【摘要】：港口是綜合交通運輸網(wǎng)絡(luò)中最重要的水陸交通樞紐,是物流供應(yīng)鏈中最大的集貨中心,隨著貨物集裝箱化的加深,碼頭集裝箱吞吐量逐漸增多,集裝箱堆場的堆存壓力日益加重,堆場資源變得緊張。為提高客戶服務(wù)質(zhì)量,提升港口的綜合競爭力,優(yōu)化集裝箱碼頭內(nèi)的調(diào)度管理至關(guān)重要。而堆場翻箱率是集裝箱碼頭調(diào)度管理的重要指標(biāo)之一,提箱過程中的翻箱落位優(yōu)化可有效降低二次及二次以上翻箱率。本文針對集裝箱堆場的翻箱問題,首先從進口箱翻箱、出口箱翻箱和移箱時翻箱三種情況對堆場翻箱問題進行分類分析,然后從內(nèi)部因素、外部因素與其他不可抗因素等方向分析翻箱產(chǎn)生原因,提出從堆場管理方面降低堆場翻箱量的方法,最后確定本文的研究對象為進口箱,研究進口箱的翻箱落位優(yōu)選以降低堆場翻箱率。堆場貝位翻箱問題以最小化貝位的二次及二次以上翻箱率為優(yōu)化目標(biāo),貝位集裝箱堆存狀態(tài)和客戶提箱順序已知為前提,據(jù)此分析模型基本假設(shè)條件,對模型變量進行描述,構(gòu)建集裝箱堆場進口箱翻箱落位優(yōu)選問題的Markov決策過程模型。為了求解翻箱落位優(yōu)選模型,設(shè)計了ε-greedy Q學(xué)習(xí)算法。根據(jù)堆場各因素對翻箱率影響程度,選擇關(guān)鍵因素對Q學(xué)習(xí)算法的多維狀態(tài)空間進行表述,實時反映系統(tǒng)動態(tài)。確定動作集合和獎懲制度,某一翻箱作業(yè)完成后,通過立即回報反饋該動作的優(yōu)劣。通過理論分析確定算法學(xué)習(xí)因子、折扣因子和探索因子隨學(xué)習(xí)幕數(shù)的變化趨勢,設(shè)計動作的探索策略,平衡算法的收斂性和整體最優(yōu)性。最后設(shè)計不同規(guī)模貝位情況的算例,驗證ε-greedy Q學(xué)習(xí)算法求解進口箱翻箱落位優(yōu)選問題的性能,實驗結(jié)果表明:1)Q學(xué)習(xí)算法求解結(jié)果相比Kim翻箱量估計公式,優(yōu)化率在40%以上;2)相比參考算法OH算法和IH算法,Q學(xué)習(xí)算法在求解大規(guī)模問題時,二次翻箱量平均優(yōu)化率分別在50%和10%以上;3)不同規(guī)模貝位單個算例的Q學(xué)習(xí)算法求解結(jié)果相對OH、IH算法改進穩(wěn)定,100個算例中最多有一個算例求解結(jié)果劣于OH;最多有四個算例劣于IH。
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：U695.22

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1 曾慶成;李厚源;吳萍;;基于部分集卡到達信息的碼頭進口箱翻箱優(yōu)化[J];交通運輸系統(tǒng)工程與信息;2017年01期

2 簡Z，

本文編號：2662944