【摘 要】
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在国际贸易量的快速增长和集装箱船型吨位增大的趋势下,集装箱码头的集港效率和服务能力亟需提高。但外集卡的到达随机性,码头与集卡公司的沟通不畅、信息不对称等问题导致码头拥堵现象严重,运行不畅,这阻碍了集港效率的提升也不利于绿色港口的目标实现。同时,集卡排队拥堵现象延长了集卡在港时间,扰乱集卡公司的营运方案,降低其运作效率,妨碍了运输服务的准时性,致使客户满意度指标恶化,集卡公司的信誉受到严重质疑。为缓
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在国际贸易量的快速增长和集装箱船型吨位增大的趋势下,集装箱码头的集港效率和服务能力亟需提高。但外集卡的到达随机性,码头与集卡公司的沟通不畅、信息不对称等问题导致码头拥堵现象严重,运行不畅,这阻碍了集港效率的提升也不利于绿色港口的目标实现。同时,集卡排队拥堵现象延长了集卡在港时间,扰乱集卡公司的营运方案,降低其运作效率,妨碍了运输服务的准时性,致使客户满意度指标恶化,集卡公司的信誉受到严重质疑。为缓解集卡拥堵问题,码头预约机制应运而生,通过时间窗上限设定,强制改变送箱集卡到达规律,避免集卡集中到达。通过对现有的研究文献梳理发现,目前集卡预约机制多为码头单向制定集卡抵港份额,份额设定时仅考虑自身的堆场资源设备能力,忽略了预约机制对集卡车队的调配方案的影响,改变集卡预约期望时间窗,增加集卡车队额外运行成本。针对现有预约机制的不足,本文提出了基于集卡原有调配计划的预约反馈机制,打破短时间窗的预约上限,更改为码头方结合码头资源设施设置每天可预约份额总量,集卡车队可按原有调配计划预约期望时间窗。根据预约期望信息收集,以集卡在港排队时间及预约集港时间窗变动导致的集卡公司额外成本最小为目标构建送箱集卡预约份额优化模型,并设计遗传-蚁群融合算法对模型进行求解,得到各时间窗预约份额及相关集卡信息。在集卡预约时间窗份额设定时同时考虑码头方与集卡运营商的利益,有利于集卡预约系统的推进实行。最后选取天津港的实际数据作为算例对所构建模型及算法的有效性进行了验证。本文通过设置不同规模的算例,应用Matlab分别对算例进行了10次运行记录平均值,将求解结果与基本蚁群算法对比,验证了改进算法的有效性。再将本文预约机制求解结果与仅考虑在港时间预约机制下求解结果进行对比。结果表明,本文预约机制能在均衡集卡到达的基础上,降低集卡的调用数量与时间窗变更成本,减少集卡预约制度对集卡车队调度安排的影响,使集卡预约方案实现双赢。
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