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1、 分类号 密 级 UDC 学校代码 10497 学 位 论 文 题 目 集装箱码头泊位、岸桥和集卡协同调度优化研究 英 文 Research about collaborative scheduling optimization of 题 目 the container berths,quay crane and truck 研究生姓名 姓名 辜 勇 职称 副教授 学位 博士 单位名称 物流工程学院 邮编 430063 姓名 职称 高级工程师 单位名称 邮编 申请学位级别 工程硕士 工程领域名称 物流工程 论文提交日期 2014.10 论文答辩日期 学位授予单位 武汉理工大学 学位授予日期 答
2、辩委员会主席 评阅人 2014 年 11 月 副指导教师 指 导 教 师 独 创 性 声 明 本人声明,所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得武汉理工大学和其它教育机构的学位和证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所作的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了感谢。签名:日期:关于论文使用授权的说明 本人完全了解武汉理工大学有关保留、使用学位论文的规定,即学校有权保留交向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权武汉理工大学
3、可以将本学位论文的全部内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存或汇编本学位论文。同时授权经武汉理工大学认可的国家有关机构或论文数据库使用或收录本学位论文,并向社会公众提供信息服务。(保密的论文在解密后应遵守此规定)研究生(签名):导师(签名):日期 武汉理工大学硕士学位论文 I 摘 要 随着我国经济的飞速发展,国内的物流产业也快速的崛起。集装箱运输作为物流产业中的一个关键点,其运输效率的高低会直接影响到物流经济的发展。近年来,伴随着经济全球化的进步,我国各大港口的进出口货物数量不断增加,这直接导致了集装箱港口的吞吐量持续增加,港口之间的竞争变得更加激烈。面对这样的经济环
4、境,港口必然要不断提升自己的竞争力,在此方面,除了可以通过加大对港口硬件设施的建设之外,还可以强化港口对客户的服务质量。实际上,对于港口来说作业效率的高低会直接影响客户的满意度,因此在原有的硬件基础上提高各个作业环节的效率已经成为当前港口提高顾客满意度的关键。具体而言,港口在集装箱物流作业过程中,如何实现对船舶泊位分配,岸桥的协同调度以及集卡有效的分配是至关重要的环节。为此,本文针对集装箱码头的泊位、岸桥与集卡协同调度优化问题展开了研究。在本文的研究过程中,首先就国内外有关集装箱码头物流作业效率优化的研究现状进行了综述,并提出本文研究的核心内容和具体安排;之后针对集装箱码头的基本特点、主要作用
5、、发展趋势以及基本作业流程展开阐述;在此基础上创新提出了集装箱码头泊位、岸桥、集卡的协同调度问题,进一步对三类资源之间的协同调度存在的主要问题进行了分析,并通过提出假设,设定模型的主要参数,构建了泊位、岸桥与集卡协同调度优化的目标函数与数学模型,确定其主要的约束条件;然后以经典的遗传算法为基础,对数学模型进行求解;最后,以国内某港口的实际数据和到港船舶信息为基础,实施算例分析,通过分析得出了针对该港口码头的泊位、岸桥与集卡协同调度的最佳分配方案。本文的研究,是围绕整个集装箱码头物流作业系统的整体最优展开的,通过该方面的研究,对于进一步降低我国集装箱码头物流作业的运营成本,提升市场客户满意度并增
6、加竞争优势具有即为重要的实践意义。关键词:泊位;岸桥;集卡;遗传算法;协同调度优化 武汉理工大学硕士学位论文 II Abstract With the rapid development of our economy,the domestic logistics industry is rapidly rising.Container transportation is a key point of the logistics industry,the transportation efficiency will directly affect the level of development
