集装箱船舶贝内配载和堆场装船顺序协调优化

针对集装箱船舶贝内配载和堆场装船顺序协调优化问题，以堆场贝位和船舶贝位翻箱次数之和最小为优化目标，考虑堆场装船要求和船舶适航性等多种约束条件，建立数学模型. 鉴于问题的NP特性，提出混合演化策略算法(HES)求解模型，设计二维实数编码，提出基于力矩平衡和逐列装载的解码方法. 基于三点交叉互换的重组算子，单点突变的变异算子和互换的局部搜索策略对算法进行改进. 通过计算证明，对不同规模算例，HES算法均能求解出较优的贝内配载方案和堆场装船顺序.HES 算法与传统演化策略算法(ES)、粒子群算法 (PSO)、基于规则的启发式算法(HA-MBSCC)进行对比，进一步验证了算法的优越性.     

集装箱船舶贝内配载和堆场装船顺序协调优化

针对集装箱船舶贝内配载和堆场装船顺序协调优化问题，以堆场贝位和船舶贝位翻箱次数之和最小为优化目标，考虑堆场装船要求和船舶适航性等多种约束条件，建立数学模型. 鉴于问题的NP特性，提出混合演化策略算法(HES)求解模型，设计二维实数编码，提出基于力矩平衡和逐列装载的解码方法. 基于三点交叉互换的重组算子，单点突变的变异算子和互换的局部搜索策略对算法进行改进. 通过计算证明，对不同规模算例，HES算法均能求解出较优的贝内配载方案和堆场装船顺序.HES 算法与传统演化策略算法(ES)、粒子群算法 (PSO)、基于规则的启发式算法(HA-MBSCC)进行对比，进一步验证了算法的优越性.     

多箱型内河集装箱船舶配载决策研究

内河集装箱运输具有其独特性,船舶配载时更强调船舶舱容利用率.考虑特殊箱型影响,以最小化堆栈占用数量为目标,构建内河集装箱船舶配载决策的整数规划模型.为实现快速寻优,设计包含构造部分和优化部分的启发式算法求解.算法中,构造部分基于启发式规则快速构造初始解,优化部分基于邻域搜索策略实现初始解优化.算例研究表明,模型可实现内河集装箱船舶配载决策问题的有效求解,但随着算例规模增加所需求解时间大幅增加.与模型精确求解相比,启发式算法在求解时间方面表现要远优于模型,可在0.25 s内实现所有算例的高效求解,为内河集装箱船舶实际配载决策提供一定参考.     

基于混合动态规划的集装箱堆场贝位内翻箱作业调度优化

翻箱是影响集装箱堆场作业效率的瓶颈,也是堆场作业调度的老大难问题.在集装箱堆场现行堆存位置和提箱装船顺序既知的条件下,基于集装箱装船过程中堆场翻箱作业的多阶段性特征,将翻箱作业调度优化问题归结为一个动态最短路径问题,据此构建了优化模型.基于并行处理的思想,将顺序递推算法与逆序递推算法相结合进行优化求解,通过嵌入启发式规...     

出口集装箱堆场取箱作业优化模型研究

集装箱装卸效率直接影响船舶靠港停泊时间，倒箱操作是影响装卸效率的主要因素．文中建立了龙门式起重机小车取箱作业优化模型，以龙门式起重机取箱作业时倒箱数量最少为目标，以各个取箱阶段为节点、以取箱代价为边的权数，应用最小生成树和启发式算法对优化模型进行求解,根据最小生成树的性质，本模型可获得倒箱数最少的优化装船顺序，提高装卸作业的效率．     

集装箱码头装船顺序和场桥行驶路径联合优化

为降低倒箱量、缩短场桥作业时间,在已知船舶配载图和堆场堆存状况的条件下,研究了出口箱装船顺序及场桥行驶路径联合优化问题.以作业时间衡量装船顺序产生的倒箱量及场桥行驶路径,建立作业时间最短为目标的整数规划模型,设计均衡倒箱量和场桥作业时间的启发式算法对模型进行求解,提出了问题下界的求解方法,同时,设计算例比较了启发式算法与下界的差异,为码头调度人员提供决策支持.     

基于随机交箱的堆场出口箱箱位分配研究

集装箱堆场出口箱在贝位内的箱位分配直接影响装船时取箱作业效率。文中针对集装箱堆场出口箱箱位分配问题,从装船取箱时堆场贝位内最小化翻箱的角度,建立取箱作业翻箱量最小的数学模型,从源头上寻求减少装船时翻箱的方法。在研究进场出口箱已有堆放策略的基础上,分析了贝位内堆放方式对翻箱的影响,提出一种基于重量等级的混合堆放方法,并用启发式算法为出口箱在贝位内分配具体箱位。最后通过比较不同堆放方式下的翻箱率来评价方法的优劣。实例结果表明,文中算法可以有效解决出口箱的箱位分配问题,减少装船取箱时贝位内的翻箱次数。     

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所谓混堆模式下集装箱堆场箱位指派问题,是指混堆模式下,在待作业箱区为已知情况的前提下,确定集装箱在指定箱区中的最优堆存位置,以最大限度地控制堆场倒箱率,提高堆场装卸作业效率.在滚动式计划的基础上,充分考虑了不同作业箱型与倒箱作业的内在联系,依据堆场混堆的作业规则定义了作业箱优先等级,以新增集装箱压箱数最小为目标对此问题构建了箱位指派优化模型,基于问题自身的特点设计了相应的启发式算法进行求解,通过实际算例进行验证.验证结果表明,该模型及算法比港口现有混堆堆存策略有较大改进.     

