集装箱码头布局方案的多目标决策与智能优化研究

摘要

集装箱码头是集装箱运输系统的重要节点，码头项目建设项目投资大，建设周期长。码头布局方案涉及到多个方面经济及技术因素，同时，码头是为船公司、货主服务的，提高生产效率、缩短船舶在港停时、提高客户服务水平才能稳住货源，提高港口的核心竞争力，这就需要有足够的泊位、堆场及先进的装卸搬运设备等硬软件条件，这样可能造成初期投资过大，而设施设备利用率低的问题又会影响企业的经济效益；由于码头生产过程具有随机性、离散性和不确定性特点，因此码头平面布局问题是一个多目标、多影响因素的复杂问题。本文针对集装箱码头布局方案的决策与优化进行了研究，提出了一些新的思路和方法，主要研究内容和成果如下： (1)建立了基于PSO的BP神经网络吞吐量预测模型，运用该模型对港口集装箱吞吐量进行预测以确定码头的规模，通过预测实例中多种预测方法的预测结果对比分析，说明该方法是预测精度较高； (2)提出了一种基于专家咨询法和模糊层次分析法混合的评价指标权值确定方法，通过权值调整系数确定评价指标体系中的各指标最终权值，在此基础上建立了一个合理及操作性强的综合评价指标体系； (3)提出了基于离散事件系统仿真的码头布局方案综合评价方法，建立了码头的仿真模型，通过仿真运行，得到不同布局方案的仿真输出结果； (4)建立了基于动态链接库技术的数据统计模块并嵌入到仿真系统中，实现系统仿真与评价系统的数据交换，从而实现对布局方案的评价； (5)建立了基于改进的非群体迭代多目标遗传算法的布局方案仿真优化模型，提出了利用错位交叉算子对非群体迭代遗传算法进行改进的方法； (6)针对初始仿真方案太少的问题，提出了一种利用机器学习的模式来解决的智能方法；将仿真技术与优化算法相结合的方法在码头布局方案决策中进行了实例应用，结果表明该方法具有较高的理论意义和实用价值。

目录

文摘

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第1章绪论

1.1研究背景及意义

1.2国内外研究成果及方法综述

1.3本文研究的主要问题、思路及研究方法

1.3.1基于PSO-BP神经网络集装箱吞吐量预测模型研究

1.3.2基于专家咨询法和模糊层次分析法的评价指标权重确定方法研究

1.3.3基于离散事件系统仿真的布局方案综合评价

1.3.4基于机器学习与遗传算法的布局方案智能优化研究

第2章集装箱码头平面布局决策的理论与方法

2.1集装箱吞吐量预测

2.1.1港口经济腹地

2.1.2港口集装箱吞吐量预测

2.2集装箱码头设施规模的确定

2.2.1码头主要尺度

2.2.2所需泊位数

2.2.3码头前沿宽度

2.2.4堆场规模

2.3集装箱码头的装卸工艺及其选择

2.3.1集装箱船舶装卸工艺

2.3.2集装箱堆场和车辆装卸工艺

2.4码头布局方案决策的主要问题及解决方法

2.4.1主要问题

2.4.2布局方案决策的新思路

2.5小结

第3章基于PSO的BP神经网络预测模型

3.1粒子群优化算法

3.1.1粒子群优化算法基本原理

3.1.2粒子群算法的各种改进算法

3.2.3与其他进化算法的比较

3.2神经网络预测模型及改进

3.2.1神经网络预测模型

3.2.2 BP模型的典型改进算法

3.3基于PSO的BP神经网络的算法实现

3.3.1算法设计及流程

3.3.2数值试验

3.4 PSO-BP网络港口集装箱吞吐量预测中的应用

3.4.1输入变量的选取

3.4.2数据预处理

3.4.3粒子群-神经网络的结构模型

3.4.4粒子群-神经网络的学习过程

3.4.5预测结果及分析

3.4.6不同预测方法比较

3.4.7综合分析

3.5小结

第4章专家咨询法和模糊层次分析法结合的评价指标权重确定方法研究

4.1集装箱码头布局方案综合评价指标体系框架

4.1.1构建码头布局方案综合评价指标体系的思路和方法

4.1.2构建码头布局方案综合评价体系的关键技术

4.1.3集装箱码头布局方案中的多目标分析

4.1.4多目标问题的解决方法

4.2集装箱码头布局方案评价指标的确定

4.2.1评价指标的选取方法

4.2.2布局方案评价指标体系模型

4.3评价指标权重的确定

4.3.1专家咨询法确定指标权值

4.3.2模糊层次分析法确定指标权值

4.4综合评价指标体系确立

4.4.1权值的调整系数的确定

4.4.2指标最终权的确定

4.5小结

第5章基于随机系统仿真及模糊多目标决策的布局方案综合评价

5.1码头布局方案仿真模型及与评价系统的数据交换

5.1.1泊位模块的实现

5.1.2道口模块的实现

5.1.3堆场模块的实现

5.1.4统计模块的实现

5.1.5建模图例

5.2基于动态链接库技术的统计模块的实现

5.2.1eM-Plant动态链接库实现方法

5.2.2动态链接库中统计数据库设计

5.2.3数据交换接口及其实现

5.3基于仿真的布局方案多目标综合评价

5.3.1评价指标值的预处理

5.3.2布局方案的模糊多目标综合评价模型

5.3.3方案评价实例分析

5.4布局方案决策的灵敏度分析

5.4.1目标权重的灵敏度分析

5.4.2方案评分的灵敏度分析

5.4.3实例分析

5.5小结

第6章集装箱码头布局方案仿真优化研究

6.1码头布局方案仿真优化适用性分析

6.1.1仿真优化的特点

6.1.2布局方案决策需解决的主要问题

6.2布局方案的多目标仿真优化算法

6.2.1常用仿真优化算法特点及存在的问题

6.2.2基于非群体迭代的多目标遗传算法(VR-UC)

6.3对非群体迭代遗传算法(VR-UC)的修正

6.3.1遗传算法的应用关键

6.3.2传统交叉算子的缺陷

6.3.3交叉算子的修正--错位交叉

6.3.4改进的非群体迭代多目标优化遗传算法

6.3.5算法测试

6.4基于改进VR-UC算法的布局方案多目标优化

6.4.1应用VR-UC算法实现方案仿真优化的关键技术

6.4.2布局方案仿真优化的框架

6.4.3布局方案的机器学习

6.4.4布局方案的优化模型

6.4.5布局方案仿真优化应用案例

6.5小结

第7章总结与展望

7.1全文总结

7.2工作展望

参考文献

致谢

攻读博士学位期间发表的论文和参与的科研项目