7、 of the logistics economy.In recent years,with the economic globalization progress,the number of Chinas major port cargo import and export is increasing,which led directly to the port container throughput increased continuously,the competition among the ports is becoming more and more intense.The fa
8、ce of this economic environment,the port is bound to continue to enhance their competitiveness,in this regard,in addition to the construction of the port by increasing hardware facilities,but also strengthen the port to the customer service quality.In fact,for the port operation efficiency has a dir
9、ect influence on customer satisfaction,so the hardware on the basis of the original increase efficiency operation has become the key to improve the customer satisfaction of the current port.Specifically,in port container logistics operation process,how to realize the ship berth,quay crane scheduling
10、 and allocation of collaborative truck effectively is very important.Therefore,based on the container terminal berths,quay crane and container truck scheduling optimization problem is studied.In the research of this thesis,first,summarized the research status at home and abroad about the efficiency
11、of container terminal logistics operation,optimization and put forward the core content of this paper and the specific arrangement;basic characteristics for container terminal,after the main function,the development trend and the basic operation process are discussed;based on the proposed collaborat
12、ive innovation the scheduling problem of container quay berth,quay crane,truck,the main problems of cooperative scheduling between the three types of resources are analyzed,and through the hypothesis,to set the parameters of the model,the objective function and the mathematical model of the berth qu
