基于蚁群算法的集装箱堆场起重机优化调度

集装箱堆场起重机(场桥)优化调度是在确定场桥配置数量的基础上,对场桥进行任务分派,使得场桥的行走时间最短。通过动态地调整信息素更新方式、限制信息表的范围来克服蚁群算法容易停滞的缺点。利用改进的蚁群算法对场桥的任务调度问题进行了探讨,并实现了求解。仿真结果表明,蚁群算法求解场桥调度问题时,得到了较好的结果,提高了场桥的工作效率。     

考虑泊位偏好和岸桥移动的泊位岸桥联合调度

为了更高效地利用码头资源,同时考虑泊位资源和岸桥资源,建立了考虑泊位偏好和岸桥移动频数的泊位岸桥联合调度两阶段模型。第一阶段模型采用船舶到港时间可变的到港策略,建立了以船舶等待成本、泊位偏离成本、延迟离港成本之和最小为目标的混合整数规划模型。第二阶段模型考虑了岸桥的干扰约束,建立了以岸桥移动频数最小为目标的整数规划模型。使用MATLAB设计改进的自适应变异粒子群算法对模型进行求解,并将结果与CPLEX和原始粒子群算法的求解结果对比,证明该算法的高性能。在两阶段模型中引入泊位偏离因子[β]来表示泊位偏离对船舶工作量的间接影响,分析[β]变化对船工作情况的影响。发现在计划期内,岸桥资源一定的情况下,船舶偏离偏好泊位会影响总的工作成本,尤其是当所有船舶总工作量较大时,[β]增加会造成总成本的激增。结果表明该模型和算法在解决泊位-岸桥的联合调度问题方面的有效性。     

考虑作业状态能耗的集装箱码头设备协调调度

绿色港口日渐成为港口发展的必然趋势,为了提高集装箱码头的服务水平及降低其能耗,综合分析了集装箱码头的装卸作业流程,考虑岸桥、场桥、集卡在不同作业状态下的能耗,且以总完工时间和总作业能耗最小为目标建立了多目标混合整数规划模型。使用MATLAB编码改进自适应遗传算法求解所建模型,并分别与CPLEX和原始遗传算法的求解结果作对比,证明了该算法的优秀性。更改能耗目标和作业时间目标所占权重进行求解,发现考虑各设备在不同作业状态下的能耗会影响总完工时间,且能耗与作业时间是相互冲突的目标,追求低能耗会造成作业效率的牺牲。分析结果表明,所建模型和算法在岸桥、场桥和集卡的协调调度问题中可以帮助决策者更好地权衡作业时间和能耗目标。     

干扰约束下考虑分组作业面的岸桥AGV联合调度

为解决自动化码头海侧多阶段设备作业的协调问题,加快集装箱在码头内部的周转过程。考虑干扰约束下分组作业面的的岸桥自动导引小车（AGV）联合调度问题。以岸桥、AGV完工时间和AGV等待时间加权总和最小为目标,考虑岸桥实际操作中的干扰约束与AGV堵塞等待等情况,建立岸桥与AGV联合调度优化模型。提出岸桥动态调度与AGV分组作业面调度模式,设计不同规模的算例,并采用遗传算法（GA）进行求解,将计算结果与传统调度模式进行对比。结果表明,该算法能有效提高岸桥与AGV作业效率,降低AGV的等待时间与堵塞次数,为码头实际作业提供依据。     

铁路集装箱中心站内部集卡调度和箱位配置

针对铁路集装箱中心站集装箱专列卸箱作业的效率问题,将内部集卡的任务调度和集装箱箱位分配进行集成,建立集装箱列车卸车作业的多目标优化模型,包括内卡在轨道门吊和辅助箱场等待时间,以及走行时间对作业效率的影响。采用混合遗传算法进行求解。将模拟结果与实际操作数据作比较,并对20次计算模拟进行平均时间和方差分析,验证了该方法的有效性。     

单船岸桥分配与调度集成优化模型

针对集装箱码头泊位确定条件下的单船岸桥(QC)分配和调度问题,建立了线性规划模型.模型以船舶在泊作业时间最短为目标,考虑多岸桥作业过程中的干扰等待时间与岸桥间的作业量均衡,并设计了嵌入解空间切割策略的改进蚁群优化(IACO)算法进行模型求解.实验结果表明:与可用岸桥全部投放使用的方法相比,所提模型与算法求得结果平均能够节省31.86%的岸桥资源;IACO算法与Lingo求得的结果相比,船舶在泊作业时间的平均偏差仅为5.23%,但CPU处理时间平均降低了78.7%,表明了所提模型与算法的可行性和有效性.     

