混堆模式下集装箱堆场贝位分配问题研究

针对集装箱码头堆场的堆存原则,提出一种混合堆存策略,使得进/出口集装箱可以混合堆存在同一箱区内,同时又避免过分集中。在此基础上建立基于此混合堆存模式下以箱区间作业量平衡为目标的滚动计划混合整数数学模型,并采用Cplex对模型进行求解,得出各阶段进场集装箱的空间分配方案以及混堆模式中进出口集装箱贝位的最优比例关系。实例表明该混合堆存策略的合理性。     

基于混堆模式的集装箱堆场空间分配研究

在分析国内外港口集装箱堆存策略研究现状的基础上,提出了必须将集装箱箱区贝位作业平衡率及集卡在泊位与箱区贝位运输距离这两个矛盾目标置于同一个目标函数,并构建了相应的非线性整数规划模型。然后通过Lingo语言,应用文献算例中的数据对模型进行求解分析,得出在港口集装箱堆存时同时考虑箱区贝位作业平衡率和集卡运输距离能够获得系统整体最优。     

基于堆存能力的集卡优化分派研究

集卡是目前国内港口的主要集疏运工具,合理调度集卡可以提高港口作业效率和港口竞争力。作者基于集装箱港口堆场箱区堆存集装箱能力考虑,建立了一个集卡分派优化的两阶段模型。第一阶段根据箱区容量建立了集装箱运输最短路径的集装箱堆存分派模型,且考虑了特定箱必须卸载到特定箱区的情况;第二阶段根据第一阶段集装箱的堆存分派,建立了集装箱作业时间最短为目标的集卡分派模型。最后根据数值实验证明了模型的有效性。     

集装箱堆场监控与无线作业系统的设计与实现

根据某港口集装箱码头生产业务的实际需求,为了实现堆场机械无线终端设备与企业有线网络的实时通信和现场作业的准确、动态和实时控制,建立高效优化的作业模型,提高码头作业效率,设计了一套基于VC和TEKLOGIX公司无线没备的码头集装箱堆场监控与无线作业系统;阐述了该系统的硬件结构、软件平台;分析了设计过程中关键技术的实现方法.系统投入应用后表明,该系统具有界面友好、操作方便灵活、运行可靠和易于扩展等特点,且取得了良好的生产效率和经济效益.     

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。     

集装箱堆场不确定提箱次序与卸船箱位分配

为优化卸船箱箱位分配,减少集装箱码头堆场卸船箱翻箱率,考虑客户提箱次序随机和不确定性,提出了利用箱组存箱时间构建客户提箱次序的方法,探讨了基于提箱次序的集装箱翻箱量求解,并建立了集装箱码头堆场卸船箱箱位整数规划模型,在堆场区段内为卸船箱分配箱位,降低提箱时的翻箱量.考虑到模型较优解箱组堆放特点,设计了求解模型的启发式算法.实验结果表明,提出的模型和启发式算法能反映决策者的风险态度,目标函数较参考算法有10%以上改善.     

基于随机交箱序列的集装箱堆场出口箱箱位优选

为了优选客户提交箱时间不确定条件下的集装箱堆场出口箱箱位,降低作业成本,提出了基于随机交箱序列的堆场箱位优选方法,即两阶段随机规划模型和基于禁忌搜索的启发式算法.模型通过优选贝位和堆栈最小化堆场龙门吊行车成本和翻箱量,探讨了随机交箱序列条件下的翻箱量和龙门吊行车成本求解方法,并针对模型最优解特点开发了基于禁忌搜索的启发式算法.模拟实验表明,该方法能够有效利用不确定集装箱交箱序列信息改善调度效果,算法能够在合理时间内获得满意解.     

基于神经网络的集装箱箱号智能识别系统研究

针对我国集装箱运量快速增长,而集装箱码头不能实现全计算机化管理这一问题,提出了一种利用神经网络分析字母和数字的特征来智能识别集装箱箱号的方法,分析了集装箱箱号的特点,提出了提高识别率的方法。     

基于模糊层次分析法的码头堆场设备选型

以大型集装箱码头堆场设备选型问题为研究对象,介绍集装箱码头堆场装卸设备的主要类型以及在不同环境中对堆场及整个码头作业效率的影响,从而分析得出集装箱码头堆场设备选型原则及其评价指标体系.在此基础上,运用优化的模糊层次分析法,总结出我国集装箱码头堆场中装卸设备选型的数学模型,并结合实例给出具体的评价结果.该模型将三角模糊数引入专家的判断信息,并构建矩阵调整因子,减少了专家主观因素的影响.     

基于BP神经网络的集装箱箱号识别

提出一种用BP神经网络实现集装箱箱号识别的方法。提出的图像预处理方法对管柱,底面凹凸,脏污物、光线的强弱、倾斜、缺损或模糊有较强的适应性。在BP网络分类器实现时,考虑集装箱箱号的组成特点,采用并行处理方法。在BP算法中,引入动态因子,动态调整学习步长。实践证明利用这种方法来识别装箱箱号,速度快,识别率高,具有较高的实用价值。     

基于Arena的集装箱码头内部道路运输系统仿真研究

研究了一个基于Arena的集装箱码头内部道路运输系统的仿真模型.由于码头内部的车辆按照调度计划行驶,研究者选择了常用于物流领域的仿真软件Arena,而非专业的道路仿真软件,丰富了对该系统的研究手段.在建立集装箱码头物流系统的稳态仿真模型的前提下,以集装箱为实体,内卡为特殊实体--运输工具,建立码头内部道路运输系统的模型.模型经过实际的码头设计方案检验,具有较大的应用价值.     

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。     

基于能量平衡法的漏油工况分析及漏油点确定

从管道系统能量供求平衡关系人手进行输油干线漏油工况分析,得出漏油前后管道流量及全线各站进、出站压力的变化规律,并推导出确定泄漏点位置的计算公式.     

港口集装箱吞吐量影响因素研究

针对港口集装箱吞吐量预测中重要指标难以选取的问题,从可能影响港口集装箱吞吐量的因素出发,采用主成分分析法,提取最关键影响因素.分别选取我国三大区域中的上海港、青岛港和广州港进行实证分析.这些影响指标的提取,将为三大区域构建港口集装箱吞吐量预测模型提供重要参考.     

网络路由传输策略的研究进展

随着复杂网络在众多领域的广泛应用,如何提高网络的传输效率成为了其进一步应用的瓶颈。本文分别从基于节点和边信息的路由策略,改变拓扑结构的路由策略,路径选择策略以及排队策略四个方面展开,对网络中的路由传输策略进行介绍,并对其中具有重要影响的方法进行详细阐述。最后提出了这一领域中未来可能的研究方向。本文有助于相关学者快速了解当前网络中路由传输策略的研究进展,并能够帮助网络设计者以及管理者更好地提高网络的传输效率,最大程度上避免传输过程中的交通拥塞。     

基于遗传算法的物流卸箱作业优化算法研究

卸箱作业是口岸物流运输作业中的一个关键问题。本文在分析口岸物流集装箱运输特点的基础上,对该问题进行了研究,建立了一个卸箱作业优化问题的模型,并基于遗传算法设计了一个启发式优化算法。运用这一算法,较为满意地解决了这一作业优化问题。     

模糊神经网络在股票市场预测中的应用

利用股票市场的理论和模糊神经网络来预测股票价格.运用技术指标和高木-关野模型,对所预测股票进行200多个交易日的数据量的训练,使得模型可靠,再对其10个交易日进行测试.从实验结果看,效果良好.