位内集装箱翻箱操作的启发式优化

为提高集装箱码头作业效率,提出装船时位内翻箱操作的启发式优化决策方法.在既定的初始堆存状态下,以最小化总翻箱次数为优化目标,通过制定可等价替换抽象约束的箱位选取规则,以最大程度保证装船系统的流畅性为约束条件,建立装船时位内翻箱问题的优化模型.根据启发式最小翻箱增加优化算法,制定位内集装箱翻箱操作优化决策方法.     

基于并行遗传算法的集装箱码头堆场分配策略

针对集装箱码头中出口箱堆场分配问题,运用目标规划方法,建立滚动式计划的出口集装箱堆场分配模型.模型以降低存放处到泊位的水平运输距离和平衡堆场内作业量为目标,达到提高装船效率和降低成本的要求.采用并行遗传算法和启发式算法相结合的混合算法,对出口箱堆场分配模型进行优化求解.案例仿真分析表明该出口集装箱堆场分配模型的有效性与实用性.     

基于聚类分析的集装箱码头堆场策略

为提高集装箱码头堆场的利用率,对集装箱码头出口箱堆存策略进行研究.该研究基于堆场大量的历史数据,采用数据库统计查询技术对堆场原始数据进行选择、处理、分析,得到初始数据集合;然后选取数据分析方法中的聚类分析方法并采用基于密度及密度可达的聚类算法,通过软件编写程序实现该算法.通过初始数据集在程序中的运算得到结果簇,然后对该结果簇进行分析,得到出口箱堆场堆存的基本规则.仿真验证该方法的有效性,表明该方法可为集装箱码头制定出口箱堆存策略提供帮助,从而提高集装箱码头的效益.     

基于矩阵式遗传算法的集装箱码头堆场空间资源分配优化策略

为解决堆场空间资源配置问题(Storage Space Allocation Problem, SSAP),以箱区到泊位运输距离最小为目标,综合考虑岸桥、场桥等因素,提出一种基于矩阵式遗传算法(Matrix Genetic Algorithm, M-GA)的集装箱码头堆场空间资源分配优化策略.该方法首先建立基于装卸作业面的堆场空间资源分配模型;然后运用MGA求解扩展后的SSAP;最后分析不同遗传策略对遗传算法（Genetic Algorithm,GA)性能的影响,并以上海张华浜码头的案例验证该方法的优越性.     

自动化集装箱码头堆场箱区布置及交换区车道配置仿真

针对自动化集装箱码头的堆场箱区布置和交换区车道配置问题,利用多智能体仿真方法构建自动化集装箱码头作业系统仿真模型,分析不同的堆场箱区布置和交换区车道数量对码头吞吐量和服务水平的影响,并对船舶到港时间间隔与自动导引车（automated guided vehicle, AGV）配置数量进行敏感性分析。结果表明,相较于箱区平行于码头岸线布置,箱区垂直于码头岸线布置的码头吞吐量和服务水平更高。在不同的AGV配置数量下,通过合理配置交换区车道可减少AGV的等待时间,提高码头吞吐量和服务水平。     

集装箱码头堆场功能分区及仿真

为缩短集装箱船舶的装卸时间、提高集装箱堆场的利用率,探索港口集装箱码头的堆场功能分区.在分析集装箱作业流程中所存在问题的基础上,针对进口箱区提出带有货主等级制的新型堆存策略,针对出口箱区所提出的堆存策略配套设计新的集卡调度方案.利用Flexsim软件分别建立传统的和新的功能分区下的出口装船流程模型,分析两者的数据差异,证明新的堆存策略的实效性和优越性.对集装箱堆场功能分区的探索和设计,可为我国集装箱堆场管理和运营提供新思路.     

基于双40英尺集装箱装卸系统的自动化码头堆场计划

为解决双40英尺集装箱装卸系统的自动化码头堆场分配问题,运用多目标规划方法,建立滚动式的集装箱码头出口箱堆场计划模型.此模型在缩短出口箱箱位到相应泊位的总运输距离、平衡各场桥的工作量以及提高双40英尺集装箱装卸率的基础上建立目标函数,以达到提高码头装卸效率和降低码头装卸成本的目的.为了得到模型的可行解并对其进行优化,设计启发式算法和离散粒子群算法流程.最后,通过案例分析验证该堆场计划模型的有效性和实用性.     

进口集装箱堆存和翻箱策略两阶段规划模型

为提高进口集装箱提取作业效率,制定合理的堆存策略和翻箱策略,考虑集装箱堆存作业与提取作业的关联性建立两阶段规划模型。从降低期望翻箱率的角度,优化进口集装箱的箱位分配,构建第一阶段箱区贝位分配模型,并采用遗传算法求解。基于第一阶段的箱区贝位分配结果,在提箱顺序已知的情况下,优化障碍箱的落箱位,构建第二阶段提箱优化模型,并设计启发式算法求解。通过算例将该算法与已有算法进行对比,结果表明设计的算法在降低贝内二次翻箱率的效果上更显著,进而表明提出的两阶段规划模型能有效降低翻箱率,提升进口集装箱提取作业效率。     

集装箱自动化无人堆场

介绍上海外高桥二期码头建造的世界一流的全自动、无人化集装箱空箱堆场.该堆场采用具有自主知识产权的高、低架轨道龙门吊与中转平台相结合的接力式集装箱堆场装卸新工艺,结合数字通信、自动控制技术、三维堆场管理与规划技术,实现对集装箱堆场无人化的高效自动装卸.     