13、ay crane and container truck scheduling,collaborative optimization,the main constraint conditions;then based on the classical genetic algorithm,for solving the mathematical model;finally,based on the actual data of a domestic port to port and shipping information as the basis,the implementation of c
14、ase analysis,through the analysis of the optimal 武汉理工大学硕士学位论文 III distribution scheme in the port berths,quay crane and container truck scheduling.This research,global optimization of the container terminal logistics operation system around the start,by the study,to further reduce the wharf containe
15、r logistics in China,operating costs,improve customer satisfaction and increase the market competitive advantage has important practical significance.Key words:berth;kishi Hashi;truck;genetic algorithm;scheduling optimization 武汉理工大学硕士学位论文 IV 目 录 第 1 章 绪论.1 1.1 选题背景及意义.1 1.1.1 选题背景.1 1.1.2 选题意义.1 1.2
16、 国内外研究综述.2 1.2.1 国外研究综述.2 1.2.2 国内研究综述.3 1.2.3 研究评述.4 1.3 研究主要内容和基本框架.5 第 2 章 集装箱码头及其物流作业概述.6 2.1 集装箱码头概述.6 2.1.1 集装箱码头的概念及作用.6 2.1.2 集装箱码头的发展趋势.6 2.2 集装箱码头物流作业流程分析.7 2.2.1 集装箱码头的主要设施.7 2.2.2 集装箱码头的基本作业流程.8 第 3 章 集装箱码头协同调度模型的分析与构建.1 0 3.1 协同调度的基本问题分析.1 0 3.1.1 泊位岸桥的协同调度问题分析.1 0 3.1.2 集卡协同调度问题分析.1 1
17、3.2 遗传算法概述.1 1 3.2.1 遗传算法的基本思想.1 1 3.2.2 遗传算法的核心流程.1 2 3.3 协同调度优化模型的构建.1 3 3.3.1 基本条件假设.1 3 3.3.2 模型参数定义.1 4 3.3.3 数学模型的构建.1 5 3.3.4 约束条件的确立.1 6 3.4 模型的求解过程.1 7 武汉理工大学硕士学位论文 V 3.4.1 个体编码.1 8 3.4.2 初始种群的产生.1 8 3.4.3 适应度函数的产生.1 8 3.4.4 遗传算法的执行.1 9 第 4 章 算例分析.2 2 4.1 算例设计.2 2 4.1.1 集装箱码头基础数据.2 2 4.1.2
18、集装箱码头泊位与船舶到港数据.2 2 4.2 算例求解.2 3 4.2.1 控制参数的确定.2 3 4.2.2 案例求解.2 3 4.2.3 结果分析.2 6 第 5 章 结论与展望.2 7 5.1 结论.2 7 5.2 展望.2 7 参考文献.2 9 致 谢.3 1 武汉理工大学硕士学位论文 1 第 1 章 绪论 1.1 选题背景及意义 1.1.1 选题背景 新世纪以来,伴随着市场经济的不断完善和发展,我国物流经济获得了长足的进步,货物进出口量明显增加,使得港口行业的增长趋势显现。在我国绝大多数的港口中,集装箱吞吐量基本都实现了连续增长。截止到2014 年底,我国集装箱运输市场全面发展,进步
19、明显,在全球排名前 10 的集装箱港口中,中国占据了其中的 7 席位置。然而,在越来越庞大的集装箱港口吞吐量形势下,我国大部分集装箱港口都面临着巨大的运营压力,超负荷现象时有发生,造成这种现象的因素既包括有客观因素,也包括有主观因素,客观因素如港口本身的基础设施、地理位置等,而主观因素则包括有港口管理水平,作业技术条件等。从根本上讲,我国的港口想要在市场竞争中获得较大优势,首要考虑的是如何为客户、船舶提供更为优良的服务,因此,集装箱港口物流作业的效率便成为了至关重要的运营指标。从理论上讲,不断扩大集装箱港口的占地面积是最为有效的提高港口物流效率的手段,但这种手段在当前土地资源紧缺的背景下显得较
