基于作业量平衡的集装箱堆场堆存策略研究

堆场是集装箱码头的重要组成部分,几乎所有的港口作业都与其密切关联,因此提高堆场作业效率是港口工作的重点。文中针对进口集装箱的装卸作业,提出避免装卸设备交通拥堵的高低作业量平衡堆存策略,并建立了数学模型。模型中不仅考虑了相邻箱区之间作业量的平衡,同时也考虑了不同装卸作业路上的并行堆存,从而实现了岸边集装箱船中卸下的集装箱在堆场堆存空间的实时配置。模型的计算结果,可有效实现不同装卸作业路的集装箱错开堆放,也避免了集卡和场桥的交通拥堵状况,大大提高码头的装卸效率。     

基于AutoMod的堆场作业的仿真研究

利用AutoMod仿真软件,模拟集装箱码头集疏运的静态运行模式,通过计算,比较分析专用泊位与公用泊位集疏运的处理时间,从而辅助管理者做出决策,满足集装箱码头运输快速有效的需求,缩短船舶在港停泊时间,有效利用人力、泊位、堆场和装卸设备资源等。     

集装箱码头路网结构的评价

基于城市交通规划与评价的原理,采用模糊综合评价方法,对码头路网结构的评价进行了研究.并将其应用于某集装箱码头的设计规划中,证明方法是可行的.     

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.     

考虑船公司选择下的集装箱装卸动态定价研究

为实现码头企业在集装箱装卸作业量需求不确定情况下收益的最大化,在考虑码头剩余集装箱作业能力水平、实际装卸作业量和折扣点3个因素的情况下,通过使用单项logit选择模型来构建船公司选择行为,然后使用贝尔曼方程构建T阶段内码头集装箱的装卸作业的总体收益模型。该模型适用于基础的码头装卸作业情形,能够有效地反映上述3因素之间的关系。基于上海港某码头的实际运营数据,通过3种情况的算例分析证明了设置合理的折扣点和折扣率可以激励部分船公司选择码头进行装卸作业从而提升码头收益。算例表明,在仅仅考虑单个码头的情形下,该模型有助于码头的集装箱作业收益最大化。     

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.     

广义直觉模糊数在集装箱堆场选择中的应用

基于经典直觉模糊数的定义, 通过对隶属度函数的正规性和非隶属度函数最小点取值位置的讨论,改进了与模糊数定义更为贴近的三角直觉模糊数.基于上述三角直觉模糊数的修改,拓展了直觉模糊数的概念,引入了更具有一般性的广义直觉模糊数定义,并探讨了广义直觉模糊数同传统直觉模糊数之间的对应关系.依据扩展原理,得到广义直觉模糊数的运算规则,其中将数乘运算进行了重新设计,使之既服从经典模糊集理论体系,又满足运算有界性.通过使用广义直觉模糊数多属性决策方法,根据集装箱港口装卸集装箱的类型、时间节点、装船和卸船的倒箱率,给出了落场集装箱对应堆场选择的决策流程.通过与基于经典直觉模糊数的排序方法进行比较,由于采用广义直觉模糊数求解此类问题时考虑了方案对于评判标准的不满足程度,证实了所提出方法产生的排序结果较经典方法更为精细.     

集装箱码头装卸混合调度模型

为提高集装箱码头作业效率,建立装卸混合调度模型,并设计两阶段禁忌搜索算法的求解方法:通过禁忌搜索算法决定进口集装箱的堆存位置;基于堆存方案执行另一禁忌搜索算法,获得集卡的优化调度方案,然后再决定装卸桥作业顺序、计算装卸总作业时间,且将结果反馈到第一阶段的搜索过程,通过两阶段搜索过程的反馈优化装卸调度.算例表明,两阶段禁忌搜索算法可以获得满意求解结果;与装卸分别调度相比,装卸混合调度模型可以提高集卡利用效率.     

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。     

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 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。     

基于熵权和层次分析的电站设备维修方式决策

针对电站设备维修方式选择难以决策的问题,提出了一种基于熵权和层次分析(AHP)的模糊综合评判方法,克服了传统模糊综合评判法在权重确定方面具有一定随意性、主观性的问题。该方法将熵权和层次分析与模糊综合评判有效结合起来,并将维修方式决策分解成由指标因素组成的层次。然后根据指标因素对应的判断矩阵以及模糊判断矩阵求出主观与客观权重,并进行权重拟合,从而得到综合权重。最后根据模糊综合评判法则将综合权重以及判断矩阵进行运算,最终得到所选的维修方式。应用实例表明:该方法有效、可行,可以科学地评估电站设备维修方式,为电站设备状态维修决策提供依据。     

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。     

基于模糊AHP与模糊TOPSIS的人才选拔方案

针对人才选拔过程中指标权重和指标值的模糊性,建立了模糊环境下的人才选拔方案。首先建立了基于语言变量的判断矩阵和评价矩阵,然后将语言变量转化为三角模糊数,得到模糊判断矩阵和模糊评价矩阵,再利用模糊AHP确定指标的模糊权重,利用模糊TOPSIS计算出各个被评价对象的贴近度,进而得出各个被评价对象的排名,最后以数学建模竞赛队员的选拔为例,说明了方案的可行性和有效性。     

基于多目标模糊决策的集卡动态调度方法研究

结合集装箱港口提高装卸效率的现实需求，分析了传统集卡调度模式的不足，提出了一种新的面向作业面的动态集卡调度模式。针对动态调度中最复杂的单集卡多作业路选择工况，运用多目标模糊决策算法和层次分析法对其进行了研究，并结合算例阐明了最优工作路选择的过程。     

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．