现实约束条件下的集装箱多箱装载优化

针对现实约束条件下的多种货物、单一箱型的复杂集装箱多箱装载优化问题,提出遗传算法与启发式算法相结合的交互式混合算法.该算法利用遗传算法将货物分配到各个集装箱内,再用启发式一变异算法产生各个集装箱的装箱方案,2种算法交互进行,搜索优化解.基准测试问题的数值试验表明,该算法产生的装箱方案优于基于Michael Elay算法的装箱方案.     

集装箱甩挂运输车辆调度优化模型的三阶段启发式算法

为完善解决轴辐式网络下的集装箱甩挂运输调度问题,针对轴辐式甩挂运输网络中的不同任务类型,考虑挂车中心数量、位置及任务时间窗,构建甩挂运输车辆调度优化数学模型;设计基于任务紧迫度函数、惩罚函数和距离函数的三阶段启发式算法,分别调度紧急任务、普通任务和超期任务.通过对经典算例求解,分别针对牵引车、挂车、挂车中心和紧急任务等数量的变化等进行敏感性分析,显示不同因素变化对整体调度方案的影响.该方法可为甩挂运输企业调度决策者提供相关的决策支持.     

基于最短距离优先的集装箱空箱调度优化算法

为减少由国际贸易的不平衡导致的空箱调运成本浪费,在考虑多箱种的情况下,结合大型船舶公司的实际情况,提出一种基于最短距离优先的集装箱空箱调度优化算法.该算法能计算出每条路径所需要的成本,对调运的最优路径进行排序,实现空箱调度的成本最优化.通过实验验证该方法的有效性.     

集装箱多式联运协调计划的分级优化

为更好地实现集装箱多式联运的综合效益,针对多式联运协调计划的复杂性,通过分析多式联运计划的层次,建立多式联运计划的分级优化概念模型;针对模型中核心内容的海上班轮运输计划和内陆集疏运计划,建立任务分配的优化模型;设计相应的遗传算法,对优化模型进行求解.仿真试验验证模型和算法的有效性.     

多箱区多场桥调度优化模型及算法实现

为探究在预知集卡进场时间与运载任务的条件下,如何低成本、高效率地对多场桥进行调度这一难题,本文以多箱区多场桥调度为研究对象,以场桥移动成本与时间窗下场桥与集卡之间的等待罚金之和最小为目标,以场桥间作业安全距离为约束,并考虑场桥作业时间的均衡性,建立数学模型.利用模拟退火算法对模型进行求解,并利用MATLAB实现算法编程.根据某港口的实例数据,通过应用程序进行多场桥调度的算法求解.求解结果与实际人工操作相比,运作成本大幅降低,作业时间也缩短,这验证了本文调度优化模型及其实现算法的有效性与显著性.     

集装箱码头生产运作模式选择优化模型

为使集装箱码头生产系统的运行功能效用和投资效益整体最优,综合考虑系统建设规模、运行效率和投资收益,通过分析各子系统的成本和收益,提出基于集装箱码头生产系统规划的生产运作模式选择优化模型.实例证明,该模型能为处理集装箱码头建设成本和收益、投资和风险之间的矛盾提供一种解决方案.     

离岸集装箱码头新装卸工艺模式下陆域集疏运堆场堆存空间分配

离岸集装箱码头因其岛屿面积限制,难以通过扩建码头内部堆场增加吞吐能力。为解决这个问题,提出一种离岸集装箱码头新装卸工艺模式。新装卸工艺模式是通过在离岸集装箱码头附近的陆域地带建设陆域集疏运堆场,与离岸集装箱码头进行协同装卸作业的模式。陆域集疏运堆场堆存空间分配的目标是满足离岸集装箱码头装卸作业预翻倒要求;单批次输送集装箱的量受到陆岛运输最大通行能力限制。根据上述目标与特点,构建新装卸工艺模式下陆域集疏运堆场堆存空间分配模型,并设计蒙特卡洛树搜索算法进行求解。通过算例分析验证模型的有效性。结果表明该方法能够满足陆域集疏运堆场堆存空间分配需求并提高离岸集装箱码头的吞吐能力。     

运力供需失衡时集装箱班轮航线配船优化

在可预见的未来一段时期内,航运市场运力供需失衡会呈现常态化,集装箱运力供给会长期大于运力需求,是否减速航行和闲置运力成为航运企业的关键决策.基于这一行业发展背景,以航速和运营船舶数量为决策变量,构建运力过剩时集装箱班轮航线运力配置数学优化模型.结合问题的特性开发禁忌搜索算法,对模型进行求解.基于实际航线的大规模数值算例进行试验.试验结果显示模型及算法有效,表明该模型和算法对运力供需失衡时运力配置决策具有借鉴意义.