20、为乏力。因此,国内一些大型的港口开始从作业的优化调度方面展开效率的提升。在集装箱港口物流作业过程中,涉及到泊位停靠、集装箱岸桥装卸、集卡运输等一系列环节,这些环节环环相扣,而集装箱港口整体作业效率的提升,便需要这几大环节实现有效协同和调度优化,才能促进整个码头作业的高效率与高水平,从而为客户提供更优的服务,同时也降低了港口作业成本。由此可以看出,综合考虑集装箱码头泊位、岸桥、集卡三者之间的调度优化问题是当前解决港口物流运营困境的重要手段。1.1.2 选题意义 当前,我国正处于经济发展的调整时期,港口物流行业的高效发展和运营,是我国物流经济发展的重要推动力。因此,本文对于集装箱码头泊位、岸桥、集
21、卡协同调度优化的研究,无论从理论层面还是实践层面都具有重要的意义。武汉理工大学硕士学位论文 2 从理论层面来讲,有关集装箱码头的调度优化问题一直都是国内外学者研究的热点课题之一,它涉及到管理学、物流学、统筹学、信息学等多个领域,然而当前大部分的研究成果均是针对集装箱码头物流作业的局部环节进行优化并在实践中展开了应用,而从整个集装箱码头物流系统展开研究的理论成果相对较少。因此,本文的研究,对于进一步补充和丰富集装箱码头在有限的资源环境中实现调度优化的研究成果具有重要的理论意义。从实践层面来讲,本文所研究的利用泊位、岸桥和集卡的协同调度优化模型,与传统的扩展集装箱码头基础设施,进行泊位建设等提高码
22、头作业效率的方式相比,具有更高的可行性。因此,本文的研究对于进一步强化我国集装箱港口码头作业的管理水平和调度能力具有重要的现实意义;同时,在本文的研究过程中,借助了遗传算法,充分考虑了集装箱码头生产的成本,这对于进一步降低港口物流作业的运营成本,提升市场客户满意度并增加竞争优势具有即为重要的实践意义。1.2 国内外研究综述 1.2.1 国外研究综述 多年以来,对于集装箱码头作业效率提升的问题已经成为了国外很多学者研究的常态问题之一。无论是从泊位资源优化角度,或是从岸桥效率优化角度,还是从集卡运输优化角度都有不同的学者进行了研究,并取得了丰硕的成果。在泊位资源优化方面的研究成果中,Edmond(
23、1978)首次提出了泊位资源优化对于提升集装箱码头作业效率具有重要的作用,他利用排队论模型,进行了泊位分配的问题研究,得出了在离散式泊位分配模式下的资源具体划分方案1。Lai 与 Shih(1992)同样对于码头泊位资源分配的问题展开了研究,他借助了启发式算法建立了码头泊位资源配置的数学模型,并根据相应的规则实施求解,最后针对具体的分配方案实施了以等待时间、泊位利用率等关键性指标的评价,验证了研究方案的可行性2。Nagay 等(2010)重点研究了船舶等待泊位的最短时间,借助非线性模型对集装箱码头的动态泊位资源调整进行了优化,提出了集装箱传播在不同服务优先级条件下的泊位资源配置最优模型3。在岸
24、桥效率优化方面的研究成果中,Daganzol(1989)首次提出了通过岸桥调度的方式来实现岸桥效率的优化,他通过建立混合整数规划模型及在此基础武汉理工大学硕士学位论文 3 上实现求解,确定了集装箱船舶在岸桥调度中合理的配置数量4。Zhu,Lim(2006)针对集装箱码头岸桥调度的优化进行了研究,综合利用分支定界法、贪婪算法以及遗传算法对动态环境中的岸桥调度进行决策,构建了船舶最短出行时间的模型5。Bierwirth 等(2010)通过对前人有关泊位、岸桥等方面的配置与调动优化文献进行统计汇总及分析后提出了岸桥资源调度的函数模型,并使用该函数模型进行了实例验证6。在集卡运输优化的研究成果中,Bi
25、sh(2001)提出了集装箱码头集卡调度的决策问题,并实现了和码头堆场分配的联合调度,通过启发式算法,对集卡与堆场分别从两个步骤展开了调度优化,一是以单一的集装箱在堆场资源中的分配,二是以集卡调度为核心,确定集装箱的具体位置7。Han(2008)从平衡堆场资源的角度,实现了对集卡可能产生的交通拥堵问题的优化和解决,同样借助启发式算法,着力解决了中转型集装箱码头的集卡调度问题8。Cao(2010)实现了对集卡资源与场桥的综合优化,构建了以作业最短时间为目标函数的混合整数规划模型,之后利用 CPLEX 软件进行了模型的求解,最后通过和分支定界法的结果进行比较,验证此模型的可用性9。1.2.2 国内
