【摘 要】
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堆场是进出口集装箱在码头内的统一集散地。作为集装箱码头调度系统的瓶颈资源,场桥调度效率的提升对集装箱码头的经济效益和社会服务满意度具有重要意义。集卡预约模式下,由
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堆场是进出口集装箱在码头内的统一集散地。作为集装箱码头调度系统的瓶颈资源,场桥调度效率的提升对集装箱码头的经济效益和社会服务满意度具有重要意义。集卡预约模式下,由于诸如交通拥堵等无法预测因素的影响,外部集卡抵港时间具有强烈的随机性,这导致场桥作业调度都是在提交箱序列不确定的条件下进行的。不确定的抵港时间产生了不确定的提交箱序列,这两者成为了集装箱堆场场桥资源分配和作业调度的关键和难点。本文研究集卡预约模式下的场桥资源配置与场桥作业调度。并深入剖析外部集卡抵港不确定性分别在这两个层面调度问题的统计体现,以动态资源配置与动态调度为核心依次优化上述两个层面的问题。在集疏港过程中,不同箱区所承担的任务量动态变化,合理分配有限的场桥资源可有效提升集装箱码头在作业高峰时段的作业效率。本文将场桥资源配置与集卡预约系统进行集成优化,旨在提升堆场作业效率的同时平衡码头作业分布。首先提出了基于场桥配置信息共享的集卡预约机制,开发了以"时间残值矩阵"为核心的仿真模型,通过优化算法与仿真模型相结合的方法求解场桥资源配置优化问题。大量的仿真实验结果显示了本文所提出的预约机制和优化算法的有效性与鲁棒性。对于场桥调度优化,合理的集装箱堆存方案可减少后续装船过程中产生过多的翻箱,而提箱过程中障碍箱翻箱落位的优选也可显著提升场桥作业效率。本文首先利用马尔科夫链与"动态优先提箱概率矩阵"来刻画集卡的随机提交箱序列,将其融入进所构建的场桥堆存优化/提箱优化模型中,并分别开发了混合启发式算法对问题进行动态求解。一系列的数值算例实验,验证了本文模型以及优化算法的有效性与实用性。
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