本文選題：自動化碼頭(CT) + 自動堆垛起重機(ASC)　； 參考：《廣西大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2017年03期

【摘要】：自動化堆場起重機(ASC)的調(diào)度對于提高自動化堆場設(shè)備的作業(yè)效率至關(guān)重要。針對穿越式雙ASC的調(diào)度優(yōu)化問題,考慮集裝箱任務(wù)組的時間窗約束和ASC之間可能發(fā)生的沖突,建立了多目標混合整數(shù)規(guī)劃模型。為了解決在同一貝位上任務(wù)之間的沖突,提出了8條優(yōu)先權(quán)規(guī)則,將優(yōu)先權(quán)賦予評分高的任務(wù),并通過算例對模型的實用性進行檢驗,對模型參數(shù)的變化設(shè)計了3組實驗。實驗結(jié)果表明:當作業(yè)任務(wù)的數(shù)量到達16時,采用優(yōu)先執(zhí)行海側(cè)任務(wù)的優(yōu)先權(quán)分配規(guī)則(R4)所產(chǎn)生的作業(yè)成本均低于采用其他規(guī)則產(chǎn)生的作業(yè)成本,并且增長速率和波動幅度均較小。當任務(wù)中存取比例和海陸側(cè)比例均趨近于1時,作業(yè)成本、重載成本和空載成本會達到最小,作業(yè)成本相比其他情況減少了4%~16%。在實際操作中,當存取任務(wù)數(shù)量和海陸側(cè)任務(wù)數(shù)量相差較小時,對發(fā)生沖突的任務(wù)采取R4規(guī)則,可以優(yōu)化整個作業(yè)過程并達到成本趨于最小化的目的。
[Abstract]:The scheduling of automatic yard crane is very important to improve the working efficiency of automatic yard equipment. Considering the time window constraint of container task group and the possible conflict between ASC, a multi-objective mixed integer programming model is established for the scheduling optimization of traversing double ASC. In order to solve the conflict between tasks in the same position, eight rules of priority are proposed, which are assigned to tasks with high scores. Three groups of experiments are designed to test the practicability of the model through an example. The experimental results show that when the number of job tasks reaches 16:00, the cost of activity generated by the priority allocation rule (R4) is lower than that by using other rules. And the growth rate and fluctuation range are small. When both the in-task access ratio and the sea-land ratio approach 1, the activity cost, heavy load cost and no-load cost will reach the minimum, and the activity cost will be reduced by 4 / 16% compared with other cases. In practice, when the difference between the number of access tasks and the number of tasks on the sea and land side is small, the R4 rule is adopted for conflicting tasks, which can optimize the whole operation process and achieve the goal of minimizing the cost.
【作者單位】： 上海海事大學(xué)物流研究中心;
【基金】：國家自然基金資助項目(71301101) 上海市科委工程中心能力提升項目(14DZ2280200)
【分類號】：U691.3

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本文編號：1784889