26、研究综述 与国外研究相比,国内的研究起步相对较晚,但近年来随着我国港口物流的快速发展,国内学者对于集装箱港口物流作业的优化问题同样进行了深入的研究,研究的范围与方向和国外学者较为相近,也主要从泊位资源优化、岸桥效率优化和集卡运输优化三个方面展开。在泊位资源优化研究成果中,张煌,王少梅(2007)针对连续性的泊位资源配置问题借助遗传算法建立了动态调度模型,充分考虑了岸桥调度对船舶泊位资源的影响;在此基础上构建了分段的染色体编码,对港口传播停泊的位置与顺序进行了体现;最后借助仿真的方法,对离散化动态调度与连续型动态调度展开对比10。王红湘,严伟(2008)针对集装箱码头物流作业的泊位资源影响问题进
27、行了研究,提出了以启发式算法为基础的动态泊位资源配置模型,并以我国上海的某一个集装箱码头为案例,针对构建的模型进行模拟,模拟结果显示这一模型可以进一步提升集装箱码头的作业效率和水平11。许欢(2014)等研究了港口泊位分配模型和算法,在充分考虑船舶到港时间参数的基础上,将其作为决策变量引入到港口泊位分配模型中,并构建了船舶离港时间的最短武汉理工大学硕士学位论文 4 优化模型,最后使用算例进行验证,结果发现,该模型可以大量减少船舶在岗等待的时间12。在岸桥效率优化方面,靳志宏,李娜(2011)对集装箱码头的岸桥动态调度进行了优化,作者假设所有船舶都在泊位中安排了停靠时间与位置,考虑岸桥资源无法交
28、叉作业的情况,其目标是降低船舶在港口的停靠时间,对此通过构建非线性数学规划模型,利用遗传算法实现求解,最终的仿真结果表明,这一模型是有效和适用的13。秦进(2013)等对集装箱码头岸桥调度优化的模型进行了研究和构建,该模型以岸桥调度的费用最小为主要目标,在既定的岸桥无法穿越并具有一定距离的条件基础上,以混合整数规划的方式构建了多船舶的集装箱码头岸桥调度模型,并通过多个不同的算例进行验证后发现,使用该模型可以有效降低岸桥运营和调度的成本14。在集卡运输优化方面,曾庆成(2008)提出了集装箱码头的集卡调度模型,并运用 Q 学习算法作为求解方法,得到了集卡调度在不同条件下的不同策略,研究结果发现,
29、集装箱码头的集卡数量越多,利用 Q 学习算法得到的结果显示更为优化的调度策略15。康志敏,吴洪明(2011)集合集装箱码头集卡调度存在的问题和主要特征,设计了基于集卡动态调度系统,并提出了有色Petri 网构建的集卡动态调度基本构架及具体的调度方式16。梁承姬(2014)等在时间窗约束条件下,建立了集卡分派和配置的不同模型,并利用公用变量实现不同模型的连接,最终构建集卡调度的耦合模型,在使用 CPLEX 进行求解后发现,耦合模型具有比分离模型更好的集卡调度效率17。1.2.3 研究评述 通过前文对国内外有关集装箱码头物流作业调度优化的研究文献可以发现,无论是国外还是国内学者,对于集装箱码头泊位
30、、岸桥以及集卡方面的优化调度都有着丰富的研究,这三类资源调度的综合性优化也有涉及,但大部分的研究都是以其中的某一类资源或某两类资源实现调度优化的模型构建,并进行算法求解。然而,对集装箱码头来讲,上述三类资源之间的关系是联动的,无论哪一个环节出现问题都有可能导致集装箱码头整体的作业效率。换句话说,单纯地从某一种资源或环节,或者某两种资源或环节实现最优调度并不能满足整个集装箱码头物流系统的整体最优化,只有将泊位、岸桥和集卡三种资源或环节从整体上进行系统协同调度,才能达到集装箱码头的最优效率。因此,本武汉理工大学硕士学位论文 5 文正是基于上述文献的不足之处,展开课题研究的。1.3 研究主要内容和基
31、本框架 本文主要围绕集装箱码头的泊位、岸桥与集卡的协同调度优化进行研究,研究的前提是结合港口的实际情况,充分调研泊位、岸桥、集卡等资源与作业现状,同时结合港口船舶的数量等,进行统筹协调规划,最终实现港口物流作业效率的最优化。本文研究的主要内容包含以下几部分:首先,在对集装箱码头基本概念解析的基础上,对集装箱码头的基本作业流程及核心调度环节展开分析,奠定本文研究的概念基础。其次,对遗传算法进行简要介绍,之后进一步挖掘集装箱码头协同优化调度方面存在的问题的基础上,提出了泊位、岸桥与集卡协同调度优化的数学规划模型,并以遗传算法进行求解。最后,以天津港码头为蓝本,通过收集的相关数据,选择合理的遗传参数
