面向高能效营运的集装箱码头核心资源调度研究

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集装箱码头营运涉及各类资源的调度,包括泊位、岸桥、堆场、场桥。这些资源涉及到码头的装船、卸船、集港、提箱和转堆等所有装卸环节,是集装箱港口的核心资源,其营运过程既是产生价值的主要活动,也是造成能源消耗和环境污染的主要活动。本论文以集装箱码头为研究对象,以核心资源和能效因素为约束条件,以信息化和智能化技术为手段,提出―面向高能效营运的集装箱码头核心资源调度研究‖,以最终达到满足效率情况下能耗最小的目标。本文的主要研究内容如下:1.对集装箱码头高能效营运以及核心资源调度这两个关键问题进行了阐述和分析。然后,采用属性分类的方法,重点分析了集装箱码头核心资源调度的能效关系,包括集装箱码头能效特征的获取、表示和评价三个部分,并构建了集装箱码头核心资源调度的能效计算数学模型。最后建立了面向高能效营运的集装箱码头核心资源调度目标集、决策变量集、约束集,并对其之间的映射关系进行分析。形成了集装箱码头核心资源高能效调度体系架构,作为后续各章中具体决策模型的基础。2.对泊位与岸桥调度进行了问题分析,提出了一种基于滚动周期法和目标规划模型的泊位与岸桥联合调度模型。该模型的目标是最小化实际靠泊位置与预期靠泊位置的偏移、总罚金和岸桥能耗。接着,采用一种结合了启发式规则和并行遗传算法的混合算法求解了该泊位和岸桥联合调度问题。然后,建立了一个仿真系统,以评价并行遗传算法的结果,并提出了基于仿真的基因修复技术,用于加速遗传算法的收敛。3.对堆场调度进行了问题分析,提出了从集装箱码头箱区调度和倍位调度两个个层面,多阶段建模的堆场调度优化模型。接着采用并行混合遗传算法求解模型,该算法采用启发式规则来产生可行解范围,再利用并行遗传算法对可行解进行评价和遗传操作,从而获得最优解。4.对场桥调度进行了问题分析,提出了基于动态滚动决策的场桥调度策略,建立了整数规划模型,目标是最小化箱区任务完成的延迟时间和场桥转场距离,并设计了动态滚动的运行规则。然后,基于场桥调度问题的计算规模性,设计一种结合仿真的启发式算法来进行初始解的计算。其中仿真模型用于执行动态滚动策略,并进行计算方案的评估。进而,采用遗传算法来优化初始解。5.在集装箱码头核心资源高能效调度体系架构、模型和算法的基础上,构建了调度原型系统,在该系统嵌入相应的模型和求解算法,同时在系统中集成仿真评估模块,并提出了相应的评估指标。然后以某集装箱码头为对象,通过仿真的方式,对比了该码头实际核心资源的调度方案与高能效调度方案之间的差异,验证了模型和算法的有效性和实用性。本文的研究成果有助于提高集装箱码头营运水平,为开展低碳生产提供依据。同时对其他物流领域高能效营运的开展,具有理论上和方法上的借鉴意义。针对集装箱码头核心资源高能效调度而开发的技术集成方法,对同类复杂系统优化问题的解决具有参照意义。研究中涉及集装箱码头的多目标营运,旨在解决其复杂性和实时性问题,对码头的生产实际具有一定的指导意义。
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