本文關(guān)鍵詞：集裝箱碼頭泊位岸橋優(yōu)化調(diào)度模型與策略研究

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【摘要】：作為集裝箱碼頭的主要稀缺資源,泊位和岸橋的調(diào)度是影響整個碼頭生產(chǎn)作業(yè)最為關(guān)鍵的一個環(huán)節(jié),其優(yōu)化問題的研究受到學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注,取得的研究成果對碼頭實際調(diào)度具有十分重要的理論和實踐指導(dǎo)意義。本文針對集裝箱碼頭泊位岸橋調(diào)度問題進(jìn)行了系統(tǒng)的國內(nèi)外研究綜述,發(fā)現(xiàn)大多數(shù)研究都是在確定性環(huán)境假設(shè)下進(jìn)行的,對干擾環(huán)境下的優(yōu)化調(diào)度問題的研究較為缺乏。然而,在碼頭實際生產(chǎn)作業(yè)中,無論船舶狀態(tài)還是船公司需求亦或是碼頭狀態(tài)等都處于時刻變化中,這使得原調(diào)度計劃極易受不確定性因素(如船舶推遲到港、設(shè)備故障或惡劣天氣等)的干擾而不宜甚至無法實施。本文圍繞泊位岸橋優(yōu)化調(diào)度這一問題進(jìn)行研究,具體研究內(nèi)容如下:(1)離散泊位布局下的泊位岸橋優(yōu)化調(diào)度研究。考慮到現(xiàn)有的模型多是以最小化船舶總的在港時間為目標(biāo),這類模型雖然能夠提高碼頭通過率,但也極有可能會損害船公司一方的利益,從而降低船公司客戶的滿意度。為了提高船公司客戶對碼頭服務(wù)的滿意度,本文以船舶總的碼頭服務(wù)成本最小為目標(biāo)建立模型。鑒于模型約束較多,為了降低模型求解難度,基于經(jīng)典遺傳算法流程,將模型約束條件盡可能多的嵌入到種群個體編碼結(jié)構(gòu)中,設(shè)計了改進(jìn)遺傳算法。最后,通過數(shù)值實驗驗證了模型和算法的可行性和有效性。(2)連續(xù)泊位布局下的泊位岸橋優(yōu)化調(diào)度研究。為進(jìn)一步提高碼頭資源利用率,將離散泊位布局下的泊位岸橋優(yōu)化調(diào)度問題拓展至連續(xù)泊位布局下進(jìn)行研究,并建立了非線性混合整數(shù)規(guī)劃調(diào)度模型。提出可拓遺傳算法對該模型求解,算法主要針對經(jīng)典遺傳算法極易陷入局部最優(yōu)的缺點進(jìn)行改進(jìn),分別對初始種群和迭代種群設(shè)計了多樣性維持策略。最后,設(shè)計了多個算例對模型和算法的性能進(jìn)行驗證。(3)基于干擾管理的泊位岸橋優(yōu)化調(diào)度研究。為了提高碼頭應(yīng)對干擾的能力,對干擾環(huán)境下的泊位岸橋優(yōu)化調(diào)度問題進(jìn)行研究。針對船舶推遲到港和船舶甩港兩類不確定性因素對碼頭生產(chǎn)作業(yè)造成的消極影響,提出了基于干擾管理理論的泊位岸橋優(yōu)化調(diào)度策略。該策略分為初始調(diào)度和干擾恢復(fù)兩部分,其中在干擾恢復(fù)階段通過多次干擾模擬來提取初始調(diào)度計劃的穩(wěn)定模式,然后基于穩(wěn)定模式進(jìn)行重新調(diào)度。最后,設(shè)計了 4個實驗方案并將其應(yīng)用于多個算例,驗證了干擾恢復(fù)策略的魯棒性和最優(yōu)性。(4)具體的岸橋分配�；讷@得的泊位岸橋優(yōu)化調(diào)度結(jié)果,以最小化岸橋交叉移動次數(shù)為目標(biāo)建立了整數(shù)線性規(guī)劃模型。采用CPLEX軟件對該線性規(guī)劃模型求解,從而快速高效地為即將到港的船舶分配具體岸橋。(5)應(yīng)用研究。將本文研究成果應(yīng)用于港口實際生產(chǎn)調(diào)度中,以深圳港赤灣集裝箱碼頭為應(yīng)用研究對象,對本文提出的優(yōu)化調(diào)度模型和干擾恢復(fù)策略進(jìn)行了驗證。本項研究所提出的優(yōu)化調(diào)度模型、算法及干擾恢復(fù)策略可行有效,進(jìn)一步拓展了集裝箱碼頭的生產(chǎn)調(diào)度理論,能夠為碼頭的實際生產(chǎn)調(diào)度提供科學(xué)合理的解決方案和決策依據(jù)。
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：U691.3

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本文編號：1272844