本文關(guān)鍵詞：集裝箱碼頭堆場(chǎng)翻箱問(wèn)題建模與優(yōu)化研究

  更多相關(guān)文章： 集裝箱碼頭 堆場(chǎng)箱位優(yōu)選 翻箱落位 干擾管理 禁忌搜索

【摘要】：近年來(lái),由于我國(guó)日益完善的集裝箱港口硬件設(shè)施,集裝箱吞吐量快速增長(zhǎng),港口堆場(chǎng)的作業(yè)效率成為制約其發(fā)展的重要瓶頸。集裝箱運(yùn)輸過(guò)程中,由于船舶到港、交通狀況、集卡運(yùn)輸、天氣變化等不確定性因素,會(huì)造成集裝箱堆場(chǎng)運(yùn)營(yíng)中存在大量的翻箱作業(yè)。并且隨著我國(guó)港口堆場(chǎng)軌道式龍門(mén)吊的廣泛采用,堆場(chǎng)堆高不斷增加,翻箱率也將更高。因此,研究有效減小碼頭翻箱率的方法變得越發(fā)迫切。本文首先針對(duì)預(yù)約交箱機(jī)制下集裝箱堆場(chǎng)箱位優(yōu)選問(wèn)題,提出了交箱次序與箱位分配的圖表示法,基于圖表示提出了壓箱量和龍門(mén)吊大車(chē)行駛距離的期望的求解方法。在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了基于圖的集裝箱堆場(chǎng)出口箱位優(yōu)選模型,優(yōu)化堆場(chǎng)龍門(mén)吊行車(chē)成本和壓箱量�？紤]圖表示模型特點(diǎn)開(kāi)發(fā)了禁忌搜索算法,利用圖表示特性縮小搜索空間和優(yōu)選搜索方向,提高了收斂速度。實(shí)驗(yàn)表明,提出的算法能夠在合理的時(shí)間內(nèi)獲得滿意解,較確定性模型減少堆場(chǎng)作業(yè)成本20%以上。本文接著針對(duì)集裝箱混堆模式堆場(chǎng)出口收箱作業(yè)調(diào)度易受干擾問(wèn)題,首先提出了出口收箱序列的干擾識(shí)別與擾動(dòng)度量方法；然后構(gòu)建了考慮關(guān)聯(lián)擾動(dòng)影響的出口箱位分配干擾管理模型,利用箱位偏離目標(biāo)優(yōu)化干擾影響,利用壓箱量和龍門(mén)吊行駛距離目標(biāo)優(yōu)化收箱作業(yè)成本；考慮干擾恢復(fù)求解的不均衡性特點(diǎn),設(shè)計(jì)了基于局部加速的禁忌搜索算法,利用局部搜索鄰域控制搜索方向和范圍,提高收斂效率。實(shí)驗(yàn)表明：干擾管理模型較重調(diào)度節(jié)約干擾成本10%以上。本文最后針對(duì)集裝箱港口進(jìn)口提箱的翻箱落位優(yōu)選問(wèn)題,開(kāi)發(fā)了基于虛擬路徑的三階段啟發(fā)式算法,首先利用啟發(fā)式規(guī)則生成翻箱落位初始可行方案,然后利用阻礙箱的虛擬翻箱構(gòu)建虛擬移箱路徑,構(gòu)建移箱路徑?jīng)_突集合,在此基礎(chǔ)上建立虛擬移箱路徑的組合優(yōu)化0-1規(guī)劃模型,并開(kāi)發(fā)了進(jìn)化求解算法。實(shí)驗(yàn)表明,提出的啟發(fā)式算法求解效果較OH算法改進(jìn)20%以上。
【關(guān)鍵詞】：集裝箱碼頭 堆場(chǎng)箱位優(yōu)選 翻箱落位 干擾管理 禁忌搜索
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：U691.3
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 1 緒論10-19
• 1.1 研究背景10
• 1.2 研究意義10-11
• 1.2.1 理論意義10-11
• 1.2.2 現(xiàn)實(shí)意義11
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-16
• 1.3.1 進(jìn)口箱箱位優(yōu)選相關(guān)研究12-13
• 1.3.2 出口箱箱位優(yōu)選相關(guān)研究13-14
• 1.3.3 干擾管理研究14-16
• 1.4 研究?jī)?nèi)容16-17
• 1.4.1 出口箱位優(yōu)選16
• 1.4.2 混堆模式堆場(chǎng)的出口箱位優(yōu)選干擾管理16
• 1.4.3 進(jìn)口箱翻箱落位優(yōu)選16-17
• 1.5 論文結(jié)構(gòu)17-19
• 2 集裝箱碼頭堆場(chǎng)翻箱問(wèn)題分析19-24
• 2.1 集裝箱翻箱問(wèn)題的分類(lèi)19-20
• 2.2 集裝箱翻箱問(wèn)題的原因分析20-21
• 2.3 減少集裝箱翻箱的解決思路21-23
• 2.4 本章小結(jié)23-24
• 3 基于預(yù)約和圖表示的出口箱位優(yōu)選模型與算法24-39
• 3.1 基于圖的交箱序列與箱位分配表示24-27
• 3.2 壓箱量與大車(chē)行駛距離期望的求解27-28
• 3.2.1 壓箱量期望求解27-28
• 3.2.2 龍門(mén)吊大車(chē)行駛距離期望求解28
• 3.3 基于圖表示的出口箱堆存模型28-31
• 3.3.1 主要假設(shè)28
• 3.3.2 數(shù)學(xué)表達(dá)28-31
• 3.4 基于圖的禁忌搜索算法31-33
• 3.5 實(shí)驗(yàn)分析33-38
• 3.5.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)33-34
• 3.5.2 模型和算法的性能對(duì)比分析34-36
• 3.5.3 預(yù)約影響效果分析36-37
• 3.5.4 模型應(yīng)用的參數(shù)分析37-38
• 3.6 本章小結(jié)38-39
• 4 混堆模式堆場(chǎng)的出口箱位優(yōu)選干擾管理模型及算法39-51
• 4.1 問(wèn)題描述39-41
• 4.2 干擾識(shí)別與度量41
• 4.3 出口箱位優(yōu)選干擾管理模型41-44
• 4.3.1 主要假設(shè)41
• 4.3.2 干擾關(guān)聯(lián)影響度量41-42
• 4.3.3 模型符號(hào)及定義42
• 4.3.4 干擾恢復(fù)模型42-44
• 4.4 禁忌搜索算法44-46
• 4.5 實(shí)驗(yàn)與分析46-50
• 4.5.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)46
• 4.5.2 算法性能分析46-47
• 4.5.3 模型性能分析47-49
• 4.5.4 干擾恢復(fù)啟動(dòng)參數(shù)49-50
• 4.6 本章小結(jié)50-51
• 5 基于虛擬路徑的進(jìn)口箱翻箱落位啟發(fā)式算法51-59
• 5.1 問(wèn)題描述51
• 5.2 翻箱落位三階段啟發(fā)式算法51-56
• 5.2.1 初始化階段52
• 5.2.2 虛擬翻箱階段52-54
• 5.2.3 移箱路徑組合優(yōu)選階段54-56
• 5.3 實(shí)驗(yàn)分析56-58
• 5.4 本章小結(jié)58-59
• 結(jié)論59-61
• 參考文獻(xiàn)61-64
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況64-65
• 致謝65-66

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本文編號(hào)：833004