加纳多式联运集装箱码头装卸作业优化

摘要

自从工业革命开始以来，货物运输已经发展了数个世纪。随着洲际贸易的迅速增长，全球经济蓬勃发展，新型的货物运输方式亦在不断出现。为实现货物运输的进一步优化，多式联运这种运输方式应运而生，该运输方式旨在于产销地之间建立更为良好的衔接，其效率更高，费用更省，因此具有较强的竞争力。然而，随着运输需求的快速长，多式联运的未来发展同样面临着更多的挑战。
　　本文提出，集装箱在集装箱场站内的换装作业作为站内作业的瓶颈，是多式联运运输过程中亟待解决的问题之一，只有妥善解决该问题才能实现运输效率的最大化。需要明确强调的是，通过利用现有资源，对作业时间进行优化，将极大地缩短集装箱在集装箱场站内的停留时间从而进一步提高运输服务水平。此外，相应的决策应当遵循实际经验指导和运营管理学的科学理论。因此，本文拟建立一种能够优化集装箱在港口内的换装作业时间的数学模型，同时，考虑到世界范围内各集装箱港口的共有特点，本文在建模的过程中兼顾公路集卡的换装作业。
　　本文的研究核心在于集装箱装卸作业的调度问题，该问题虽较为复杂，但对于集装箱运输效率的提高具有极为重要的意义。基于“互联网+”技术，实现给定数量的集卡在指定时间进行预约式到达，以换装设备装卸作业最优化、铁路或集卡到达时间最优化为目标，建立起铁路集装箱中心站物流信息平台，从而实现换装作业时间的最小化。为解决铁路集装箱场站装卸调度问题，本文建立了考虑均衡作业和柔性调度的轨道门吊同步装卸优化模型，从而实现衔接运输系统的效率最大化。本文设计了带有染色体可行性判断的多层编码遗传算法对模型进行求解，获得集卡最优预约到站时间以及中心站轨道门吊柔性调度同步装卸的最优装卸作业顺序。
　　本文研究基于以下假设:由于集装箱规模较为庞大且到达时间较为集中，因此站内的集装箱为由铁路运输的集装箱重箱，而关于公路集卡在站内的有关特点本文研究相对较少。
　　本文选择将加纳的塔克拉底港口的数据用于实证研究中的有关仿真模拟。选择的理由在于，塔克拉底港口附近地区的石油发现将进一步增加该港口商业活动，从而促进塔克拉底港口的商业复兴与繁荣，使该港逐步发展成为整个西非地区最重要的多式联运港口之一，届时港内进出口集装箱的规模均会十分可观。
　　仿真结果证明，模型能够满足集装箱场站内基于无缝衔接的装卸作业方案的有关要求，模型及算法的准确性和有效性得到验证。

目录

声明

Acknowledgment

摘要

Abstract

Preface

Table of Contents

1 Introduction

1．1 Background and significance of the study

1．1．1 Development of intermodal transport

1．1．2 The importance of container terminal

1．1．3 Objective

1．1．4 Significance of Study

1．1．5 Scope

1．2 Literature Review

1．2．1 Containerization

1．2．2 Rail-Sea Intermodalism

1．2．3 Loading and Unloading Business Schedule

1．2．4 Railway Intermodal Transport Coordination

1．3 Contents and Methods

2 Related Theories

2．1 Containerization and Intermodal Transport

2．2 Loading and Unloading Resources Dispatching Optimization Theories

2．3 Optimization Theories and Models for Intermodal Operations

3 Mathematic Model for Loading and Unloading Operations in Container Terminal

3．2 Synchro Loading／Unloading Model Based on Balanced Operation and Flexible Scheduling

3．2．1 Loading and Unloading Operation

3．2．2 Achieving the Synchro between Balanced Operation and Flexible Scheduling

3．3 Subject Definition

3．3．1 Container Stock Structure

3．3．2 Assumptions

3．3．3 Variables Definition

3．3．4 Model building

4 Solution Algorithm for Mathematic Model

4．1Feasibility analysis of the solution

4．2 Design of Multilayer Coded Genetic Algorithm with Chromosome Feasibility Judgement

5 Case Study

5．1Brief History of Ghana

5．1．1 Demography

5．1．2 Transportation in Ghana

5．1．3 Railway Development in Ghana

5．1．4 Intermodalism at Takoradi Port Terminal

5．2 Determination of Model Parameters

5．3 Loading／Unloading Operation

5．4 Solving Process and Result

6 Conclusions

6．1 Innovation Point

6．2 Recommendation for Further Research

References

8 Table of Figures

9 List of Tables

Appendix