【摘要】： 集裝箱碼頭吞吐量的迅速增加增加了其作業(yè)調(diào)度的復(fù)雜性,因此需要相應(yīng)的調(diào)度模型與方法來輔助支持集裝箱碼頭作業(yè)的優(yōu)化調(diào)度。目前盡管諸多學(xué)者就集裝箱碼頭作業(yè)調(diào)度的展開了大量的研究現(xiàn),但是如何有效處理各種約束條件和復(fù)雜的相互關(guān)系,如何提高模型求解效率,如何實現(xiàn)作業(yè)系統(tǒng)各個環(huán)節(jié)之間的協(xié)同調(diào)度,如何集成各種調(diào)度方法與技術(shù)等問題一直沒有得到較好的解決。 針對目前研究中的問題,本文從兩個方面開展研究,一方面是集成調(diào)度模型的建立,力爭通過集成調(diào)度模型提高作業(yè)系統(tǒng)各環(huán)節(jié)的協(xié)調(diào)性,實現(xiàn)裝船與卸船作業(yè)的協(xié)同調(diào)度,從而提高作業(yè)效率;另一方面是調(diào)度方法的集成,擬通過對優(yōu)化算法、仿真技術(shù)、強化學(xué)習(xí)等方法的集成,提高對復(fù)雜系統(tǒng)的描述能力,提高模型的求解效率。 本論文首先從裝卸作業(yè)流程的整體出發(fā),把兩個以上的決策復(fù)合在同一模型中,建立堆存位置-集卡調(diào)度優(yōu)化模型,并設(shè)計求解調(diào)度方案的兩階段禁忌搜索算法。在此基礎(chǔ)上,建立裝卸作業(yè)序列優(yōu)化的集成調(diào)度模型,同時優(yōu)化裝卸橋、集卡、與龍門吊的作業(yè)序列,并設(shè)計求解模型的混合優(yōu)化算法。 其次,建立裝卸混合作業(yè)調(diào)度模型,通過裝貨船舶與卸貨船舶的協(xié)同調(diào)度,實現(xiàn)集卡在不同“作業(yè)線”間的共享,從而減少集卡的空駛,提高集卡的利用率;同時設(shè)計基于兩階段禁忌搜索的算法。 然后,研究裝卸橋在同一貝位內(nèi)同時進行裝船與卸船作業(yè)的調(diào)度問題,即同貝同步裝卸調(diào)度問題。分別以出口集裝箱積載計劃是否確定為假設(shè)條件,建立同貝同步裝卸調(diào)度模型,并設(shè)計基于雙層遺傳算法的求解算法。 接下來,集成優(yōu)化算法的智能決策機制與仿真模型的評價功能,提出集裝箱碼頭作業(yè)調(diào)度仿真優(yōu)化法。為提高仿真優(yōu)化的計算效率,設(shè)計基于遺傳算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合優(yōu)化算法。同時將仿真優(yōu)化用于裝卸作業(yè)中的設(shè)備作業(yè)序列優(yōu)化,以及同貝同步裝卸調(diào)度中裝卸橋作業(yè)序列與集裝箱積載計劃的優(yōu)化。 最后,將強化學(xué)習(xí)方法應(yīng)用于集裝箱碼頭作業(yè)調(diào)度,并將其與仿真相結(jié)合,通過仿真模型構(gòu)建作業(yè)調(diào)度系統(tǒng)環(huán)境,采用Q-學(xué)習(xí)算法(強化學(xué)習(xí)方法的一種)和仿真模型交互獲得最優(yōu)調(diào)度方案。
【圖文】：

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本文編號：2646047