基于作业面的集装箱港口集卡路径及成本优化

在集装箱码头的日常运营中,集装箱卡车的运输与调度是影响整个码头工作效率的重要环节,而集卡的路径优化是关键。本研究在总结国内外学者关于集卡调度研究的基础上,采用较新的"作业面"工作策略,在岸桥等待时间最短的前提下,建立同时对两条集装箱运输船进行装卸作业的路径优化模型,并设计算例采用Cplex进行求解。结果表明该模型对缩短集卡行走路径,降低成本,提高集卡工作效率有着显著的帮助。     

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．     

基于作业均衡的集装箱堆场箱区场桥作业调度

为了提高集装箱堆场场桥作业量分布的均衡性,进而提高作业人员任务分配的均衡性和作业资源的利用率,提出集装箱堆场箱区场桥均衡作业的调度问题。根据集装箱场桥作业特点及其关联性,以集装箱堆场箱区作业箱量均衡和作业时间均衡两个均衡调度为目标,建立了集装箱堆场箱区场桥均衡调度模型,并设计遗传算法求解。通过设计均衡度评价指标,对不同均衡目标与所得方案效果之间的关系进行分析,得到均衡度改善的比率。最后通过输入场桥数量参数的变化得出场桥数量与均衡性之间的关系,为场桥配置与调度工作提供理论依据。     

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.     

考虑干涉和优先度的多目标岸桥调度策略

针对岸桥调度问题的特性,分析了岸桥支援对提高港口整体效率的影响,建立了包含任务之间优先关系和岸桥之间不可交叉性和安全等条件的多目标混合整数规划模型,提出了一种启发式求解算法,验证了在一定时间内,启发式算法可以得到较优的可行解。而QCSP单目标和多目标计算结果表明,减少岸桥等待和移动时间,有助于岸桥更好地支援邻近船舶,加快港口整体运作效率,提高港口竞争力。     

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。     

自动化码头桥吊、自动引导车以及龙门吊的联合调度

以实现船舶在港停靠时间最短为目标,以自动化码头的整个水平运输系统为研究对象,在考虑自动化码头装卸工艺方案的基础上,建立了一个自动化码头桥吊、自动引导车以及龙门吊的联合调度模型,该模型可以实现集装箱码头整个水平运输系统的最优化调度。通过一个算例对模型有效性进行验证,结果显示:同传统按经验调度的方案进行对比,码头作业效率提高了26%,该联合调度模型有助于提高集装箱码头的作业效率,减少船舶在泊时间,提高码头竞争力。     

考虑旋转备用约束的含风电场电力系统短期经济调度模型

网风电场输出功率的随机性与波动性给电力系统经济调度带来了严峻挑战,建立一个考虑旋转备用约束的含风电场电力系统短期经济调度模型．在自回归滑动平均模型的基础上得到风速的概率分布,结合风机出力和风速的对应关系,获得风电场出力的概率分布;基于该分布,在经济调度模型中加入一种基于风电实际出力低于计划出力的惩罚函数,并在约束条件中增加与风电实际出力大小有关的额外旋转备用容量约束;采用混合整数规划方法求解该经济调度模型．将模型应用于一个含风电场的10机算例系统计算分析,结果表明,该模型可以在保证系统可靠性要求的基础上,实现经济性最优的目标．     

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。     

基于混合粒子群算法的粮食应急调度系统中的路径规划

粮食应急调度系统能够在受灾时对应急救援物资进行科学、有效、快速地调配,其中路径规划起重要的作用.然而,由于实际中受灾的需求点数目较多、数目分散、路型与路况不同、时间急迫等特点,对合理有效路径规划的要求越来越高.粒子群算法是一种有效的进化计算方法,能够快速、准确地求解连续变量的优化问题.提出一种新的包括离散个体与连续个体的混合编码粒子群优化算法,用于粮食应急调度系统中的路径规划.结果显示:该算法不仅具有简单的原理,而且能够很好地解决粮食应急调度系统中的路径规划问题.     

Hybrid particle swarm optimization with chaotic search for solving integer and mixed integer programming problems

A novel chaotic search method is proposed,and a hybrid algorithm combining particle swarm optimization（PSO） with this new method,called CLSPSO,is put forward to solve 14 integer and mixed integer programming problems.The performances of CLSPSO are compared with those of other five hybrid algorithms combining PSO with chaotic search methods.Experimental results indicate that in terms of robustness and final convergence speed,CLSPSO is better than other five algorithms in solving many of these problems.Furthermore,CLSPSO exhibits good performance in solving two high-dimensional problems,and it finds better solutions than the known ones.A performance index（PI） is introduced to fairly compare the above six algorithms,and the obtained values of（PI） in three cases demonstrate that CLSPSO is superior to all the other five algorithms under the same conditions.     

基于经济性和环保性的区域综合能源系统优化调度研究

发展区域综合能源系统是提高能源利用率、缓解可再生能源消纳问题及改善环境的重要途径。对区域综合能源系统各类设备进行了建模,以经济性最优及一定环保性为目标,建立了区域综合能源系统优化调度模型,然后采用混合整数线性规划模型对实例问题进行求解,并以夏季典型日为例,分析说明了优化调度结果,以验证模型和优化算法的可行性和经济性。     

集装箱码头作业调度双层规划模型及求解算法

为提高作业调度的整体性,建立了集装箱码头作业调度双层规划模型,其中上层为装卸桥调度优化模型,下层为集卡动态路径模型,通过上下层模型间的反馈与相互作用决定集装箱码头作业调度的整体优化方案．为了求解模型,设计了基于遗传算法的求解方法,并且应用实际算例对模型和算法的有效性进行了验证．计算结果表明双层规划模型与算法不但可以降低集卡空驶距离、减少所需集卡数量,而且可以缓解码头内交通拥挤、提高作业系统的可靠性．