基于作业链的泊位与岸桥协同调度研究

针对泊位与岸桥协同调度问题,引入“链式优化”思路,用作业链的方法分析集装箱装卸作业过程,首先将泊位计划作为开始链单元,采用资源节点优化策略进行分析,以最小化船舶在港总成本为目标建立模型;然后将岸桥卸船作业作为结束链单元,采用任务节点优化策略进行分析,以最小化岸桥最大完工时间为目标建立模型。考虑到作业链的整体性能,设计嵌套循环算法进行求解,内循环中用遗传算法分别求解泊位岸桥分配模型和岸桥调度模型,外循环中用岸桥数量作为公用变量对两个模型进行传递和反馈,寻找协同调度最优解。与单独调度进行对比,结果表明协同调度的优化效果更好;与粒子群算法、蚁群算法和蜂群算法的求解结果进行比较,表明遗传算法在求解质量和效率方面都更优,证明了提出的模型和算法能够有效解决此问题。     

自动化集装箱港口考虑AGV伴侣的AGV调度优化问题研究

为提高自动化集装箱港口设备的工作效率,提出了一种新的集装箱进出口工艺：堆场—场桥—AGV伴侣—AGV—岸桥。在考虑AGV伴侣容量限制的基础上,建立了带时间窗约束的AGV调度混合整数规划模型,设计了启发式算法求解AGV伴侣时间窗,采用粒子群算法进行求解,得出了相应AGV调度优化方案。求解结果表明,AGV伴侣的设置能有效改善AGV与场桥间的协调性、设备间的等待时间;并且AGV伴侣容量一定时,场桥的等待时间随着AGV的数量增加而减少。     

基于船时效率的岸桥配置优化

在集装箱码头系统中,对船舶进行有效的岸桥配置有助于缓解岸边资源紧张的现状,提高码头的运营效率。针对连续泊位下动态到港船舶的泊位分配和岸桥配置的集成优化问题,对船舶的岸桥配置进行基于船时效率的动态调整,以最小化包括船舶延迟靠泊成本、偏离偏好泊位成本、延迟离港成本和岸桥重新配置成本在内的总成本为目标建立模型,并根据基于船时效率的岸桥配置的调整规则设计了启发式算法,结合遗传算法（GA）对问题进行求解。最终通过算例分析,验证了提出的模型和算法在解决实际港口中泊位分配和岸桥配置问题上的有效性,并通过与未考虑岸桥配置进一步调整的传统GA计算的结果进行比较,证实了提出算法的优化效果。     

混堆集装箱箱区内场桥调度模型与算法

在混堆模式下的集装箱港口中,场桥（YC）调度是否合理直接影响着堆场的作业效率。考虑到混堆箱区内各任务对应的内集卡或外集卡到达时刻的不同,以及内外集卡优先级别的差异,构建了一个以所有集卡的等待成本和场桥的总移动成本最小为目标的场桥调度（YCS）模型,并设计了对应的遗传算法,给出了相应遗传算子的操作规则,通过算例的求解验证了模型与算法的有效性。     

海铁联运港口混合作业模式下轨道吊与集卡协同调度

在集装箱海铁联运港口中,铁路作业区作为连接铁路运输和水路运输的重要节点,其装卸效率将影响集装箱海铁联运的整体效率。首先,对比分析了“船舶-列车”作业模式和“船舶-堆场-列车”作业模式的特点,并结合海铁联运港口实际作业情况提出了混合作业模式。然后,以轨道吊完工时间最短为目标构建混合整数规划模型,既考虑了班列和船舶的作业时间窗约束,又考虑了轨道吊间干扰和安全距离、轨道吊和集卡接续作业和等待时间等现实约束。针对遗传算法在局部搜索能力方面的不足,将启发式规则与遗传算法相结合设计了求解轨道吊与集卡协同调度问题的混合遗传算法（HGA）,并进行了数值实验。实验结果验证了所提模型和混合算法的有效性。最后通过设计实验分析集装箱数量、岸边箱占比、轨道吊数量和集卡数量对轨道吊完工时间和集卡完工时间的影响,发现同等集装箱数量下岸边箱占比提高时,应通过增加轨道吊数量来有效缩短完工时间。     

