有限预知信息下集装箱码头泊位与岸桥联合在线调度北大核心CSCDCSSCI

针对码头船舶作业计划中通常存在较大比例的、需要临时排班的加班船需求,提出了具有有限预知信息的集装箱码头泊位与岸桥联合调度over-list在线模型。在分配每艘船舶服务请求时假设预知后续一个船舶请求的信息,并着重考虑了由3个相连泊位组成的混合型泊位类型、配置5个岸桥且只存在两种请求的联合调度模型;针对最小化最大完工时间的优化目标,设计出了具有最优竞争比5/4的联合调度在线策略;同时,证明了当缺少预知能力时不存在竞争比小于4/3的在线策略。上述结论表明,有限的预知能力可以有效地改进联合调度策略的竞争性能。数值实验结果进一步验证了所设计策略具有良好的执行性能。     

面向随机环境的集装箱码头泊位-岸桥分配方法

针对船舶抵港时间和装卸时间的随机性,建立了面向随机环境的集装箱码头泊位-岸桥分配模型,其优化目标是最小化船舶的平均等待时间.考虑到模型求解的复杂度,本文设计了一种改进的遗传算法,并根据模型最优解的特点减少了搜索空间.试验算例验证了模型能够模拟码头泊位-岸桥分配问题的随机决策环境并能反映决策者对待风险的态度和偏好,其算法在允许的运算时间内能获得稳定的满意解.     

基于鲁棒反应式策略的泊位和岸桥联合调度

集装箱码头作为一个复杂的物流节点, 会受到多种不确定性因素的影响. 针对这种情况, 为保证码头作业计划能够平滑执行、提高系统的鲁棒性, 提出了一种基于鲁棒反应式策略的泊位和岸桥联合调度方法, 重点研究当不确定性因素发生时, 如何通过泊位和岸桥联合实时调度提高系统的鲁棒性. 泊位和岸桥联合实时调度策略分成两部分考虑: 即泊位实时调度和岸桥实时调度; 前者采用了ASAP (as soon as possible)的调整策略; 后者采用MAS (multi-agent system)技术, 充分利用码头的岸桥资源, 设计出了一种基于CNP (contract-network-protocol)协商机制的岸桥实时调度模型. 仿真实验表明在执行阶段采用这种泊位和岸桥联合实时调度策略相比仅采用泊位实时调度策略, 可以更有效地降低不确定因素所带来的影响, 进一步提高系统的鲁棒性.     

集装箱码头泊位分配-装卸桥调度干扰管理模型

针对集装箱码头作业过程中,由于干扰事件导致泊位与装卸桥调度计划难以顺利实施这一难题,运用干扰管理方法,从码头作业成本、船舶等待成本以及计划偏离度三个方面度量系统扰动,建立泊位分配-装卸桥调度干扰管理模型,提出求解干扰管理模型的仿真优化法,设计基于局部重调度与禁忌搜索算法的仿真优化算法,利用算例对模型与算法的有效性进行了验证.计算结果表明:与全局重调度算法相比,基于局部重调度的算法可以提高计算效率,同时,干扰管理模型能够考虑各方的利益,因此得到的干扰应对方案更科学.     

有限预知信息的集装箱搬卸占线问题

提出了有限预知信息的集装箱搬卸占线问题,即每一个服务请求到达时预先知道后续一部分请求信息的占线问题。建立并分析相应的数学模型,针对模型中预知信息的特征提出了贪婪移位策略。运用最坏情形分析方法研究了贪婪移位策略的竞争性能,证明其具有竞争比:(b w-2)/w。     

集装箱码头泊位与堆场协调分配模型与算法

本文分析了出口箱装船过程中泊位与堆场分配的相互影响关系,讨论了船舶停靠位置和出口箱堆存布局对集卡行驶距离的影响,研究了泊位与堆场协调分配问题。以集卡行驶路径最短为目标,以船舶停靠泊位、出口箱堆存位置及堆存在子街区的数量为决策变量,建立泊位与堆场协调分配模型,并设计禁忌遗传算法求解。本文进一步提出两种情境:泊位分配已知情境下确定堆场分配计划、堆场分配已知情境下确定泊位分配计划,对比分析了泊位与堆场协调分配对集卡行驶路径的影响,算例结果表明码头泊位数量、船舶数量及出口箱数量直接影响集卡行驶距离,泊位与堆场协调分配可以有效地缩短集卡行驶路径,提高码头作业效率。     

集装箱码头集成调度模型与混合优化算法

为提高集装箱码头作业中各种设备的协调性,提高整体作业效率,建立了集成调度模型,模型集成了装卸桥、集卡与龙门吊的调度问题.同时,设计了求解模型的混合优化算法,此算法集成了神经网络良好的近似估计功能与模拟退火算法有效的搜索能力.算法流程是:初始化集装箱装卸序列;基于一定的分配规则为集装箱分配作业设备;采用模拟退火算法搜索解空间,更新装卸序列.在算法过程中,用神经网络预测目标函数,并且过滤明显的劣质解.最后,通过算例分析验证了模型与算法的有效性.结果表明,混合优化算法可以提高模型求解效率,对于规模为400个集装箱的调度问题,平均偏差为7.52%,计算时间为8.9s,模型与算法可行.     

