考虑潮汐影响的连续泊位和岸桥集成调度

针对大型船需乘潮进出港的连续泊位,为提高集装箱码头运作效率和客户满意度,将泊位分配、岸桥分配和岸桥调度集成为一体。以计划期内所有抵港船舶的泊位偏移成本、岸桥移动成本与滞期成本之和最少为目标,侧重大船需乘潮进出港和岸桥作业时不可跨越和保持安全距离等现实约束,构建泊位分配—岸桥分配主模型、岸桥调度子模型,并设计了三阶段的混合遗传算法用于求解。算例结果给出了每艘船舶的靠泊泊位和占用时刻,以及每个岸桥的动态作业时间窗,并通过与单独优化的方案对比,验证了集成方案的有效性。     

亚洲首个全自动化码头完成首次实船作业

<正>【本刊讯】3月15日,中国交建所属振华重工承建的亚洲首个真正意义上的全自动化码头——青岛港全自动化码头迎来首次实船作业。其中,岸桥平均作业效率每小时25.59自然箱,船时效率每小时129.9自然箱。整个作业持续了6.87个小时,共装船892个自然箱,其中7台远程操控双小车岸桥全部参与了作业,另有30台自动化引导小车(AGV)、12个堆场参与作业。     

基于多层编码粒子群—遗传算法融合的AGV调度问题研究

为实现AGV(自动导引小车)根据生产计划或生产工艺进行有序、高效地调度,更好地满足现代工厂自动化生产线的控制要求。提出了基于多层编码粒子群—遗传算法融合的AGV调度问题,对实际生产中成本优化问题进行了仿真研究,给出了迭代过程的成本变化曲线及成本最优下的AGV调度甘特图,结果表明,在成本优化方面,多层编码粒子群—遗传算法融合优于单一多层编码遗传算法。     

柔性作业车间多自动导引小车和机器的集成调度

针对含有AGV的柔性作业车间调度问题,提出基于时间窗和Dijkstra算法的混合遗传算法。建立了AGV/机器的双资源调度数学模型;采用3种解决策略处理多AGV路径规划冲突和碰撞;为了将机器和AGV调度集成考虑,设计了三链式编码结构及AGV编码链的交叉、变异算子,同时在遗传算法的解码操作中将Dijkstra算法与时间窗原理相结合,以精确地为任务小车规划出一条无碰撞无冲突的最短路径;算例对比验证了该算法的可行性、有效性和优越性。     

基于多智能体系统的自动化码头多AGV无冲突路径规划

针对自动化码头中自动导引车(AutomatedGuidedVehicle,AGV)数量增加会导致AGV之间冲突更频繁的问题,以最小化AGV在岸桥和堆场之间的作业堵塞率为目标,考虑AGV行驶速度、作业时间和冲突距离,建立多AGV的无冲突路径规划模型。设计基于多智能体系统(Multi-Agent System,MAS)的多AGV系统的体系结构,采用基于黑板模型的交互协议作为AGV的通信方式,将改进速度控制方法和基于时间成本确定AGV优先级的方法作为AGV的协商策略,改进Dijkstra算法计算每台AGV的无冲突路径。通过不同控制方式的对比实验,结果表明基于MAS的控制方式比任务优先级的控制方式的系统平均堵塞率降低0.22%,AGV平均等待时间减少7.8s,平均完成时间减少8.9s,基于MAS的控制方式更加适合30台以上AGV的无冲突路径规划问题。     

药品仓库堆垛机与AGV集成调度优化

针对药品仓库药品批次要求严苛、出入库频次较高等原因导致的堆垛机与自动导引小车(AGV)空载率高、效率低等问题,以出入库订单作业总时间最短为目标,建立了适合于药品仓库的堆垛机与AGV集成调度的混合命令序列作业时间模型.针对集成调度模型的组合优化问题,设计了改进的免疫克隆算法,构造改进记忆单元克服了原始免疫克隆算法只记忆单...     

考虑换电过程的自动化码头AGV调度优化

针对自动化码头自动导引运输车(Automated Guided Vehicle,AGV)实际换电需求的特性,为减少AGV换电排队时间,降低换电过程对AGV调度的影响以提高其作业效率,构建了考虑换电过程的AGV作业调度混合整数优化模型。该模型在考虑AGV电池电量以及AGV不同状态耗电差异的约束下利用AGV作业顺序与换电站作业时间窗的协同,改变AGV原有换电策略,交错各AGV到达换电站的时刻以减少AGV换电排队时间。最后通过遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对该模型求解,算例分析结果表明:与原有换电策略调度相比,优化后的换电策略有效减少了90. 96%的AGV换电排队时间,并提高了28. 03%的AGV作业效率,验证了该模型的有效性。     

