堆场管理和码头前沿管理具有密切的关系,堆场作业效率的低下,会导致整个码头作业效率的低下,从而造成整个码头的经营成本加重以及资源的浪费,使其在激烈的市场竞争中处于劣势。堆场作业因其涉及多种类型的人员、设施和设备,同时堆场作业也是一个复杂的、充满不确定性的、动态的过程。在作业过程中会发生集卡或场桥故障等突发干扰事件,这就导致了原调度计划的执行困难,甚至不再可行;这个时候,就需要对原调度计划进行修复或者再生成。因此,本文对集装箱码头堆场作业重调度展开了研究。对国内外的相关研究成果进行对比分析后发现现有的重调度主要分为周期性型、事件触发型以及混合型。结合集装箱码头堆场作业流程的分析,得出整个作业过程具有复杂性、多目标性以及动态性等特点,比较适合采用事件触发型重调度机制,同时引入适用于此类问题解决的多Agent技术来开展重调度模型的设计。论文将集装箱码头堆场作业流程与多Agent技术相结合,设计出基于多Agent的堆场作业重调度系统,并建立相应的重调度模型,该模型在Agent的协商机制中选用了合同网协议(Contract Net Protocol,CNP),并对重调度系统内各Agent的协商过程进行了设计;其次,建立了基于CNP的Agent模糊决策知识模型,研究了模糊决策的推理过程以及模糊化和解模糊化的原理,并以集卡调度为例设计了集卡调度作业过程中的相关Agent进行交互时所涉及的一系列模糊决策,提出了基于模糊推理的集卡调度方案评估的算法,借助Matlab工具用案例进行算法可用性的验证;最后,为了准确获取重调度时机,本文采用类似于工程项目进度偏差分析的方法,为设备Agent与总控Agent分别设置了重调度决策的规则。论文将重调度模型应用在集卡调度过程中,通过模糊决策的方案评估算法进行评价,结合重调度时机的获取,得出本文所提出的基于多Agent的集装箱码头堆场作业重调度系统能够在恰当的时机做出最节约成本的重调度。