本文選題：集裝箱堆場　切入點：集裝箱貝位　出處：《計算機仿真》2014年12期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：關于根據(jù)已知的集裝箱配載圖對堆場的集裝箱進行預翻箱速度優(yōu)化問題,為減少倒箱量,縮短船舶在港時間,以集裝箱預翻箱過程為研究對象,對其進行仿真研究,達到提高集裝箱碼頭裝船效率的目的,提出了相應的啟發(fā)式算法,并通過算例驗證了算法的有效性。利用e M-plant軟件分別建立了單貝位和多貝位的預翻箱仿真模型,通過對預翻箱過程仿真時間的統(tǒng)計驗證了仿真模型的有效性,并與現(xiàn)有的啟發(fā)式算法效能進行了比較,效果更好。仿真結果表明,改進方法可為解決目前集裝箱堆場預翻箱問題提供了更有效的決策依據(jù)。
[Abstract]:On the basis of the known container stowage diagram, the paper optimizes the speed of the container pre-turning in the yard. In order to reduce the volume of the inverted container and shorten the ship's time in port, the process of container pre-turning is taken as the research object, and the simulation study is carried out on it. In order to improve the loading efficiency of container terminal, a heuristic algorithm is proposed, and the validity of the algorithm is verified by an example. The effectiveness of the simulation model is verified by the statistics of the simulation time of the pre-flipping process, and the effectiveness of the simulation model is compared with that of the existing heuristic algorithm. The simulation results show that, The improved method can provide a more effective decision basis for solving the problem of pre-turning container in container yard.
【作者單位】： 上海海事大學物流研究中心;
【基金】：國家自然科學基金(71071093) 上海市自然科學基金(10ZR1413300) 上海市教委創(chuàng)新項目(11YZ136) 上海市科委(10190502500)
【分類號】：U695.22;U691.3

【參考文獻】

相關期刊論文 前2條

1 李嵬;王新偉;束金龍;賴穎彥;王超;;基于混合優(yōu)化策略的智能集裝箱預翻箱系統(tǒng)[J];計算機應用研究;2006年02期

2 高鵬;金淳;韓慶平;;提箱作業(yè)優(yōu)化問題的嵌套啟發(fā)式算法[J];系統(tǒng)管理學報;2008年02期

【共引文獻】

相關期刊論文 前4條

1 候寧寧;;Ad hoc網(wǎng)絡在集裝箱堆場管理上的應用[J];電腦知識與技術;2011年18期

2 宓為建;沈一帆;王郡嫻;楊小明;;集裝箱堆場道口選箱資源配置協(xié)同決策[J];中國工程機械學報;2014年05期

3 王勁愷;楊東援;;智能電子商務物流配送商選擇方法研究[J];計算機工程與應用;2009年13期

4 高鵬;金淳;韓慶平;;基于倒箱移動路徑的集裝箱堆場提箱作業(yè)優(yōu)化模型[J];運籌與管理;2012年01期

相關博士學位論文 前1條

1 李斌;基于哈佛體系結構的集裝箱碼頭物流系統(tǒng)建模仿真研究[D];武漢理工大學;2009年

相關碩士學位論文 前9條

1 李斌;基于動態(tài)規(guī)劃的貝位內(nèi)集裝箱翻箱優(yōu)化[D];大連海事大學;2011年

2 張仁星;基于啟發(fā)式算法的集裝箱堆場優(yōu)化研究[D];大連海事大學;2011年

3 謝穎;港口集裝箱堆場碼垛優(yōu)化模型及算法[D];中南大學;2011年

4 江靜;集裝箱堆場智能算法研究[D];重慶大學;2011年

5 李嵬;基于度的半監(jiān)督聚類算法及其在集裝箱港口出口箱量短期預測中的應用[D];華東師范大學;2006年

6 賀茂英;集裝箱堆場龍門吊路徑優(yōu)化問題研究[D];大連海事大學;2010年

7 劉曙光;集裝箱堆場（預）翻箱問題建模與優(yōu)化研究[D];武漢理工大學;2013年

8 張世玲;基于多目標優(yōu)化的集裝箱翻箱調(diào)度的方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2013年