基于改进遗传算法的物料配送多 AGV 调度优化

为解决混流作业车间中物料配送多自动导引车（ AGV）的调度优化问题,以AGV配送物料行驶时间最短为目标建立数学优化模型,提出了一种改进的遗传算法进行AGV的任务分配和配送路径优化。在算法设计过程中,采用直接反映AGV配送路径和任务分配的整数编码方式,为避免常规交叉变异过程中产生不可行解的情况,改进了交叉变异算子,采用最好－最坏交叉模式和基因段随机交换的变异模式,获得了优化的调度方案。最后,以某重型机械公司装配车间内物料输送AGV调度优化为实例,并与遗传算法和分支定界法进行对比,验证了所提方法的可行性和有效性。     

考虑岸桥维护的集装箱码头泊位与岸桥集成调度

针对集装箱码头泊位与岸桥2类资源分配的问题,以泊位和岸桥数量能够随时间动态变化为前提,重点考虑岸桥维护操作对该类资源配置问题的影响,提出了以最小化船舶总在港时间为目标的联合优化方法,建立了重点考虑岸桥维护的泊位与岸桥集成调度的数学模型,对泊位分配、岸桥调度和岸桥维护计划这3个相互关联的问题进行决策与分析。设计粒子群优化算法对模型进行求解,并与CPLEX优化软件求解得到的结果进行对比,以证明该算法的优越性和有效性。     

岸桥故障下考虑邻近岸桥共享作业的集装箱码头调度多目标优化

针对岸桥故障等原因引起的码头调度方案重新调整的实际问题，对邻近船舶采用岸桥共享作业的方法，以船舶作业时间最短和码头作业成本最低为目标建立多目标优化模型，利用混合式多点交叉和混合式单点变异方式改进NSGA-Ⅱ算法，并融入岸桥共享原则的邻域搜索策略。为寻找满足决策者偏好的调度方案，在兼顾船公司和港口方利益基础上，利用Pareto前沿分布信息，采用Pareto非劣解相对于各优化目标的偏向量化方法，得到了适合决策者偏好的最终方案。最后，以我国某集装箱码头为例验证了所提模型和算法的可行性；通过算法对比，显示改进后的算法更为有效。该研究成果可为提高港口管理水平提供决策依据。     

基于多特征与改进卷积神经网络的AGV实时调度研究

针对卷积神经网络应用在码头自动导引车(Automated Guided Vehicle,AGV)的动态调度问题。设计了基于多特征的指派策略,通过对每个集装箱作业的多特征进行超前仿真评估,采用偏好函数(Preference Function)找出最佳候选作业,然后将最佳作业与其余每个作业配对形成训练样本,使用改进的基于InceptionNet的卷积神经网络在线学习训练样本并更新指派策略,并用于下一次调度过程中。对比了不同数量AGV在作业动态程度不同情况下的调度结果,设计了基于多特征在线学习指派策略与最短车程指派策略的对比实验,实验结果表明使用该指派策略岸桥平均作业时间约减少17%,总完成时间约减少12%。     

弹性体基础变形下的岸桥车梁耦合振动

为了研究弹性体基础变形下的岸桥高速小车轮轨耦合振动的问题,岸桥面对大型集装箱船进行装卸作业,其结构高耸庞大,前大梁横跨于集装箱船上方,具有的大跨度梁结构特点,起重小车在岸桥大梁的弹性体轨道高速往复运行,小车车轮与岸桥的大梁轨道发生轮轨接触,从而使得小车结构与岸桥结构产生耦合振动。根据小车-岸桥轨道耦合的动力学理论,建立岸桥的小车-大梁轨道的数学模型,选择合适的数值积分方法进行模拟计算,从而获得了小车振动以及客观存在的大梁轨道变形对小车轮轨之间的影响。在试验研究基础上对仿真研究的成果进行验证,包括岸桥在装卸工作过程中的结构应变、加速度和变形等数据,将实验采集到的数据与数值模拟计算得到的数据进行对比验证,分析得到岸桥高速耦合振动的规律,给出提高小车速度的措施。本研究以岸桥大跨度弹性体悬臂梁为基础,建立了大跨度弹性基础梁的车梁耦合动力学模型,找出小车与轨道系统垂向动力参数,得到各参数对轮轨动力作用的影响规律。     

考虑充电的多AGV的作业车间调度问题

自动导引车(AGV)在生产车间的应用,给车间调度带来许多额外的需要解决的实际问题,如运输任务AGV分配、AGV电量约束、AGV数量约束等,使得其调度问题更加复杂和困难.针对多AGV运输工件的作业车间调度的特点和约束条件,建立了考虑充电约束的多AGV运输工件的作业车间调度模型,通过虚拟设备的方法设计了工件分配和AGV运输任务的两段染色体编码,设计了工件分配和AGV任务分配的集成解码方法,并设计了改进遗传算法进行求解,进一步分析了AGV数量、AGV电量和运输时间等因素对优化目标的影响,最后通过作业车间典型算例仿真验证了模型与算法的有效性.     

