【摘 要】
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随着国际航运业的飞速发展,集装箱运输船舶的载运量也越来越大,船公司的业务量也越来越广泛,港口集装箱吞吐量的增大对港口自身提出了更高的要求。各港口竞争力的加剧,使得港口在不断提高服务能力的同时要考虑自己的生产成本。由于空间条件的限制以及设备采购成本高昂,要求港口更多的是从现有设备基础上进行合理的调度,从而提高港口生产效率,缩短客户的在港时间。因此港口设备调度成为研究的热点问题。在码头日常的生产业务中
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随着国际航运业的飞速发展,集装箱运输船舶的载运量也越来越大,船公司的业务量也越来越广泛,港口集装箱吞吐量的增大对港口自身提出了更高的要求。各港口竞争力的加剧,使得港口在不断提高服务能力的同时要考虑自己的生产成本。由于空间条件的限制以及设备采购成本高昂,要求港口更多的是从现有设备基础上进行合理的调度,从而提高港口生产效率,缩短客户的在港时间。因此港口设备调度成为研究的热点问题。在码头日常的生产业务中,场桥、内集卡以及岸桥三种作业设备完成集装箱从堆场到码头前沿之间的运输,从而完成装卸船任务。随着技术的进步与改进,作业瓶颈开始向堆场转移。同时,场桥在堆场还要服务于外集卡完成集装箱的集疏港任务。因此,对场桥进行合理的优化调度,对于提高堆场的生产效率,提高港口的服务水平,降低生产成本有着重要意义。本文以集装箱码头场桥为研究对象,在分析和总结国内外研究的基础上,继承和改进了现有研究成果中的优势和不足。同时堆场翻箱作业是影响场桥调度和码头作业效率的一个重要原因,文中对堆场翻箱作业进行了总结和分析。在此基础上,通过对场桥实际作业环境进行分析,考虑了实际作业过程中的约束以及影响因素等,分别从单/多场桥两个方面进行了研究,取得了以下的研究成果。第一,完成了单场桥调度优化的模型构建和求解。考虑到场桥调度过程中,翻箱作业对场桥调度的影响,在综合考虑场桥实际作业约束的基础上,建立了以最小化场桥总作业时间和翻箱量最小的数学模型。针对模型的特点,利用遗传算法在求解NP-hard问题上的优势,设计了符合实际的算法对模型进行求解,并将启发式规则融入算法中。为验证算法和模型的有效性,通过对实际案例进行求解分析,结果表明能够有效缩短场桥作业时间以及减少翻箱量,对场桥现实作业具有指导意义。第二,完成多场桥调度优化的模型构建和求解。在单场桥调度模型的基础上,重点考虑码头实际作业情况,进一步研究了多场桥调度问题。指出多场桥调度过程不是单纯的对单场桥调度进行复制,还需要考虑协同作业过程中的设备干扰等,比如不可跨越等因素。为充分提高场桥的利用率,设备间的均衡性也是需要考虑的因素,避免出现某一场桥闲置或者长距离跑动等情况。通过设计改进的遗传算法对模型进行求解,引入了算法加速策略对算法进行加速,提高算法的求解性能。同时为更好的利用遗传算法的进化机制,引入了基因修复技术对染色体进行修复,保留染色体中优秀的个体。最后通过案例的对比分析,证明了多场桥调度模型能够有效的提高场桥的作业效率,缩短船舶的在港时间。本文所采用的研究方法,完成的研究内容以及得出的研究结论,是对集装箱码头设备调度中的场桥调度优化问题的有益补充。最后取得的研究成果,对于深化场桥调度优化问题具有十分重要的意义,同时对于提高码头生产效率和服务水平具有现实指导价值。
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