考虑直接转运的泊位与岸桥集成调度优化.pdf
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1、技术与方法物流技术2023年第42卷第7期(总第442期)收稿日期2023-03-08作者简介宋阳(1994-),男,湖北随州人,宁波大学海运学院研究生,研究方向:港航技术与管理工程;姜桂艳(1964-),女,黑龙江鸡西人,博士,教授,研究方向:智能运输系统。doi:10.3969/j.issn.1005-152X.2023.07.010考虑直接转运的泊位与岸桥集成调度优化宋阳,姜桂艳(宁波大学海运学院,浙江宁波315832)摘要为了降低集装箱船舶在码头停留的时间,在码头岸桥动态分配的工况条件下,基于集装箱直接转运作业模式,将岸桥移动约束、作业安全距离等因素纳入考虑,构建了以最小化集装箱作业成
2、本为目标的泊位和岸桥集成调度优化模型,并采用了改进的遗传算法对集成优化模型进行求解。算例分析结果表明,在假定的条件下,使用该优化模型能够减少集装箱作业时间、提高岸桥的利用率;采用对比文献的船期表数据,集装箱总作业时间为2 982min,与对比文献相比,减少了88min。关键词集装箱船舶;泊位分配;岸桥分配;遗传算法中图分类号F550.6;U656.135;U691.3文献标识码A文章编号1005-152X(2023)07-0048-05Integrated Scheduling Optimization of Berths and Quay Cranes Considering Direct
3、TransshipmentSONG Yang,JIANG Guiyan(Faculty of Maritime&Transportation,Ningbo University,Ningbo 315832,China)Abstract:In order to reduce the stay time of container ships at the wharf,under the working conditions of dynamic distribution of wharfquay cranes,based on the container direct transfer opera
4、tion mode,and taking into account factors such as quay crane movement constraintand operating safety distance,we established an integrated berth and quay crane scheduling optimization model with the goal of minimizingcontainer operation cost,and used the improved genetic algorithm to solve the model
5、.The result of a numerical example showed that underthe assumed conditions,the optimization model could reduce the container operation time and improve the utilization rate of the quay crane,and put against the shipping schedule data of a comparable study where the total container operating time is
6、2982 minutes,the optimizationmodel reduced the time by 88 minutes.Keywords:container ship;berth allocation;quay crane allocation;genetic algorithm0引言目前,集装箱船舶大型化和运力集中化对集装箱码头提出了更高的运营要求,也使得各集装箱港口的发展方向与功能定位区分开来,集装箱港口被划分为集装箱支线港、干线港以及枢纽港。对于集装箱枢纽港,大型集装箱船舶到达港口之后,港口需要花费大量人力和物力尽快完成集装箱装卸作业,因此,对集装箱作业各个环节(尤其是码头前
7、沿)进行作业优化至关重要。码头前沿主要的资源包括泊位和岸桥,集装箱码头泊位与岸桥集成调度优化的目的是合理分配泊位和岸桥资源,从而减少集装箱船舶在码头停留的时间,降低港方和航方的成本。在已有的集装箱码头前沿优化研究成果中,优化的方向主要包括转运方式优化和提高岸桥利用率。回顾已有研究,Park和Kim1以最小化船舶等待时间、船舶延迟离港时间、偏离偏好位置成本以及船舶为按时到港产生的加速航行成本之和为优化目标,构建了关于泊位与岸桥联合分配的整数规划优化模型,并提出了求解模型的两阶段解法。Imai,等2研究了码头前沿调度中的岸桥跨泊位调度问题,模型涉及离散泊位布局和船舶动态到达,并考虑了集装箱船舶有各