32、,进行前文数学模型和算法的验证,证明此次课题研究的可行性。论文研究的基本框架如下图1-1 所示:图 1-1 论文基本框架 提出问题、查阅文献 集装箱码头作业流程 集装箱码头调度分析 泊位、岸桥、集卡协同调度模型 算例验证 参数选取 案例求解 遗传算法 数学模型 结论 武汉理工大学硕士学位论文 6 第 2 章 集装箱码头及其物流作业概述 集装箱码头作为我国物流发展过程中的重要枢纽,其所涉及到的整套体系是相对复杂的。本章将首先针对集装箱码头的基本概念、功能、主要生产流程及调度展开分析,明确集装箱码头在物流作业过程中的关键点。2.1 集装箱码头概述 2.1.1 集装箱码头的概念及作用 顾名思义,集装
33、箱码头便是进行集装箱运输的码头,其具体的功能是为海上运输和陆地装卸提供连接的一种运输设施或体系。换句话说,集装箱码头作为一个海陆中转站,是实现集装箱运输过程中到达、联运的核心枢纽,依靠集装箱码头,海上运输可以实现海洋与海洋之间,海洋与陆地之间的转换。正因为如此,集装箱码头在运输系统中始终有着不可替代的位置。归纳起来,集装箱码头的主要功能表现在如下几个方面:第一,集装箱码头具有装卸与存储的功能。几乎所有的集装箱码头都配备有堆场,作为货物运输装卸、仓储的场地,通过集装箱码头的这一功能,可以实现对集装箱运输过程中的疏密调节和缓冲,有效保障港口的秩序。第二,集装箱码头具有对集装箱检验、接收及其它方面信
34、息的处理功能。对于国际集装箱货运而言,通过集装箱码头时,可实现通关检验等处理,以及对集装箱信息的处理与传递功能。第三,集装箱码头具有船舶靠泊的功能。集装箱码头在大多数情况下均可以为进出港口的船舶提供泊位,并在此基础上实现对集装箱运输方式的转换,或者衔接各类集装箱的后续操作。根据集装箱码头的功能不难发现,集装箱码头所能发挥的作用是多方面的,但这些作用的发挥都需要一系列的条件来完成,如靠泊功能需要泊位资源的支撑,集装箱装卸则需要岸桥资源来支撑等。因此,只有充分发挥这些资源的优势,完成各环节之间的有效协同,才能不断提升集装箱码头的效率。2.1.2 集装箱码头的发展趋势 集装箱码头已经成为港口运输重要
35、的体系之一,随着近年来港口吞吐量的武汉理工大学硕士学位论文 7 不断增加,集装箱码头的地位更为重要,大批的现代化、大型化码头建设开始提上日程,这也使得集装箱码头的发展要求更高。总体来看,未来的集装箱码头,具有以下几方面的发展趋势:第一,码头的建设具有大型化发展的趋势。集装箱船舶的大型化使得集装箱码头的建设也必须大型化和立体化,从而更好的满足集装箱运输高效率的需求。第二,码头的建设具有立体化发展的趋势。大多数集装箱码头都面临着大量集装箱的到达、装卸及存储,这就要求码头必须要具有大容量的可为滞留集装箱提供堆放或存储的空间,立体化发展已成必然。第三,码头的建设具有快速化发展的趋势。集装箱码头作为集装
36、箱运输的重要枢纽,是水路运输和陆地运输的衔接点,无论是实现货物的转运、堆放、疏散还是集结,都需要集装箱码头能够快速化的完成目标。第四,码头的建设具有效率化发展的趋势。对集装箱码头而言,装卸效率、搬运效率、靠泊效率等都会直接影响自身的作业效率。因此集装箱码头除了要有大型的专业设备之外,还需要通过对这些设备的调度优化实现其运作的高效率。2.2 集装箱码头物流作业流程分析 2.2.1 集装箱码头的主要设施 集装箱码头一系列的功能,是基于众多设施配置的基础上完成的。这些设施主要有泊位、岸桥、集卡、堆场等。正是在这些主要设施的协同配合下,集装箱码头的作用才得以体现。泊位是集装箱码头实现物流作业的根本基础
37、,是为港口来往船舶停靠而服务的水域空间。当船舶停靠在泊位时,集装箱码头才能进行后续的装卸、存储等作业。在泊位中,具有一定长度的码头建设的海岸线叫做岸线,岸线的长度需要根据船舶靠泊的安全距离以及装卸情况来确定。目前,泊位一般分为两类,一类为离散式泊位,另一类为连续式泊位,其中离散式泊位是将泊位水域划分为多个不同部分,任何一个部分在同一时间内只能有一艘船舶接受服务,且不允许任何一艘船舶同时占用两个泊位;连续式泊位是不将岸线对应的泊位水域进行划分,待停靠的船舶只需要满足自身吃水深度及船体长度等条件的基础上,武汉理工大学硕士学位论文 8 能够任意在泊位水域停靠。岸桥即岸边的装卸机械设备,主要完成对集装
