基于Memetic算法的泊位和岸桥分配问题

泊位是港口资源中最紧缺的资源,合理的泊位分配和岸桥调度可以提高集装箱码头的作业效率,研究了集装箱码头泊位和岸桥的同时优化问题。将泊位与岸桥的分配问题抽象为二维装箱问题,然后建立了泊位、岸桥同时优化的混合整数线性规划模型,并提出了Memetic算法进行求解。计算结果表明,在求解大规模船舶指派优化问题时,使用Memetic算法求解比使用Gurobi软件求解在计算时间上具有明显的优越性。     

基于离散贝位的集装箱港口岸桥作业调度研究

主要研究了港口中最重要的设备——岸桥的调度问题。岸桥作业能力的好坏很大程度上影响着集装箱港口总的装卸能力。因此,如何合理的分配岸桥,改进岸桥装卸作业进程是港口岸桥问题研究的重点。将岸桥移动时间以及安全系数和非干扰等因素全部考虑在内,先以岸桥作业时间最小为目的,建立模型,得到岸桥的优化作业线路。在此基础上,以船舶服务时间最短为目标,提出了一个基于离散贝位的岸桥调度混合整数规划模型。目的是使停靠在港口的船舶上的所有集装箱的装卸作业时的服务时间达到最小。最后,算例验证了模型的有效性。     

连续泊位—岸桥—集卡调度模型构建及应用

随着港口的发展,港口码头物流资源的高效利用愈发重要．为了实现港口码头作业效率的总 体最优,将集卡作业面和作业线相结合模式应用于模型构建过程,以计划期内所有到港船舶总费用 最少为目标函数建立了连续泊位—岸桥—集卡调度模型．模型从系统的角度出发,将泊位分配、岸 桥分配和集卡指派看作完整的作业系统,实现了泊位、岸桥和集卡的集成调度．针对此模型,进行遗 传算法的设计和编程求解,并通过求解结果得到了相对最优的调度方案．数值实例验证了模型和算 法的实用性和有效性．结果表明：调度方案不仅减少了作业集卡的数量,而且缓解了不同岸桥间作 业量不均衡的情况．     

基于两阶段启发式算法的多场桥作业调度研究

场桥作业调度对集装箱码头整体运营效率具有重要影响。在分析多台场桥协同作业的基础上,考虑场桥实际作业中不可相互跨越与安全距离等特有约束,建立了场桥作业调度问题的混合整数规划模型。针对模型求解的复杂度,设计了两阶段启发式算法,最后通过数据实验对模型与算法的有效性进行了验证。     

基于 CHC 算法的集卡与岸桥协调调度优化问题

集卡调度与岸桥调度是集装箱码头作业的两个重要子问题,针对其运营效率是一个动态持续的NP-hard调度问题,考虑到集卡在对集装箱作业时的不确定和动态性到达,提出了一种新的调度规则,建立了集卡与岸桥作业的协同调度数学模型,基于计算复杂性,采用改进的遗传算法,即CHC算法进行求解。实验证明,该模型及算法能够在更大程度上提高码头的整体运作效率,提高码头设备的利用率,减少资源的闲置。     

基于多目标粒子群算法的泊位-岸桥分配研究

为得出合理且符合实际生产状况的泊位-岸桥分配,建立了船舶在港时间和码头运营成本最小的多目标优化模型,并使用了多目标粒子群算法进行求解。通过多目标粒子群算法分别求解30、40、50、60、70艘船舶的优化模型,得到的可行解使时间和成本这两个目标达到最优平衡,并证明了模型和算法的有效性。试验结果表明,多目标优化方法与单目标而言,可以使码头得到更大的运营效益。     

多阶段启发式算法求解机场地勤服务优化问题

针对保障航班离港无延误的地勤服务调度优化问题,建立了以特种车辆数最小化、无效服务时间比率最小化和特种车辆服务时间方差最小化的多目标模型,提出了一种新的多阶段启发式算法.根据航班服务时间窗和特种车辆在航班间服务转移的特点,该算法能够为机场航班合理分配特种车辆,优化航班服务序列.通过仿真实例验证了模型及算法的正确性,结果表明,所提出的多阶段启发式算法提高了特种车辆的服务效率,减少了用车数量和无效服务时间,达到了特种车辆服务的负荷均衡.     