9 王啟芳;基于啟發(fā)式算法的集裝箱翻箱問題研究[D];華中科技大學;2013年

【二級參考文獻】

相關期刊論文 前4條

1 郭興眾;馬健;;一類二層多目標規(guī)劃的混沌遺傳優(yōu)化算法及其應用[J];北京科技大學學報;2006年07期

2 郝聚民,紀卓尚,林焰;混合順序作業(yè)堆場BAY優(yōu)化模型[J];大連理工大學學報;2000年01期

3 王強,姚進,王進戈;基于遺傳算法的移動機器人的一種路徑規(guī)劃方法[J];哈爾濱工業(yè)大學學報;2004年07期

4 林丹;王宏;李敏強;;用多目標進化算法求解二層規(guī)劃雙目標模型[J];系統(tǒng)工程理論與實踐;2006年05期

【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

1 段國林,查建中,徐安平,張滿囤;啟發(fā)式算法及其在工程中的應用[J];機械設計;2000年06期

2 張善兒;陳世元;;現(xiàn)代電機優(yōu)化設計啟發(fā)式算法[J];微特電機;2006年03期

3 陳強,劉佐成,崔莉莉;基于啟發(fā)式算法的集裝箱配載問題的研究[J];昆明理工大學學報(理工版);2004年06期

4 馮大光;唐立新;;單臺批處理機總加權完成時間最小化的啟發(fā)式算法[J];控制與決策;2006年11期

5 肖晶潔;黃曉霖;王書寧;;單機總誤工排序問題的啟發(fā)式算法的性能擴張方法[J];清華大學學報(自然科學版);2008年10期

6 俞亮;陳峰;;最小化誤工個數(shù)的越庫調(diào)度模型與啟發(fā)式算法[J];上海交通大學學報;2009年12期

7 林烈青;鄭睿;;優(yōu)化批處理機排序方案的啟發(fā)式算法研究[J];制造業(yè)自動化;2011年14期

8 熊德琰;一維邏輯陣布圖的一個啟發(fā)式算法[J];同濟大學學報(自然科學版);1994年02期

9 唐立新;楊自厚;王夢光;;聚類分析的新的啟發(fā)式算法[J];東北大學學報;1996年02期

10 龔延成,郭曉汾,田光均,錢秋生;帶時間窗約束的物流配送線路啟發(fā)式算法[J];交通與計算機;2003年06期

相關會議論文 前10條

1 羅守成;唐國春;;二維集裝箱問題的一個啟發(fā)式算法[A];2001年全國數(shù)學規(guī)劃及運籌研討會論文集[C];2001年

2 劉青松;孔云峰;黨蘭學;王震;;元啟發(fā)式算法在校車路徑規(guī)劃中的應用[A];第七屆全國地理學研究生學術年會論文摘要集[C];2012年

3 劉嘉敏;馬廣煜;黃有群;;基于組合的三維集裝箱裝入啟發(fā)式算法的研究[A];全國第13屆計算機輔助設計與圖形學（CAD/CG）學術會議論文集[C];2004年

4 何正文;徐渝;;多模式項目支付進度問題的優(yōu)化模型及啟發(fā)式算法[A];中國運籌學會第七屆學術交流會論文集（上卷）[C];2004年

5 趙文丹;汪定偉;郭小萍;王貴成;;網(wǎng)絡廣告資源優(yōu)化問題研究[A];第二十九屆中國控制會議論文集[C];2010年

6 楊士準;謝政;陳摯;熊李軍;;k約束QoS問題的啟發(fā)式算法[A];中國通信學會第六屆學術年會論文集（下）[C];2009年

7 劉金朋;魏長江;;啟發(fā)式算法求最短路徑的一種高效率實現(xiàn)方法[A];2007北京地區(qū)高校研究生學術交流會通信與信息技術會議論文集（上冊）[C];2008年

8 范敏;鄒平;朱興東;;一種啟發(fā)式離散化算法及其Delphi實現(xiàn)[A];第二屆中國智能計算大會論文集[C];2008年

9 王文瀚;杜斌;朱俊;賈樹晉;;集成MILP與啟發(fā)式的混合算法求解板坯設計問題[A];中國計量協(xié)會冶金分會2012年會暨能源計量與節(jié)能降耗經(jīng)驗交流會論文集[C];2012年

10 馮德鴻;唐加福;郭琦;李輝;;訂貨批量問題改進的相關策略啟發(fā)式算法與仿真分析[A];2007系統(tǒng)仿真技術及其應用學術會議論文集[C];2007年

相關博士學位論文 前10條

1 賴向京;原子團簇結構預測的現(xiàn)實途徑—高性能啟發(fā)式算法[D];華中科技大學;2012年

2 黎展滔;具有成組約束的柔性流水車間作業(yè)計劃制定的啟發(fā)式算法[D];廣東工業(yè)大學;2012年

3 曹斌;生物啟發(fā)式智能計算及其應用的研究[D];吉林大學;2012年

4 董興業(yè);啟發(fā)式算法及其在同順序流水作業(yè)問題中的應用[D];北京交通大學;2008年

5 古繼興;KOD多播技術與Steiner樹啟發(fā)式算法[D];上海交通大學;2007年

6 胡大偉;設施定位和車輛路線問題模型及其啟發(fā)式算法研究[D];長安大學;2008年

7 楊玉珍;基于元啟發(fā)式算法的帶生產(chǎn)約束作業(yè)車間調(diào)度問題若干研究[D];華東理工大學;2014年

8 任志磊;組合優(yōu)化問題的特化與泛化算法設計[D];大連理工大學;2013年

9 李曉春;配送中心揀貨作業(yè)設計與優(yōu)化[D];暨南大學;2009年

10 曾華;隨機顧客和需求的配送優(yōu)化[D];山東大學;2012年

相關碩士學位論文 前10條

1 唐成;運輸優(yōu)化問題中常見啟發(fā)式算法比較與研究[D];西南交通大學;2014年

2 姜毅;擾動型超啟發(fā)式算法的適應度地貌分析[D];大連理工大學;2013年

3 劉永凱;課表安排問題的啟發(fā)式算法研究[D];廈門大學;2009年

4 陳雪瑛;基于啟發(fā)式算法的庫存路徑優(yōu)化問題研究[D];北京交通大學;2008年

5 孔樹鋒;啟發(fā)式算法求解最大割問題的性能分析與優(yōu)化[D];華南理工大學;2014年

6 阮廣璇;汽車租賃行業(yè)超售決策的啟發(fā)式算法研究[D];西南交通大學;2011年

7 張翠平;高速旅客列車運行調(diào)整問題的圖論模型與啟發(fā)式算法[D];北京交通大學;2010年

8 簡其和;基于目標和空間正交分解的布局啟發(fā)式算法的研究[D];天津大學;2003年

9 于U，

本文編號：1595865