38、箱在陆地与船舶之间的转移工作,即承担了集装箱码头的装卸任务。任何一个集装箱码头都必然配置有岸桥,岸桥的效率在很大程度上会影响集装箱码头的整体效率。在大多数情况下,岸桥是根据集装箱码头岸线进行左右移动的,和岸线平行。当岸桥被分配到服务某一船舶时,船舶便可以实现装卸作业。对集装箱码头而言,岸桥分配的多靠泊的船舶数量、集装箱的多少都有关联。集卡属于集装箱码头的水平搬运机械设备,是将集装箱从岸边转移至后方堆场的基本设备。一般来讲,集卡作业的流程、路径、在很大程度上都会影响集装箱码头的整体效率,这是由于集卡水平搬运集装箱是以岸桥作业为基础的,可以说,集卡与岸桥是不可分割的两个关键环节,岸桥的作业效率可以
39、影响到集卡的作业效率,同时还可以影响到集卡的运输速度和被分配的数量。大多数情况下,集卡的最佳配置应该同时考虑岸桥的工作效率,即岸桥不闲置,集卡不拥堵。堆场是为集装箱存储提供一种场地区域,通常和泊位的距离相对较近。集装箱码头可以将堆场划分为不同的区域,同时按照不同的集装箱运输时间和装卸时间,分配不同的堆场分配区域。在这种情况下,集装箱存储区域距离泊位的远近也会对整个集装箱码头的物流作业效率产生一定的影响。2.2.2 集装箱码头的基本作业流程 本文所研究的集装箱码头的泊位、岸桥以及集卡协同调度的问题,是以集装箱码头的具体物流作业为基础的。因此这里有必要先对集装箱码头的基本作业流程进行阐述。一般而言
40、,集装箱码头的物流作业是从船舶进入到港口开始的,首先是进行船舶停靠,船舶停靠之后,后续的主要操作环节可能包括有集装箱装运、集装箱卸下、以及集装箱混合装卸。在实施集装箱卸下作业时,集装箱码头通常会按照船舶的基本信息、船舶编号以及预离泊日期等一系列信息,来确定针对船舶的物流作业计划,并结合码头实际情况随时进行调整。当集装箱船舶到达港口之后,需要根据情况等候泊位停靠,假如此时存在有空闲的泊位,并且该泊位能够满足船舶的长度及吃水深度要求时,可进入该泊位停靠;靠泊完成后,等待分配岸桥实施集装箱的装卸操作,在实施集装箱武汉理工大学硕士学位论文 9 卸下操作时,当集装箱经过岸桥的操作进入到集卡中后,集卡会根
41、据既定的需求将集装箱运输到制定的堆场区域,一般为进口集装箱区域,之后借助吊车设备将这些集装箱堆放到固定的位置,此时,集卡需要空载返回到岸桥作业点,继续进行下一轮的运输。与集装箱卸下的作业流程相反,集装箱装运作业需要先通过集卡将集装箱运输到岸桥,再由岸桥作业移动至船舶中,这些主要环节完成后,船舶离开泊位,至此,整个集装箱码头的基本物流作业完成。下图以集装箱卸下作业流程为例,绘制整个作业的基本流程,具体如下图2-1 所示:图 2-1 集装箱码头集装箱卸下物流作业流程示意图 从上述流程图不难发现,集装箱码头的整个物流作业流程中,效率主要体现在靠泊时间、岸桥装卸时间、集卡运输时间等几个关键性环节中。因
42、此,如果优化提升这些环节的效率,成为了提高集装箱码头物流作业效率的关键。船舶到港 集卡准备 泊位停靠 岸桥作业 集卡作业 船舶离港 等待泊位 岸桥准备 武汉理工大学硕士学位论文 10 第 3 章 集装箱码头协同调度模型的分析与构建 从前文的分析不难看出,集装箱码头的作业效率同时受多个因素的作用,其中最主要的影响因素是泊位停靠、岸桥装卸、集卡运输等效率的高低。因此,本章将在前人研究经验的基础上,针对集装箱码头泊位、岸桥、集卡的协同调度问题进行分析并建模。3.1 协同调度的基本问题分析 在集装箱码头的物流作业体系中,泊位、岸桥以及集卡等环节起着至关重要的作用。在很多的集装箱码头作业过程中,船舶到港
43、之后不一定能够及时停靠,便会产生一定的等待时间;在船舶停靠之后,会对其分配固定数量的岸桥设备,并开始岸桥作业;同时针对每个岸桥设备,又会分配一定数量的集卡来完成集装箱运输。在这个过程中,靠泊等待时间、在港作业时间以及集卡运输时间的合理调配和优化,才会让整个集装箱作业的效率提升,如减少靠泊等待的时间,缩短集卡运输的距离等都是实现优化的关键。3.1.1 泊位岸桥的协同调度问题分析 泊位调度的根本是为等待停靠的船舶提供一个合适的泊位,这是涉及到泊位指派的过程。由于船舶具有一定的长度和宽度,通常在船舶到港之后,相关的调度人员会根据泊位空闲情况、岸桥作业现状以及集装箱堆放的区域情况等为船舶指定一个泊位。
44、从现实的情况来看,泊位的划分包括有离散式泊位,另一种为连续式泊位,由于离散式泊位存在有随机分配的弊端,会在一定程度上造成泊位资源的浪费,因此本文基于连续式泊位展开其调度的分析。将泊位与岸桥进行联合实施协同调度,实际上是集装箱码头在为需要停靠的船舶指定泊位时也为这些船舶配置一定数量的岸桥设备,方便进行集装箱装卸作业,因此对运输船舶而言,其停泊在码头的时间主要由等待停靠的时间和集装箱装卸的时间构成,这便使得岸桥的作业效率和数量成为很大的一个影响因素,也就是说,集装箱码头的泊位调度要同时协同岸桥调度,以一个整体的视角来看待这一协同问题。本文就是针对到港船舶的停泊位置与分配的岸桥数量,为整个后续物流作