集装箱码头装卸系统集成调度的建模与优化

为提高集装箱码头作业效率,在码头集装箱卡车作业能力充足的条件下,对集装箱码头作业装卸系统集成调度问题进行了研究.针对集装箱码头装卸作业的特点,提出了装卸作业的预定义顺序约束、作业次序依赖的设备调整时间及岸桥碰撞干涉约束等,并在此基础上建立了整数规划模型.针对这一模型设计了两阶段启发式算法对问题进行求解.通过在数值实验中将结果与低界相比较,证明该算法效果良好.特别对于规模较大的问题,算法也可以进行有效的求解.     

面向干支线船舶衔接的集装箱码头泊位分配模型

针对集装箱枢纽港干支线船舶的中转作业,提出了一种新的中转作业模式,即部分中转集装箱不经过堆场堆存,直接在干线船和支线船之间中转.从平衡船舶的延误成本、集卡与场桥作业成本的角度建立基于干支线衔接的泊位分配模型,优化干支线船舶泊位分配计划以及衔接计划.设计求解模型的启发式算法,并对模型与算法的有效性进行了验证.结果表明:基于新装卸模式的泊位分配方法可以降低中转作业的总成本,提高干支线船舶的衔接效率,对提高集装箱枢纽港的竞争力具有重要意义.     

有限预知信息的可恢复加拿大旅行者问题

加拿大旅行者问题是指旅行者针对行走过程中遭遇的突发性道路堵塞,如何设计一个有效路径选择策略,使得旅行者从出发地抵达目的地的行走时间尽可能地少的问题。从占线问题与竞争策略的角度讨论有限预知信息情形下的可恢复加拿大旅行者问题,给出决策者在车辆到达一交叉口时可以获取后一交叉口的关联路段是否堵塞及堵塞恢复时间情形下的等待策略和贪婪策略,以及相应策略下的竞争比,并与不可预知信息情形下问题的策略进行了比较。     

集装箱码头微观调度仿真系统建模研究

港口调度是港口生产组织的关键问题，调度方案的好坏直接决定了港口作业的效率。论文结合离散仿真技术、动态图形仿真技术和微观交通仿真技术，建立了一个面向集装箱码头的调度仿真模型。论文分析了集装箱码头调度仿真系统的目标、方法、建模过程和结果，该模型的研究有助于提高我国集装箱码头的生产调度决策水平。     

基于MAS的集装箱自动化码头调度算法

为解决ZPMC集装箱自动化码头的设备调度问题,提出一种基于多智能体(MAS)协作的设备调度方法.自动化码头中的装卸设备被抽象为具有一系列动作和属性的设备智能体,估计各智能体完成任务所需的时间得到整个多智能体系统的时间代价矩阵,通过搜索此矩阵选择最佳路径来指导多智能体的协作.另外,还考虑了设备有通讯故障情况下的设备调度问题.仿真结果表明,基于MAS搜索的调度方法能够提高生产效率,又有很强的灵活性.     

预知信息和有限运载能力下应急车辆路径选择问题

由于自然灾害的频繁发生,灾后的应急物资车辆调度受到了人们的广泛重视.针对应急物资车辆装载能力有限和受灾点被提前获知但是不能马上被服务的情形,提出了具有预知信息的在线配额旅行商(quota TSP)问题,分析了该问题的下界,针对受灾点仅在正半轴上的情形设计了MLIB算法和SW算法,对于一般网络设计了Greedy算法,分别分析了三种算法的竞争性能.结果表明算法的竞争性能会随着预知信息的增加而得到改善.     

带有预知信息的在线Homing ATSP问题

针对快递服务网络结构上的非对称性以及可提前获知待服务需求的位置和释放时间的特征,将预知信息引入可返回原点的非对称TSP问题中,提出以服务总成本最小为目标的带有预知信息的在线Homing ATSP问题.分析了该问题竞争比的下界,并且在一般网络图上设计了SSdd(α)算法和PAH-dd算法,分析了算法各自的竞争比.结果表明在线车采取适时等待策略比采取zealous策略更优;并且预知信息越多,在线算法的竞争性能越优.     

