集装箱码头泊位调度多目标优化方法研究

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1、集装箱码头泊位调度多目标优化方法研究(2)求解算法研究发现，此类问题为一个混合型整数规划问题。目前用于解决此类问题的算法大致分为三类：第一类是采用启发式算法进行求解；第二类是首先制定到港船舶的靠泊优先级，然后再通过进化算法进行求解；第三类是采用全局搜索进化算法进行求解。前两种算法的优点是计算速度较快，能够以较少的计算次数收敛于某个可行解，缺点是容易陷入局部极小值，难以保证计算结果的全局最优；而第三种算法的优点是能够搜索到理论最优解，缺点是模型计算量巨大，随着船舶数目和泊位的增长，搜索空间将迅速膨胀，极有可能出现组合爆炸问题。此外，由于船东与码头公司之问的合同制约，在大多数情况下到

2、港船舶的装卸顺序并非可以任意安排，因此全局搜索得到的理论最优解不一定符合码头的实际调度情况。1．3研究目的、框架与内容安排1．3．1研究目的在面临不确定环境时，如何在尽量保证码头作业各个作业环节协调均衡的前提下，对集装箱码头的装卸作业调度进行有效的优化。1．3．2研究框架与内容安排1、研究框架论文主要从理论和实证两方面，以均衡理念为指导，对集装箱码头泊位调度的优化问题进行了研究，其技术路线如图1．1所示。第1章绪论图l。1论文主要研究框架Fig．1．1Theresearchframeworkofthedissertation2、内容安排第1章绪论。阐明了选择集装箱码头泊位调度作为

3、研究对象的背景及意义，论述了泊位调度问题的优化目标、优化模型、求解算法的研究现状，并总结出现有研究所存在的问题，阐述了本文的研究目的和创新点。第2章集装箱码头泊位调度的优化思想。论述了泊位的含义及调度流程，探讨了均衡理念的产生和发展历程，给出了均衡理念的内涵及其应用领域，分析集装箱码头泊位调度多目标优化方法研究了集装箱码头的班轮制特点及泊位调度中的不确定性因素，以此为背景，试图将均衡理念应用到泊位调度领域。第3章集装箱码头泊位调度优化模型的建立。介绍了多目标优化理论的发展与研究现状，以装卸作业过程为研究对象，深入分析集装箱码头泊位的生产作业，提出了应以保证码头稳定有序的生产作业节

4、奏作为集装箱码头实际的泊位调度优化目标，建立了相应的多目标优化模型。第4章集装箱码头泊位调度优化模型的求解。利用加权和法将多目标决策问题转化为单目标优化问题，阐述了泊位调度问题的求解算法，论述了遗传算法的基本原理、关键要素及理论特点，将人机交互的思想引入模型的求解，利用可视化技术，将人的调度方案与遗传算法有机地结合，并设计了相应的求解算法。第5章算例研究。把码头岸线与时间进行离散化处理，通过计算程序与调度人员的交互，在船舶靠泊顺序确定的情况下，进行遗传算法求解，并生成了由靠泊位置、靠泊时刻与装卸作业速度构成的泊位调度计划，从而对模型及算法的有效性进行了验证。第6章结论及展望。考虑

5、了因缩短船舶在港时间而产生的额外费用，使得调度的优化结果更为贴近实际，可以解决生产调度均衡优化问题。此外，在算法中通过融入专家的实际调度经验，能够实现在可行的范围内获得较优的满意解。1．4主要研究内容本文的研究内容主要包括以下两个方面：1、以集装箱码头泊位调度优化为背景，站在港口企业的立场上，论述了现有优化模型(时间、成本最小模型)在对决策意图的描述上存在的明显的局限性，即没有考虑在追求船舶在港时间最小化对码头自身的生产组织可能带来的负面效应，提出了一种新的优化理念——港口企业生产组织的目标为追求码头系统作业协调均衡；2、将人机交互引入模型的求解，利用调度人员的实际经验，通过人机

6、交互方式确定实际情况中最有可能采用的几种靠泊顺序，然后在此基础上对靠泊位置、靠泊时间和船舶装卸速度进行优化调整。这样，既能有效反映实际情况，保证获得较优的满意解，又能有效缩小搜索空间，保证算法以更快的速度收敛，提高模型的求解效率。第2章集装箱码头泊位调度的优化思想泊位作为集装箱码头的一种稀缺资源，其调度质量的高低影响着码头的服务水平。调度人员在追求装卸效率提高的同时，安全事故出现的概率也必然增加。为解决缩短船舶在港作业时间产生的负面效应，笔者提出了一种均衡理念的优化思想。本章给出了均衡理念的“一般性"含义，基于集装箱码头的班轮制特点及泊位调度中的不确定性因素影响，论述了该理念在泊

7、位调度优化问题中的应用。2．1泊位调度2．1．1概述1、泊位泊位就是一艘设计船型停靠码头时所占用的空间，即所占用的码头岸线长度(泊位长度)、码头前水域宽度(泊位宽度)和相应的水深(泊位水深)。泊位所占用的空间，根据港口类型、码头种类和其需要停靠船舶的种类与大小的不同而不同，其对应关系如表2．1。表2．1集装箱专用码头泊位长度、水深和船舶种类的对应表Tab．2．1Correspondingrelationshipbetweenberthlength，depthandvesselty