45、业奠定基础进行研究的。从这一视角来看,上述所描述的总体时间最短是泊位岸桥协同调度优化的目标之一,在这一目标基础上还要武汉理工大学硕士学位论文 11 充分考虑这些环节的成本费用最低问题,这便涉及到考虑船舶泊位的位置最优,以及分配给船舶的岸桥数量最优。由于连续式泊位具有比离散式泊位更大的资源利用优势,因此上述问题的提出是以连续式泊位为基础的。3.1.2 集卡协同调度问题分析 在集装箱码头的集卡作业过程中,对集卡进行调度的关键是分析集卡的配置数量和运输使用费用。当集卡数量分配过多时,会增加集卡的运输使用费用,而当集卡数量分配太少时,又会造成岸桥等待集卡过程中的时间浪费。因此,从集卡成本和岸桥等待两个
46、角度来看,集卡的协同调度问题可按照集卡运输时间最短和集卡分配数量最优两个关键问题来看待。显然,船舶停靠的泊位与集装箱堆放的场区距离对船舶运输时间有较大的影响,故本文从船舶停靠的泊位、集卡配置的数量等综合角度对集卡运输时间和成本进行分析,力求二者综合的最优化。总而言之,集装箱码头的泊位、岸桥、集卡三者之间具有很大程度的相互关联性,单独针对每个环节的调度优化并不能实现对整体的优化,特别是在充分考虑约束条件和物流作业成本及时间的前提下,针对泊位、岸桥、集卡三个主要环节的协同调度优化就显得非常重要了。作为集装箱码头的管理者,应该能够充分预计船舶到港时间,通过泊位预分配,降低泊位等待时间成本,合理安排岸
47、桥设备,降低岸桥工作成本,以及合理分配集卡设备,降低集卡使用成本等手段,实现集装箱码头的调度最优化。3.2 遗传算法概述 3.2.1 遗传算法的基本思想 本文对于集装箱码头、岸桥和集卡的协同调度优化,是基于遗传算法展开的,因此这里有必要首先对遗传算法展开概述。遗传算法最早出现于20 世纪 60年代,是以达尔文生物进化论为基础的一种理论抽象。遗传算法通过对自然选择与遗传机制的全过程模拟,产生了同时具有生成与检验特性的搜索方式,该算法将问题的核心参数使用编码来代替,根据适应度函数制定相关的评价。同时,遗传算法的进化基础为编码群体,遗传机制的选择与实现是通过对个体的逐一遗传操作来完成的,是典型的迭代
48、过程。武汉理工大学硕士学位论文 12 从遗传算法的核心思想来看,它比传统的搜索算法更具有优势,遗传算法的搜索过程开始于一组随机得到的初始种群,其中的每个个体都可以成为染色体,即针对问题的一个解,通过后代迭代,每个解都能实现进化,即遗传。一般的遗传算法在完成编码之后,初始种群便产生,之后借助选择、较差变异等运算,进而产生后代,后代的好坏可借助适应度函数进行评价,可按照评价的结果好坏从后代中选择个体,成为下一代的群体,循环实施进化。在经过多次循环之后,算法收敛于最优的后代染色体,即认为该染色体是整个问题的最优解或者次优解。3.2.2 遗传算法的核心流程 根据遗传算法的基本思想可以看出,该算法的整个
49、过程都是基于随机遗传操作的,但是,遗传算法最终表现出来的特征却并非是完全性的随机搜索,在遗传算法的进化过程中,能够充分借助上一代或其它历史信息来预测下一代可能得到提高的优点集,通过这样循环的实施进化,最后会实现在某一适合个体上的收敛性,从而得到问题的最优解或者最满意解,遗传算法随之结束。一般的遗传算法包括的核心流程如下:第一,按照问题需求,确定个体字符串的结构与长度,在此基础上产生初始种群;第二,利用适应度函数,分别针对初始种群的每个个体进行适应度评价,得出适应度大小;第三,按照遗传的概率,使用遗传操作进行新的群体的产生,首先是按照一定的选择方式选择算子,以此为下一代较优种群的产生提供基础;其
50、次是根据预定的交叉率,对每个随机选择的个体实施交叉运算,产生的个体进入到新的种群中;之后根据变异算子,随机改变某一个体并将起进入新的种群中,增强个体的多样性。第四,循环执行第二与第三步,直到满足终止条件,如完成最大迭代数等,从种选择最佳个体作为问题的最优解。上述步骤可使用如下图 3-1所示的流程图来表示。实际上,在遗传算法的核心流程中,具有五大基本的要素,分别为编码、初始种群、适应度函数、遗传操作、控制参数,这五大要素成为了整个遗传算法的执行的核心。武汉理工大学硕士学位论文 13 图 3-1 遗传算法核心流程图 3.3 协同调度优化模型的构建 前文所述,集装箱码头的综合协同调度优化问题,是针对