连续泊位下集装箱港口泊位与桥吊协同调度优化研究

集装箱港口作为集装箱运输中极其重要的枢纽,其运作效率的好坏关系到港口企业的运营成本和客户的满意度。由于泊位与桥吊资源是港口的稀缺资源,其调度优化的优劣直接关系到港口的作业效率。首先建立了一个关于泊位分配混合整数规划模型,为到达的船舶分派泊位和桥吊数量,然后建立了一个桥吊调度的混合整数规划模型对具体的岸桥进行调度,算例结果显示利用文中建立的模型能够得到较好的满意解。     

基于启发式算法的自动化立体仓库拣货路径优化研究

为了对自动化立体仓库拣货系统进行优化,本文根据自动化仓库订单拣货问题的特点,以拣货时间最小化为目标建立了相应的数学模型,设计了基于启发式规则的求解算法,并用MATLAB实现了算法,经仿真验证以及将启发式算法与文献其它算法进行比较,结果表明,应用本文模型以及改进的启发式算法进行拣选路径的设计,能够有效地缩短拣选时间和距离,从而提高拣选效率,本算法具有一定的实用性。     

基于联合运输的物流配送路径(MVRP)问题研究

针对广西北部湾物流发展中港口站点集疏运不畅的问题,从联合运输的角度出发改进广西北部湾运输网络,研究了联合运输网络下的物流配送路径问题(MVRP).以满足客户运输总费用最小、运输总时间最短为优化目标,同时利用运输方式共享指标反映运输工具利用率情况,并构建了配送路径选择的数学模型.采用了多阶段启发式算法解决上述问题,首先通过改进的Martins算法找出非劣路径集合,依据运输方式兼容性剔除无效路径,然后进行运输方式分配,得到从客户点至港口终点的优化配送路径.模拟实例证明了该启发式算法具有良好的性能.     

集装箱港口桥吊、龙门吊和集卡集成调度的全自由度模型

桥吊、龙门吊和集卡是集装箱港口装卸搬运作业的主要设备,传统研究通常对这3种设备的作业根据优先级别进行优化,所得方案往往不具有可操作性。考虑3种设备之间的协调调度机理,提出集成桥吊、龙门吊和集卡的全自由度调度问题并建立混合整数规划模型。通过仿真分析,得到桥吊、龙门吊和集卡在不同数量组合下的任务排序与作业时间安排,为集装箱港口关键作业资源协调配置与调度提供基础模型。     

集装箱码头集卡调度模型与Q学习算法

研究集装箱码头装卸过程中集卡调度问题,建立了集卡调度动态模型,目的是使装卸桥等待时间最小.设计了基于Q学习算法的求解方法,获得在不同状态下的集卡调度策略.提出了应用Q学习算法求解集卡最优调度时系统状态、动作规则、学习步长与折扣因子的选择方法.结果表明,随着集卡数量的增加,Q学习算法获得的结果优于最长等待时间、最远距离、固定分配集卡等调度策略.     

动态车辆路径问题的多目标优化模型与算法

以快递服务相关的动态车辆路径问题为研究对象,建立多目标优化模型,设计了相应的求解流程.多目标优化模型包括最大化服务客户数、最小化客户等待时间和最小化总旅行时间3个优化目标.采用基于词典式的排序方法,开发了改进的Or-opt局部搜索启发式算法.在不同基准问题数据集上进行仿真实验,结果表明,多目标优化模型与单目标模型相比,能明显降低被拒绝的客户数和等待时间,而总旅行时间未发生明显增长.     

流水车间调度问题的启发式算法研究

针对以完工时间最小为目标的流水车间调度问题,对问题的定义进行了全新的推导和分析,从数学的角度进一步挖掘出问题的本质特征.在控制第一台机器和最后一个工件加工时间的基础上,尽量压缩每个工件在加工前的等待时间,以提高算法的实际效果.模拟实验的结果表明,新的启发式算法具有很好的性能,使用新算法计算得到的调度序列平均质量以及算法本身的稳定性方面均明显优于与之具有相当算法复杂度的其他启发式算法.