摘要：为提高散货港口的服务水平,实现泊位资源的充分利用,研究了考虑移泊作业的泊位分配优化问题。针对一单港池连续泊位的散货码头,考虑船舶吃水深度等现实约束,重点为一些船舶设计了减载移泊和让位移泊的泊位优化方案,兼顾作业移泊的现实需求,建立了以所有船舶在港时间最小为优化目标的泊位分配模型,并设计融入了变邻域思想的改进遗传算法进行求解,最终得出最佳的泊位分配方案。通过与CPLEX求解过程进行比较,验证了本文算法的有效性;设计了敏感性分析实验,分析了不同的大型船舶占比和不同的船舶进港时间间隔给泊位分配带来的影响,可为散货港口实际泊位分配作业提供决策支持。论文在已有研究的基础上增加考虑了让位移泊和作业移泊两种作业,研究成果有助于降低船舶在港等待的时间,提高港口泊位资源的利用率,为散货港口泊位分配计划的制定提供一个新的思路和一定的借鉴意义。

摘要：为提高散货港口的服务水平,充分利用现有泊位资源,研究了采用减载移泊策略的散货港口船舶调度优化问题;考虑大型船舶减载移泊对散货港口船舶调度的影响,以船舶进出港次序、移泊次序和移泊位置为决策变量,以进出港船舶总等待时间最小为目标函数,构建了混合整数线性规划模型;基于模型特点设计了混合算法,给出了生成初始种群的启发式规则,提出了新种群的邻域构造策略,并在模拟退火算法中引入有效的改进措施;为验证方案及其算法的有效性,对比了基于实际调研资料设计的方案与采用模型和算法优化的方案,并分析了船舶乘潮比和进出港时段长度对方案优化结果的影响。研究结果表明:与采用先到先服务思想和贪婪策略的2种现行船舶调度方案相比,所得方案的平均优化率分别为11.07%和9.84%;船队规模从20艘增加到50艘时,混合算法的求解耗时均在2min以内,且所得目标函数值与下界的平均相对偏差为6.92%;随着船舶乘潮比的增加,方案优化率和目标函数值先呈指数趋势增长,而后趋于平稳,乘潮比为50%左右时出现拐点;随着进出港时段长度的增加,方案优化率和目标函数值呈"M"形趋势变化,且在进出港时段长度为130min左右时方案优化效果最为显著,表明船舶调度优化模型与混合算法可行。

摘要：为提高单向航道散货港口的泊位利用率,研究多港池的散货港口船舶调度优化问题。考虑船舶间需保持安全航行距离、进出港时段交替条件和成簇进出港规则等现实约束,以进港船舶总等待时间最小为目标,构建了混合整数线性规划模型。基于问题的特点,设计了启发式规则与模拟退火算法相结合的混合算法进行求解。在数值实验中分别将该算法的结果同下界值和两种现实调度方案对比。结果表明,运用混合算法求解的结果与下界值的平均相对偏差为5. 28%,较两种现实调度方案的目标值优化率提升显著,且平均泊位优化率分别为6. 74%和4. 71%,验证了方案及算法的有效性。

摘要：针对我国北方地区散货港口所面临的淡水资源匮乏、暴雨季堆场内涝、粉尘污染、噪声污染等难点问题,进行散货港口绿色提升改造研究。以散货港口所面临环境问题为导向,基于绿色设计理念,归纳总结出绿色提升改造方向。结合工程案例提出绿色提升改造具体方案,通过新建生态蓄水池构建港口水循环系统,可实现港区2 a一遇暴雨强度下雨污水的全收集、全处理、全回用;通过全过程污染控制,可有效降低港区粉尘浓度和噪声值。

摘要：针对现有堆取料机无人化系统解决方案中存在的问题,提出一种基于3D主动激光扫描技术的堆取料机无人化控制系统。3D主动激光扫描技术可独立于堆取料机设备的运动状态,主动感知周边作业环境。作业前和作业过程中通过激光扫描系统采集数据构建并实时更新作业对象料堆三维模型。构建基于三维模型分析作业控制策略决策算法系统,实现堆取料机的无人化全自动控制。同时构建人机友好的可视化交互系统。此系统成功用于大型煤炭港口的储煤料场,通过系统应用有效降低人力成本,改善操作人员工作环境,提高设备作业过程的安全可靠性,提升堆取作业效率和料场利用率,技术和经济效益显著。

摘要：为解决散货港口全场料堆信息共享问题,在现有无人化智能堆取料机控制系统的基础上,提出了基于分布式共享存储(DSM)技术的研究方案,在中控室实现多台料机服务器的数据共享功能,方便操作人员快速、准确地获取作业料堆的垛型数据,节省作业料机的二次扫描时间,提高港口堆取工作效率。

摘要：本文旨在研究粉尘智能监测与联动控制技术在散货港口的应用,以解决粉尘污染对港口工作人员健康和环境的潜在风险。通过对粉尘的生成和危害进行分析,总结传统粉尘监测方法的局限性。研究结果表明,粉尘智能监测与联动控制技术在散货港口具有重要的应用价值,能够实时监测粉尘生成和浓度,有效减少粉尘污染对工作环境和环境的影响。

摘要：目前,我国散货港口环境污染比较严重。本文结合污染原因,为散货港口设计一套粉尘在线监测系统,并分析其设备要求、组成与主要功能。该系统可以与绿化带、抑尘剂、筒仓堆存等粉尘污染防治技术形成高效联动,有效治理散货港口粉尘污染。

摘要：针对散货港口卸船设备协同调度问题以及货船舱位作业均衡要求,以卸船最大完工时间最小化、作业成本最小化为目标建立卸船设备协同调度模型,设计多目标遗传算法进行求解,将贪婪策略引入染色体解码过程以提升求解效果。计算结果表明:基于贪婪策略的多目标遗传算法求解得出的作业时间和作业成本均少于传统的多目标遗传算法,能够有效优化人工调度结果,进而验证了算法的实用性。

摘要：针对装船设备利用率与船舶进出港效率不匹配的问题,提出了一种应用于散货港口的装船设备分配与船舶交通组织协调优化模型,同时设计了一种基于启发式筛选规则的多目标遗传算法(Multi-Objective Genetic algorithm based on Heuristic Screening Rules,MOGA-HSR)。该算法融合了单向航道的船舶交通组织规则以及船货匹配规则,使用一种自适应交叉及变异概率函数,加快了求解的收敛速度。以黄骅港煤炭港区为例设计仿真试验,结果表明,MOGA-HSR求得的船舶进出港总时间和船舶总等待时间比带精英策略非支配排序的遗传算法(Genetic Algorithm for Non-Dominated Sorting with Elitist Strategy,NSGA-Ⅱ)求解结果分别缩短2.7%和2.5%,比先到先服务(First Come First Service,FCFS)求解结果分别缩短38%和30.8%,验证了模型和算法的有效性。