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集裝箱碼頭連續(xù)泊位岸橋聯合重調度研究

發(fā)布時間:2024-07-05 17:13
  日益增長的集裝箱吞吐量對碼頭的未來發(fā)展帶來了新的機遇,同時也提出了新的挑戰(zhàn)。面對日益增長的貿易需求,集裝箱碼頭若想要在21世紀繼續(xù)生存與發(fā)展,就必須不斷擴大作業(yè)能力、降低作業(yè)成本以及提高服務水平。這就不僅要求集裝箱碼頭運營商能夠在戰(zhàn)略層面上做好碼頭布局規(guī)劃,也要求其能夠在運作層面上對碼頭資源進行合理調度。而泊位與岸橋作為集裝箱碼頭資源中的稀缺資源,其合理調度是碼頭作業(yè)中的重中之重。而在實際的集裝箱碼頭的作業(yè)過程中,總會有各種各樣的突發(fā)情況發(fā)生,使得碼頭無法按照初始調度方案順利完成作業(yè)。因此需要一種方法來應對突發(fā)情況以及得出新的調度方案,以最小的代價降低突發(fā)情況帶來的負面影響,保證集裝箱碼頭作業(yè)能夠正常運行。集裝箱碼頭如何以最小成本解決突發(fā)情況下的泊位岸橋調度問題,這就是本文研究的主要目標。針對突發(fā)情況下的集裝箱碼頭泊位岸橋調度問題,通過采用重調度的方法進行解決。首先對集裝箱碼頭泊位岸橋調度與環(huán)境干擾下調度問題的相關研究文獻進行了梳理、分析與總結,同時對集裝箱碼頭、重調度、可拓學以及遺傳算法的相關基礎理論進行介紹;其次對在集裝箱碼頭的作業(yè)過程中存在的干擾因素的類型以及干擾因素發(fā)生時對碼頭...

【文章頁數】:84 頁

【學位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 選題背景及研究意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國內外研究現狀
        1.2.1 集裝箱碼頭泊位岸橋調度研究現狀
        1.2.2 因素干擾下的調度問題研究現狀
        1.2.3 國內外文獻綜述簡析
    1.3 研究內容與方法
        1.3.1 研究內容
        1.3.2 研究方法
    1.4 組織結構
        1.4.1 技術路線
        1.4.2 組織結構
2 相關理論基礎與概述
    2.1 集裝箱碼頭理論概述
        2.1.1 集裝箱碼頭主要設施概念
        2.1.2 集裝箱碼頭生產作業(yè)流程
        2.1.3 集裝箱碼頭泊位岸橋調度問題
    2.2 重調度理論概述
    2.3 遺傳算法理論概述
        2.3.1 遺傳算法的基本思想
        2.3.2 遺傳算法的基本流程
    2.4 可拓學理論概述
        2.4.1 可拓學的基本原理
        2.4.2 物元理論
        2.4.3 關聯函數
    2.5 本章小結
3 集裝箱碼頭連續(xù)泊位岸橋聯合重調度模型
    3.1 問題描述
        3.1.1 集裝箱碼頭干擾因素的影響
        3.1.2 集裝箱碼頭連續(xù)泊位岸橋重調度恢復策略
    3.2 集裝箱碼頭連續(xù)泊位岸橋聯合重調度模型構建
        3.2.1 模型假設
        3.2.2 參數設置
        3.2.3 重調度恢復模型構建
    3.3 本章小結
4 模型求解的可拓遺傳算法
    4.1 染色體編碼
    4.2 種群初始化
    4.3 適應度函數
    4.4 選擇操作
    4.5 交叉操作
    4.6 變異操作
    4.7 算法終止條件
    4.8 算法流程
    4.9 算例實驗
    4.10 本章小結
5 模型與算法的算例驗證
    5.1 實例數據與初始調度方案
        5.1.1 實例數據
        5.1.2 初始調度方案
    5.2 船舶延遲到港重調度
        5.2.1 船舶延遲到港傳統調整方法安排
        5.2.2 船舶延遲到港重調度安排
        5.2.3 船舶延遲到港兩種調度結果分析
    5.3 岸橋故障重調度
        5.3.1 岸橋故障傳統調整方法安排
        5.3.2 岸橋故障重調度安排
        5.3.3 岸橋故障兩種調度結果分析
    5.4 船舶特殊要求重調度
        5.4.1 船舶特殊要求傳統調整方法安排
        5.4.2 船舶特殊要求重調度安排
        5.4.3 船舶特殊要求兩種調度結果分析
    5.5 本章小結
6 總結與展望
    6.1 本文總結
    6.2 研究展望
參考文獻
致謝
附錄A 船舶相關數據
附錄B 到港船舶相關數據



本文編號:4001264

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