不确定环境下码头堆场设备集成调度优化

集装箱码头堆场设备调度优化中,对确定条件下的内集卡和场桥的联合调度研究较多,且没有考虑外集卡的随机到达情况。考虑内集卡和场桥作业过程中的不确定性因素,包括：内集卡行驶速度,场桥行走速度和作业时间,并考虑外集卡随机到达堆场对于内集卡调度作业的影响,构建了不确定因素条件下的堆场设备集成调度优化模型,其优化目标是在考虑外集卡随机到达的情况下,最优化堆场设备的作业时间。设计了求解模型的粒子群算法,并比较了一般确定性模型和考虑不确定因素优化模型的结果。算例结果表明,所建立的模型和算法能有效真实地反映不确定因素对集装箱码头堆场设备作业的影响。     

多场桥分区域平衡策划下的集装箱堆场箱位分配问题

集装箱码头堆场出口箱箱位分配和场桥调度对码头运营效率有重要影响. 为了合理分配箱位和调度场桥, 采用分区域平衡策划方法, 在给定批量任务下, 考虑场桥实际作业中的安全距离, 以均衡各场桥作业任务量和减少场 桥的非装卸时间为目标, 建立混合整数规划模型, 并设计遗传算法求解, 通过不同批量任务的实验分析验证所提出方法的有效性. 研究表明, 分区域平衡策划方法可以更好地解决箱位分配和箱区多场桥联合作业的优化问题.

     

Load scheduling for multiple quay cranes in port container terminals

This paper proposes a method to schedule loading operations when multiple yard cranes are operating in the same block. The loading scheduling methods in this paper are based on a genetic algorithm and a simulated annealing method, which consider interferences between adjacent yard cranes. It attempts to minimize the make-span of the yard crane operation. We consider the container handling time, the yard crane travel time, and the waiting time of each yard crane, when evaluating the makespan of the loading operation by yard cranes. An encoding method considering the special properties of the optimal solution of the problem is suggested. Numerical experiment was conducted to compare performances of the algorithms suggested in this study. Received: June 2005 / Accepted: December 2005     

铁路集装箱中心站资源分配与作业调度联合优化

铁路集装箱中心站主作业区资源分配与作业调度联合优化对其经营效益和运作效率有重要影响.基于“轨道吊-集卡”协同装卸方案,引入轨道吊动态配置原则,以最大化作业均衡率和最小化作业成本为目标,构建多目标非线性混合整数规划模型,综合研究作业区域动态划分、贝位分配以及多轨道吊调度多层次联合优化问题. 根据问题特点,融合启发式规则、遗传算法和模拟退火算法,设计3层混合启发式算法求解模型.通过不同规模算例,对比Cplex与所设计算法的实验结果,验证模型的正确性和算法的有效性,并借助于不同划分原则、不同优化策略与不同间隔约束下的对比实验,验证优化模型与算法普适性.结果表明,新型装卸方案、动态作业区域以及联合优化策略可大幅度均衡轨道吊作业量,避免资源过度负载、降低中心站作业成本,为中心站的实际运营管理提供决策支持.     

A quay crane scheduling algorithm considering the workload of yard cranes in a container yard

Quay cranes (QCs) are the most important equipment for vessel operation in container terminals. It is important to efficiently schedule the operations of QCs so that a high productivity may be achieved in terminals. Because the storage yard is shared by multiple vessels, where the congestion of yard cranes and yard trucks must be considered, the operations of QCs for multiple vessels must be simultaneously considered for QC scheduling. The objective terms include the QC make-span, the total traveling distance of QCs, the expected delay time from interference, and the uniformity of workload among blocks. This study suggests a heuristic algorithm based on a meta-heuristic search algorithm. Finally, a numerical experiment is carried out to test the performance of the algorithm.     

基于动态平衡策划下的集装箱堆场箱位分配方案研究

针对集装箱在码头堆存时存在的箱位分配问题,在研究原有多场桥同时作业方案的基础上,提出了多场桥分区域动态平衡策划方案,弥补了原方案中因保证场桥间的安全距离而带来的缺陷。以合理利用堆存空间,提高场桥作业效率为目标,建立数学模型,结合遗传算法对所提方案进行验证。结果表明,分区域动态平衡策划方案能有效减少场桥的无效作业时间,提高场桥的工作效率,并能充分地利用堆场贝位,更好地利用堆场空间。