【摘 要】
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近年来,码头集装箱吞吐量迅速增长,外部集装箱卡车（简称外集卡）作为运输集装箱的主要工具,其需求量也快速增加。外集卡抵港时间的随机性导致了码头堵塞的现象,造成了港内资源的供给与需求难以平衡。集卡预约通过均衡各时段的外集卡到港量来缓解堵塞现象,集卡预约集港的效率与闸口、堆场的运作效率密切相关,合理的分配闸口及场桥资源不仅能够提高外集卡的集港效率,也能减少码头资源的空耗浪费。因此,对闸口、场桥资源分配与
【基金项目】
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国家自然基金项目:面向突发事件的集装箱码头资源自适应重构问题研究（项目编号:71672137）；
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近年来,码头集装箱吞吐量迅速增长,外部集装箱卡车（简称外集卡）作为运输集装箱的主要工具,其需求量也快速增加。外集卡抵港时间的随机性导致了码头堵塞的现象,造成了港内资源的供给与需求难以平衡。集卡预约通过均衡各时段的外集卡到港量来缓解堵塞现象,集卡预约集港的效率与闸口、堆场的运作效率密切相关,合理的分配闸口及场桥资源不仅能够提高外集卡的集港效率,也能减少码头资源的空耗浪费。因此,对闸口、场桥资源分配与集卡预约协同优化研究很有必要。本文研究的主要内容如下:（1）通过对外集卡集港作业的分析,确定由于外集卡抵港时间的随机性导致外集卡集中抵港,造成外集卡的排队堵塞现象。为了解决此问题,本文提出闸口分配-场桥配置与外集卡预约进港协同优化的新模式,在预约流程中,根据各时段外集卡的预约数量,为外集卡分配闸口通道,配置场桥资源,同时计算外集卡在码头闸口及堆场的等待时间,并将其反馈给外集卡司机,进一步优化集卡预约集港量,以外集卡等待成本、闸口运营成本和场桥空耗成本最小为目标构建闸口分配-场桥配置与集卡预约到港协同优化模型。（2）基于协同优化预约模型是NP-Hard问题,选用遗传算法对预约模型进行求解,但是传统遗传算法迭代过程中交叉和变异概率是固定不变的,这样会影响算法的收敛性,模型求解结果很难跳出局部最优值。因此,设计交叉概率和变异概率自适应调整的自适应遗传算法,即按个体适应度值大小自动调整交叉概率,按进化代数大小自动调整变异概率,经过一系列的运行迭代,对协同优化模型进行求解。（3）以码头实际集港数据为例,分别采用传统遗传算法和自适应遗传算法对协同优化预约模型求解分析;将协同优化预约前后各时间段的外集卡抵港数量、平均等待时间、空耗成本及资源利用效率的结果对比分析,验证本文设计的协同优化预约模型和自适应遗传算法的有效性,同时,通过不同预约模式以及预约时间段长度的对比分析,为外集卡预约到港的有效实施和集装箱码头资源的合理配置提供了新的研究思路。
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