组合MIP与CP求解单向岸桥调度问题

针对解集装箱码头单向岸桥调度问题,提出一个新的约束规划模型,该模型不仅考虑了常见的岸桥跨越冲突、安全间距、就绪时间和任务优先关系等约束,还考虑了以往多数文献忽视的岸桥初始阻塞现象。为进一步提升求解性能,设计了一个组合混合整数规划与约束规划的求解流程,利用一组通用算例进行的测试实验显示组合方法的求解性能超过单独使用约束规划的求解性能。为进一步挖掘优化潜力,设计了另一个组合混合整数规划与约束规划进行双目标优化的流程,在优化第一目标完工时间的基础上,进一步优化第二目标总完工时间,实验结果显示双目标优化方案能够对第二目标做出一定程度的改进。     

固定节点AGV系统调度方案分层优化算法研究

为优化固定节点下AGV系统任务调度等问题,提高AGV系统运转效率,提出了一种改进算法。以最小化整体作业时间为目标,通过固定节点产生路径方案,将任务调度分层为任务分配与任务排序进行分步优化,与直接优化调度的传统算法进行测试对比,改进算法的收敛速度更快,调度方案更佳,有效缩短了空载路程,实现了AGV系统调度问题的优化求解。     

集装箱码头泊位分配的仿真优化方法

针对集装箱码头的泊位分配及岸边集装箱起重机(岸桥)调度问题,建立了最小化总体船舶在港时间的仿真优化模型。仿真优化方法采用遗传算法产生和评价泊位分配方案,通过仿真模型获得满足靠泊约束和岸桥调度策略的可行解,最终求得了包括船舶的靠泊时间、靠泊位置和为其服务的岸桥数目等要素的优化解,实例证明了该方法的快速性和实用性。     

工厂环境多AGV动态调度系统的组合优化

为解决某玻璃厂对多自动导引小车(AGV)的需求,提出了一套工厂AGV动态调度系统的软件架构。以具体的玻璃运输环境为研究对象,考虑路径冲突,AGV停车等一系列随时可能出现的现实因素,引入时间窗队列解决路径冲突问题,并利用时间窗优化Dijkstra算法。通过预处理地图信息减少算法计算时间复杂度。基于AGV系统的分布式特性提出多AGV报价竞争的路径融合算法,通过计算特征量将相似路径的订单融合成一条优化路径,缩短订单池完成的总时间。     

集装箱码头混合零空闲柔性流水作业调度优化

岸桥、集卡、场桥是码头重要的接卸转运设备,具有交互复杂、作业成本高、岸桥空闲时间长等特点。综合考虑接卸转运三阶段,以最小化最大完工时间和总作业成本为目标,构建码头三阶段混合零空闲柔性流水作业调度优化模型。为解决该NP难多目标问题,提出改进离散布谷鸟算法,该算法包括：单链编码和三链解码、离散化的莱维飞行更新机制、离散化个体抛弃机制、基于快速非支配排序策略的间歇启动多邻域局部搜索策略,对所建立的NP难多目标优化模型进行优化求解。仿真实验分为三部分,首先获得每组集装箱任务的最佳资源配置组合;然后基于最佳资源配置组合,进行算法对比;最后进行了实际案例分析。实验结果表明了问题模型的准确性、所提算法的可行性和高效性。通过所提算法对该问题进行求解,可获得高于80个集装箱每小时的转运速率。     

基于规则的柔性作业车间机床与AGV联合调度优化

利用离散事件系统建模与仿真技术和规则调度方法,对柔性作业车间机床与AGV(automatic guided vehicle)联合调度问题进行研究。基于离散事件建模仿真方法建立了柔性作业车间仿真模型,以平均流动时间、完工时间、AGV平均利用率与完工数量为评价指标,首先将不同路由规则与调度规则组合结合AGV数量进行仿真测试,确定了最佳规则组合与AGV最佳数量。在确定最佳规则基础上,研究车间任务到达模式与AGV数量对系统性能的影响,不同工况下的仿真结果表明,在最优规则组合、任务到达模式与AGV数量下,柔性作业车间联合调度问题能得到有效解决且系统性能将达到最优。     

基于改进双向渐进结构法的岸桥门框结构拓扑优化

针对拓扑优化过程中存在的数值不稳定问题、优化后的结构呈现病态不利于转化为工程上可以实施的问题,文中采用基于统一排序的单元增删方法,提出了一种在双渐进结构法中改进增删单元最大增加率和单元最大删除率的策略,通过限制拓扑优化过程中相邻的两个迭代步结构相差过大,确保迭代过程中变化平稳。对岸桥的门框结构进行验证,结合岸桥的特点,进行合理的模型简化,建立了岸桥的有限元模型。选择小车在大梁上的4个典型位置作为计算工况,对岸桥进行不同工况下拓扑优化,并对优化结果重构,为岸桥的设计提供了启示。