基于遗传算法的集装箱码头动态连续型泊位与岸桥调度优化研究

摘要

由于集装箱运输的高速发展，集装箱码头之间的竞争也越来越激烈。泊位与岸桥是集装箱码头中为船舶提供服务的关键资源，能够直接影响码头对外的服务效率，也影响码头内部其他的工作环节。如今集装箱吞吐量增加、船体大型化和码头资源受限等情况，造成中国集装箱码头泊位分配和岸桥调度不合理的问题，导致船舶在港停留时间延长，中转速度下降，码头装卸效率降低，运作成本增加。泊位与岸桥在作业时相互影响，不可分割，因此实现高效的泊位与岸桥协调调度有助于提高码头服务效率，减少运作成本，并增加船公司的满意度，对提升码头综合服务水平、加强竞争力具有重要意义。　　文章研究的是连续型泊位与固定数量岸桥的调度优化问题，对集装箱码头的作业设施和泊位系统运作流程进行了分析，确定以船舶动态进港的特点为基础进行泊位分配与岸桥调度；指出分别单独考虑泊位的状态和岸桥的空闲情况会造成船舶位置与岸桥不匹配，导致码头资源浪费的问题；提出泊位的分配与岸桥的调度必须同时考虑、联合优化，分配泊位时结合位置所对应岸桥的工作状态，采用岸桥多任务、多匹配的服务方式，增加岸桥移动的灵活性，减少船舶与最佳泊位的偏离，缩短船舶在港时间；建立以船舶偏离成本、延期成本以及岸桥移动成本之和最小为目标的泊位与岸桥调度优化模型；结合研究问题的复杂性，设计了改进的遗传算法求解模型，生成多层结构染色体，保留精英可行个体与不可行个体，保证算法的高效性与稳定性。　　运用宁波港M岛集装箱码头的运营数据，模拟船舶到港停泊、接受装卸服务等作业流程，求出模型的最优解，得到最优调度方案，并将求得的最优方案与传统先到先服务原则下产生的调度方案作对比。结果显示，本模型能够减少泊位系统的运作成本，船舶能够尽可能停泊在最佳泊位区域，从而验证了本文所设计的调度优化模型的有效性。文章提出的调度方法及研究成果，对码头的实际运作管理具有积极的意义。

目录

1 绪论

1.1 研究背景

1.2 研究意义

1.3 国内外研究现状

1.3.1 泊位分配研究现状

1.3.2 岸桥指派及调度研究现状

1.3.3 泊位与岸桥共同配置研究现状

1.4.1 文章主要内容

1.4.2 技术路线图

2 集装箱码头泊位系统作业问题研究

2.1 集装箱码头作业概述

2.1.1 集装箱码头作业基本设施

2.1.2 码头泊位作业系统运作流程

2.2.1连续泊位分配问题

2.2.2动态泊位分配问题

2.3.1岸桥分配问题

2.3.2岸桥调度问题

2.4泊位与岸桥协调调度问题分析

3 动态连续型泊位与岸桥协调调度建模

3.1 问题描述

3.2 建立模型

3.2.1 模型假设

3.2.2 参数设定

3.2.3 目标函数

3.2.4 约束条件

4 模型算法设计与求解

4.1 模型算法选择

4.2 遗传算法介绍

4.2.1遗传算法基础理论

4.2.2遗传算法步骤

4.3 算法设计

4.3.1染色体编码

4.3.2种群初始化

4.3.3适应度函数

4.3.4选择

4.3.5交叉

4.3.6变异

4.3.7终止条件

5 案例研究

5.1 案例介绍

5.2 数据导入

5.3.1参数设置

5.3.2 运行结果分析

5.3.3 方案有效性分析

6 结论与展望

6.1 研究结论

6.2 研究展望

参考文献

附录

A. 作者在攻读学位期间完成的论文目录

B. 作者在攻读学位期间参与的科研项目目录

C. 作者在攻读学位期间参与研究生留学项目目录

D. 学位论文数据集

致谢