集装箱码头连续泊位与岸桥联合调度

2013 年 第 9 期
ＳＣＩＥＮＣＥ ＆ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ
○高校讲坛○
科技信息
集装箱码头连续泊位与岸桥联合调度
余刘海 庞洪静 （上海海事大学 物流工程学院，中国 上海 201306）
【摘 要】为提高集装箱码头运作效率，在计划周期内，将有限的泊位和岸桥资源合理的分配给船舶，并在船舶上的装卸任务间进行动态调 度，提出了基于任务的连续泊位与岸桥协调调度的模型，通过遗传算法对该模型进行求解。 本文通过实例，验证了该模型和算法的有效性。
隔。 船 i 的 相 关 属 性 ：bi0 是 船 i 的 最 优 靠 泊 位 置 ；Ci 是 船 i 到 港 时 间 ；
r max i
和
r min i
分别是船
i
允许同时作业的岸桥数量的最大值和最小值 ；min
是船 i 上任务 n 的装卸台时；Li 是船 i 的长度。 决策变量定义：bi 是船 i
在泊位坐标轴上的实际停靠位置；△bi 是船 i 偏移 最 佳 靠 泊 位 置 的 距 离，△bi=|bi- bi0|；ri 是实际分配给船舶 i 的岸桥的数量；lin 船 i 上任务 n
【关键词】泊位分配；岸桥调度；联合调度；遗传算法
0 引言
泊位调度和岸桥调度常作为码头运作的两个独立的环节，当集装 箱码头处于繁忙状态时，船舶按照最优的靠泊计划靠泊后，存在岸桥 不能立即服务，需要在泊位进一步等待岸桥的情况，浪费了宝贵的时 间。国内外对港口泊位分配的优化研究和岸桥调度的优化研究已取得 重要进展，但研究只局限于泊位与岸桥的单独调度。 协调调度优化不 仅同时解决了集装箱码头作业优化的两个核心子问题，同时由于泊位 分配和岸桥调度互相影响，协调优化相比单独研究强调了系统优化的 统一性和协调性 ，大大增强了优化效果 。 因此，为计划周期内的到港船 舶分配泊位和岸桥以及岸桥在装卸任务间的调度时，应将泊位资源和 岸桥资源联系起来，统筹协调。 对于连续泊位下为船舶配置泊位和将 特定的岸桥在任务间调度的研究，是缩短船舶在港时间、提高港口经 济效益的关键，具有重要的意义。
2 连续泊位与岸桥协调调度模型
2.1 模型假设 为便于研究问题本质，在对问题建模之前，根据实际情况对模型
做 如 下 假 设 ：⑴待 靠 泊 船 舶 没 有 物 理 和 技 术 上 的 限 制 ， 如 船 舶 吃 水 和 水 深 的 约 束 ；⑵不 考 虑 船 舶 翻 箱 作 业 和 岸 桥 故 障 ；⑶ 船 舶 贝 位 编 号 顺 序 方 向 与 岸 桥 编 号 顺 序 方 向 一 致 ；⑷每 条 船 舶 设 有 可 以 同 时 作 业 的 最 小岸桥数和最大岸桥数，只有当可用岸桥数量达到最小岸桥数时才能 开 始 作 业 ；⑸每 条 船 舶 都 有 一 个 最 优 靠 泊 位 置 ；⑹ 岸 桥 一 旦 投 入 某 一 任务必须完成此任务才能投入到下一任务作业。 2.2 符号定义
量符号定义：M 是一个充分大的正整数；v 是岸桥水平移动的速 度 ，单
位是“米/分钟”；△l 是一个贝位沿码头岸线方向的水平长度;β 是泊位
偏移系数；L 是泊位总长 （每 10 米一个单位）；△d 是相邻两条船舶之
间的安全距离; △t 是泊位重叠区域的相 邻 靠 泊 的 两 条 船 舶 的 安 全 间
的 位 置 ；Si 是 船 i 在 港 开 始 服 务 的 时 间 ；Ei 是 船 i 在 港 结 束 服 务 的 时 间； Sin 是船 i 上任务 n 开始服务的时间；Ein 是船 i 上任务 n 结 束 服 务
的时间；tkn 是当岸桥 k 为任务 n 服务， 使得所有需要移动的岸桥移动
至恰当的位置所用的时间 。 hi1i2 设为 1，如果船 i1 在船 i2 的左侧，并且 至少有一个单位时间是相同的，否则为 0；ui1i2 设为 1，如果船 i1 比船 i2
国内外学者对集装箱码头的泊位分配和岸桥调度问题的单独研 究比较广泛，但对连续泊位分配和多条船舶的岸桥联合调度问题研究 的甚少。 Meisel[1]等在连续泊位与岸桥的调度中，重点考虑了岸桥的生 产效率这一现实问题， 考虑了分配岸桥的数量与生产效率的递减关 系，并将实际靠泊位置与最优靠泊位置的距离转化为对岸桥生产效率 的影响。 Zhang et al. [2]对连续泊位和特定岸桥的调配问题建立了混合 整数规模模型，并设计了次梯度优化算法求解，对一个实际算例的求 解进一步验证了算法。 李娜等[3]对连续泊位和岸桥联合动态调度问题 做了较深入的研究。 将上述三部分在港时间联合在一个模型中，对泊 位调度、岸桥分配和岸桥调度三个环节集成优化。 董良才等[4]研究了单 船岸桥调度问题，在模型中，根据作业类型和舱盖板构造，把每一个贝 位的作业分成多个作业单元，以便能达到多台作业岸桥作业量的均衡 化。在算法求解中，设计了基于“挤出式”编码的遗传算法。Liang 等[5]解 决了离散泊位与岸桥数量分配的联合优化问题，在模型中考虑了船舶 的最迟预计离岸时间，在混合遗传算法的求解中，首先生成船舶的随 机分配次序，然后再进行泊位和岸桥的分配。 Lee 等[6]对离散泊位和岸 桥分配问题建立了混合整数规划模型，并设计了遗传算法求解。
1 问题描述
船舶抵港前，码头调度计划部门根据计划船舶到港时间和相关信 息为船舶安排泊位和岸桥计划，使船舶总在港时间最小。 由于船舶停 靠的泊位不同，该泊位附近的岸桥工作状态不同，导致船舶的服务时 间不同 。 泊位决策影响岸桥分配和调度决策 ，从而影响船舶在港时间 。 对于所有抵港的船舶而言，其在港时间由三部分构成：一是等待泊位 的时间，二是等待岸桥的时间，三是岸桥作业的时间。
集合和下标符号 定 义 ：V 是 待 分 配 的 船 舶 集 合 ， i1 和 i2 代 表 不 同 的船舶；Q 为岸桥合 k1 和 k2 代表同轨道上两个连续岸桥，在泊位坐 标轴上，k1 位于 k2 的左侧；k' 代表被动移动的岸桥 ；覫i 是船 i 上的所有 装卸任务的集合，用 n1 和 n2 代表不同的任务，任务 覫i 是船 i 上不能同 时作业的任务集合，Ωi 是船 i 上有作业先后顺序要求的任务集合。 常