支持多码头协调运作的泊位调度模型和算法

面向港口内多个集装箱码头的资源整合与低碳化运营需求,提出了一类处于港内不同位置的多个集装箱码头的泊位协调调度问题。通过引入一个虚拟码头,将问题转化为特殊的单码头泊位调度,建立了相应的混合整数规划模型,对多码头任务分配与泊位调度进行统筹优化。在深入分析问题最优解性质的基础上,设计了一种结合启发式策略和模拟退火机制的混合模拟退火算法HAS。通过仿真实验对HSA算法的有效性和多码头协调调度效果进行验证,结果表明,HSA算法具有很高的求解质量,且对该问题的求解效率显著优于商业优化软件CPLEX;与传统泊位调度相比,本文多码头协调调度方法可大幅提高码头服务水平,并有效降低码头运行成本。     

集装箱码头ALV调度与堆场位置分配集成优化模型

针对自动化集装箱码头水平搬运作业和堆场作业,提出一种集成调度优化方法,以最小化最大完工时间为目标,同时考虑船舶装、卸作业,建立自动升降车(automated lifting vehicles,ALV)调度与堆场位置分配集成优化模型,提出求解模型的优化算法,设计基于遗传算法的启发式算法,利用算例对模型与算法的有效性进行了验证.计算结果表明,提出的启发式算法可以提高运算效率,能够在很短的时间内对大规模算例求出高质量的解.另外,集成优化模型同时考虑码头多个作业环节,有利于提高自动化集装箱码头的装卸作业效率.     

带有信息有限预知的片堵塞加拿大旅行者问题

提出突发性片堵塞下的实时路径选择问题即片堵塞加拿大旅行者问题(regional blockages Canadian traveller problem),考虑出行者对堵塞信息有限预知的情形,从在线问题与竞争策略的角度,建立片堵塞加拿大旅行者问题在线路径选择模型,设计贪婪策略,结合片堵塞中多条路段同时发生堵塞的特点,通过比较信息预知点到片堵塞起始点的路段(预知路段)通行时间与最短路径上堵塞路段恢复时间的大小来分析策略的不同情形,证明贪婪策略竞争比,并讨论影响贪婪策略竞争比的预知路段通行时间临界值.     

集装箱码头装卸作业顺序多目标优化调度模型

集装箱码头装卸是码头作业的基础环节,其作业进度和稳定性直接影响集装箱船舶的在港时间.针对码头装卸作业顺序优化问题中作业时间不确定并且可拆分的特点,本文建立了同时最小化作业总完工时间及"岸边无集卡与堆场无集卡的时间和"的多目标混合整数规划模型.所建立模型的作业时间变量受到决策变量影响且可行域不规则,使得其求解复杂性和难度增加且帕累托前沿解难以搜寻.为求解模型,设计了基于仿真模拟与调度经验规则的PNSGA-Ⅱ算法.最后,通过与传统NSGA-Ⅱ算法比较,以及对在静态情景与动态情景下的算例实验进行统计对比,验证了所建立模型与PNSGA-Ⅱ算法可有效求解集装箱码头装卸作业顺序优化问题,并对码头生成高效稳定的装卸作业调度方案提供决策支持.     

支线航运网络下集装箱分配与船舶调度联合优化北大核心CSCD

将产生集装箱运输任务的货源点加入至轴辐式航运网络的支线运输网络中,构建了三级支线运输网络.考虑货源点集装箱在不同喂给港的分配对支线船舶运输成本的影响,以三级支线网络的总运输成本最小为目标,建立了集装箱分配与支线船舶调度联合优化模型.针对模型,首先设计两阶段算法进行求解;然后,基于列生成的思想设计了整合优化求解算法.算例实验表明对于小规模算例,整合优化算法的求解结果与Gurobi的计算结果仅相差1%左右;对于大规模算例,整合优化算法的求解结果均优于Gurobi,从而验证了整合优化算法的效率;此外,整合优化算法的求解结果相比于两阶段算法有显著提高,证明了整合优化集装箱分配与支线船舶调度的重要性.     

基于预知信息和实时服务选择的在线TSP问题

现实生活中,提供外送服务的快餐店为了降低成本、提高效率,在接到顾客的订餐信息时,可能会因为距离等因素拒绝一些顾客的送餐要求,而拒绝顾客需求会带来一定的惩罚(如丧失部分客户).针对快餐店选择性提供送餐服务,同时送餐点信息被提前获知但是不能马上被服务的情形,提出了基于预知信息和实时服务选择的在线旅行商问题(traveling salesman problem,TSP).针对需求点在正半轴和直线上的情形分析了问题的下界,并设计了相应的算法,同时分析了每个算法的竞争性能.结果表明,算法的竞争性能会随着预知信息的增加而得到改善.