线性系统方 可以很好地实现船舶航行的优化调度，结合调度的控 制约束变量分析和方程优化求解，采用数学建模和分 析方法进行船舶港口作业和航行调度，确保船舶航行 任务的顺利安全完成[1]。研究多港口多船舶同时行进 下船舶航行路径调度模型，将在提高船舶和港口的运 输和承载能力方面具有重要意义。
关键词：多港口多船舶；航线；调度；数学模型；微分方程
中图分类号：O177 文献标识码：A
文章编号： 1672 – 7649(2018)1A – 0049 – 03
doi：10.3404/j.issn.1672 – 7649.2018.1A.017
Mathematical model design of multi port and multi ship simultaneous sailing scheduling