“船舶—堆场—列车”混堆堆场箱位分配模型

集装箱海铁联运港口堆场作业箱型复杂,为了提高港口作业能力和效率,基于进口、出口箱的混合堆存方式,对"船舶-堆场-列车"作业堆场箱位分配问题进行研究."船舶-堆场-列车"作业堆场负责堆存通过船舶、列车及外集卡进出港口的集装箱.本文在待分配箱的作业时间及箱区已知的前提下,以集装箱堆存产生的压箱数最小为目标,建立"船舶-堆场-列车"作业混堆堆场箱位分配模型,根据模型特点设计了启发式算法进行求解,并进行算例分析.结果表明,所建模型和求解算法能够有效减少堆场的压箱数,满足箱型堆存要求,提高港口作业效率.     

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铁路集装箱中心站堆场作为集装箱列车装卸作业与集卡提交箱作业的缓冲区,堆存策略直接影响整个中心站的作业能力和效率,本文对铁路集装箱中心站堆场混堆优化问题进行了研究.根据中心站堆场混堆作业问题的描述,建立了两阶段优化模型,第一阶段平衡中心站堆场各箱区进口箱和出口箱的箱量,第二阶段为分配到箱区的集装箱指派较优箱位,使堆存所产生的压箱数最小,并设计了启发式算法对模型进行求解.最后利用某集装箱中心站的实际数据对模型和算法进行了验证,验证结果表明,该优化模型比中心站现有的堆存策略有较大改进.     

考虑时空热度的共乘匹配问题建模及求解

在共乘匹配问题中,考虑时空热度对共乘车主收益的影响,构建了以共乘收益和共享路线百分比为优化目标的数学模型,提出了一种启发式多进程进化算法用于求解. 算法根据历史数据采用三次样条插值法和复合辛普森求积法得到预计订单的时空热度,从而预估车主共乘收益. 在进化算法中,根据差异度自适应选择不同的交叉策略,以达到搜索深度和广度的自动平衡. 实验结果表明,该算法与最优化算法(匈牙利算法)比较,在以相同效用矩阵作为输入条件时,本文方法可在较短时间内得到高质量的解,且在处理大规模实例上效果明显,能够高效求解共乘匹配问题.     

考虑时空热度的共乘匹配问题建模及求解

在共乘匹配问题中，考虑时空热度对共乘车主收益的影响，构建了以共乘收益和共享路线百分比为优化目标的数学模型，提出了一种启发式多进程进化算法用于求解. 算法根据历史数据采用三次样条插值法和复合辛普森求积法得到预计订单的时空热度，从而预估车主共乘收益. 在进化算法中，根据差异度自适应选择不同的交叉策略，以达到搜索深度和广度的自动平衡. 实验结果表明，该算法与最优化算法(匈牙利算法)比较，在以相同效用矩阵作为输入条件时，本文方法可在较短时间内得到高质量的解，且在处理大规模实例上效果明显，能够高效求解共乘匹配问题.     

求解不确定车辆数车辆调度问题的混合算法

针对不确定车辆数的车辆调度问题,建立了使用配送车辆数最少和总行驶距离最短的双目标数学规划模型.在分层序列法思想的框架内,提出一种分两阶段求解的混合算法.基于改进的粒子群算法进行车辆的分配,获得完成任务集所使用的最少车辆数,把粒子群的优化方案转化为禁忌算法的初始解进行路径的优化,以使车队完成给定的配送任务集所花费的成本最少.通过实例求解结果对算法进行了总结分析.     

多车场车辆优化调度模型及算法

针对多车场满载运输问题的特征，提出了多车场车辆优化调度的数学模型，设计了求解该问题的启发式算法，应用结果表明，该算法是可行的。     

带轴重约束货物平衡装载问题优化研究

针对考虑轴重约束集装箱卡车货物优化装载问题,建立以最大化装载率和负重心偏离度为目标,以平衡及轴重为约束条件的数学模型,设计改进型贪婪自适应搜索算法（IGASP）对问题进行求解.算法先基于启发式方法构造布局方案,再结合重心边界条件分析对获得方案进行可行性分析,对违反约束装载率较高的方案提出了两种重心调整的方法,进而将有关过程融入贪婪自适应搜索形成解的改进机制实现问题优化求解.基于现实算例的试验分析,证明所提方法求解带轴重约束货物平衡装载问题具有较好效果.     

一种多车型多货物配装问题的模型与算法

针对大型配货中心的配装问题,在货车容积和载重的约束条件下,建立了一种多车型多货物配装问题的数学模型.同时引入退火单亲遗传算法求解此模型,在遗传算法中引入启发式策略和模拟退火选择操作,克服了传统遗传算法搜索能力差,收敛速度慢的缺点.试验结果表明：算法在求解配装问题时是有效的.