摘要：为了提高场桥的作业效率,针对带有装卸顺序的集装箱簇,考虑场桥作业时的安全距离和互不跨越等约束条件,建立了场桥装卸完工时间最小为目标函数的混合整数规划模型。并根据问题自身的特点,设计了基于集装箱簇的染色体,用遗传算法进行求解。最后通过数值实验对模型与算法的有效性进行了验证。

摘要：随着化石能源的大量使用带来的环境污染问题日益严峻,关注能源使用效率的集装箱港口绿色化运营研究成为近年来的热点之一.本文以集装箱堆场中需要执行预倒箱作业的场桥为研究对象,考虑场桥不同运行状态下的单位时间电量需求不同以及峰值电量实时约束,建立了以总能耗最小化为目标的多场桥调度问题的混合整数规划数学模型.继而,将关键变量利用非连续贝和连续贝两种不同的方式进行编码,将次级变量利用启发式规则进行解码,并设计了相对应的遗传算法交叉与变异方法.数值实验表明,连续贝编码方法表现更为优异;通过与Cplex在小规模算例中的比较,与粒子群算法及人工蜂群算法在大规模算例中的比较,验证了所设计遗传算法的有效性.同时,通过与传统策略的对比,表明本模型可以同时实现能耗总需求与峰值需求两方面的优化,从而可以为港口管理人员在不影响既定日常运营工作的前提下降低能源成本提供科学有效的指导.

摘要：客户送箱时间的不确定性直接影响出口箱的场桥堆存作业效率和其在集装箱码头堆场的堆存状态,进而增加场桥作业移动距离以及后续装船过程中的翻箱作业量,降低码头作业效率.针对该问题通过马尔可夫链预测方法将随机交箱序列转化为广义交箱序列,在此基础上,结合集装箱港口作业实际,建立了以最小化预翻箱数量和场桥堆存作业移动距离为目标的场桥调度优化两阶段数学模型,并分别针对初始决策阶段和实时调度阶段设计了静态与动态求解算法.通过仿真算例,借助于与不同堆存策略的对比,显示了优化模型及算法的实用性与有效性,为场桥调度方案的实时生成提供决策支持.

摘要：为提高集装箱码头同贝同步装卸中岸桥与场桥作业效率,降低集卡空驶,提出了一种新的码头堆场堆存方法,即进出口集装箱混合堆存策略.以最小化场桥装卸作业的移动时间及翻箱时间为目标,建立出口集装箱装船顺序优化模型,通过优化出口集装箱装船顺序,增加场桥双循环次数,提高岸桥作业效率.设计了求解模型的启发式算法,并利用算例验证了模型和算法的有效性,分析了不同堆场布局的影响.结果表明,混合堆存策略能有效提高场桥的作业效率,本文构建的模型为提高岸桥同贝同步装卸效率提供了依据.

摘要：所谓混堆模式下集装箱箱区内场桥调度问题,是指在固定时段内,将有限的场桥资源在混堆模式集装箱港口堆场的单个箱区内进行分配和排序,以最大限度地减少该时段内所有任务的等待成本和场桥非装卸成本为目标,并保证不能超过场桥的作业强度极限.在充分考虑了多场桥作业时须有安全距离和不能相互跨越,以及内外集卡的优先级有差异和集卡等待时间有上限等现实约束下,对此问题构建了非线性数学规划模型.基于问题自身的特点设计了基于任务排序的染色体结构,用融入禁忌搜索的混合遗传算法进行求解.最后通过实例分析证明了模型和算法的有效性.

摘要：为提高自动化码头的箱区作业效率,提出支架式单悬臂箱区布局方案,在此基础上进行场桥调度.考虑场桥间的安全距离及支架缓冲区数量约束,建立整数规划模型,并设计遗传算法对模型进行求解,并对两种布局下场桥调度进行对比.结果表明,在支架式单悬臂箱区布局下,场桥作业效率提高14.50%,场桥等待时间减少65.99%.支架式单悬臂箱区布局可更好地解决多场桥联合作业的优化问题,提高箱区作业效率,为自动化码头箱区规划提供了新思路.

摘要：在混堆模式下的集装箱港口中,场桥(YC)调度是否合理直接影响着堆场的作业效率。考虑到混堆箱区内各任务对应的内集卡或外集卡到达时刻的不同,以及内外集卡优先级别的差异,构建了一个以所有集卡的等待成本和场桥的总移动成本最小为目标的场桥调度(YCS)模型,并设计了对应的遗传算法,给出了相应遗传算子的操作规则,通过算例的求解验证了模型与算法的有效性。

摘要：以港口集装箱场桥调度为研究对象,建立集装箱场桥的智能调度优化数学模型,设计基于遗传算法的模型求解策略,并根据一个典型港口的实际数据进行验证。运算结果表明,与实际操作及以前的优化算法相比,该方法可较大幅度地缩短作业时间、降低运作成本。