8、自的偏好泊位。周鹏飞,等3将船舶到达港口的时间作为随机变量来考虑,建立了面向随机环境的集装箱码头泊位-岸桥分配模型,设计了一种改进的遗传算法,并依据优化模型可行解的特征来缩小搜索空间。Raa,等4提出了一个泊位和岸桥集成优化的混合整数规划模型,该模型考虑了连续泊位、船舶动态到达、船舶优先权以及靠泊偏好位置等因素,以最小化岸桥作业时间和偏离偏好位置成本之和为目标,同时将岸桥-48技术与方法利用率纳入考虑。靳志宏,等5研究了时变岸桥与动态泊位调度的联合优化,在满足港口作业现实可行性的前提下,最大限度地减少船舶在港时间。Liang,等6研究了集装箱直接转运的泊位分配问题。冯永超,等7针对以往模型大多
9、以最小化船舶在港时间为优化目标的现状,研究了连续泊位、船舶动态到港情况下的泊位岸桥集成分配问题。Iris,等8提出了考虑时变和时不变的岸桥分配策略,所提出的模型改进了已有优化方法的基准解,并分析了岸线离散化程度对岸桥分配的影响。刘桂云,等9针对连续泊位和岸桥联合调度问题,以最小化惩罚为优化目标建立了数学模型,并设计了一种嵌套式遗传算法对模型进行求解。Liu,等10研究了集装箱直接转运问题,构建了集装箱码头泊位和堆场分配的集成优化模型。Correcher和Alvarez-Valdes11考虑泊位偏好,以船舶在港成本最小为目标函数建立模型,研究了关于连续泊位布局、船舶动态到达以及岸桥时不变分配情况
10、的泊位和岸桥集成优化问题。吴迪,等12分析了码头泊位和岸桥之间的独立性与关联性,考虑连续泊位、船舶动态到达,以船舶靠泊时间和岸桥作业成本最小为目标构建模型,并提出了新的启发式算法对模型进行求解。Agra和Oliveira13分析了多种岸桥共同作业以及岸桥时变分配对泊位和岸桥集成分配的影响,考虑连续泊位布局、船舶动态到达以及岸桥移动约束等因素,并以最小化作业完成时间为目标建立了优化模型。Wang和Guo14在研究传统的泊位和岸桥分配问题时考虑了船舶到达延误的风险。徐皖东,等15针对集装箱码头连续泊位与岸桥调度中的资源和成本问题,采用增添缓冲时间方式,以复合成本最低为目标建立了泊位岸桥联合调度优化
11、模型,并设计了改进的遗传算法对模型进行求解。Tian,等16考虑连续泊位布局以及岸桥时变分配,以最小化船舶等待成本、作业成本以及岸桥移动成本之和为目标,建立了混合整数规划模型,并提出了基于时空冲突的算法对模型进行求解。Abou,等17根据时不变和时变岸桥分配策略以及是否允许岸桥有作业优先权,讨论了岸桥调度的四种情况。Niu,等18针对集装箱码头前沿调度和集卡调度,建立了泊位-岸桥-集卡集成调度的多目标联合优化模型,并设计了菌落算法进行求解。已有研究大多考虑了岸桥时变分配对泊位和岸桥集成调度的影响,少数考虑了集装箱转运模式对泊位和岸桥集成调度的影响。本文综合考虑岸桥时变分配和集装箱直接转运模式对
12、泊位和岸桥集成调度的影响,以最小化集装箱作业成本为目标,构建码头泊位和岸桥集成调度模型,设计求解算法并通过数值实验进行有效性和先进性分析。1问题描述与模型构建1.1问题描述在本文构建的泊位与岸桥集成调度优化模型中,集装箱采用直接转运模式,即直接将转运集装箱从上一程船转移到下一程船上,无需堆场储存;与之相对应的是常规的间接转运模式,即将中转集装箱暂时存放在堆场,然后再将其装载到下一程船上。直接转运模式可以节省堆场资源,但需要船舶的靠泊时间窗相匹配,而间接转运模式可以缓解集装箱船舶靠泊时间窗的限制,但会占用堆场储存空间,并产生额外的堆场运输成本。此外,模型还考虑了时变岸桥分配,即对于分配给集装箱船
13、舶的作业岸桥数量,在作业期间可变,从而提高岸桥利用率,减少船舶在港时间。基于对直接转运模式和岸桥时变分配的考虑,问题假设如下:(1)每艘集装箱船只靠泊一次。(2)直接转运仅用于集装箱在子船和母船之间转运。如果两艘船之间的到达时间间隔太长,直接转运的等待时间太长,则不宜从一艘船直接转运到另一艘船;在这种情况下,需要通过集装箱堆场缓存集装箱。(3)泊位满足所有船舶的靠泊条件。(4)岸桥总数量不变。(5)只考虑两艘船之间的直接转运。(6)所有岸桥的装卸效率相同。(7)不考虑岸桥移动时间。(8)作业时岸桥可以在相邻的泊位之间移动。1.2符号定义i,k:集装箱船序号;j:岸桥序号;n:集装箱船数量;l:
14、岸线长度;m:某时刻正在作业的船舶数量;li:某时刻正在作业的集装箱船i的长度;ai:集装箱船i的到达时间;di:集装箱船i的离港时间;qi:集装箱船i的集装箱数量;qik:集装箱船i和k之间的转运集装箱数量;wik:集装箱船i和k之间的等待时间;c1:单位集装箱正常的作业成本,是转运集装箱作业成本的两倍;c2:单位等待时间、单位延迟离港时间的成本;宋阳,等:考虑直接转运的泊位与岸桥集成调度优化-49技术与方法物流技术2023年第42卷第7期(总第442期)v:岸桥作业效率;si:集装箱船i的开始作业时间;di:船舶i实际离港时间;bijt:若t时刻岸桥j为船舶i服务,则取值为1,否则为0;e
15、:岸桥的总数量;hi:分配给集装箱船i的岸桥数量;eit:在t时刻,为集装箱船i服务的岸桥数量;yi:船舶i延迟离港的时间;fik:若集装箱船i和k存在直接转运,取值1;若集装箱船i和k不存在直接转运,取值0;xi:若集装箱船i已经靠泊作业过,取值1;若集装箱船i还未靠泊作业,取值0。1.3数学模型minz=i=1nc1qi-i=1nk=1nqik0.5c1fik+i=1nk=1nwikc2fik+i=1nc2yi(1)i=1mlil m(2)wik=|ak-ai+qivhi-qikvhi,i,k(3)i=1nxi=n(4)siai,i(5)i=1nfik1,k(6)bijt+bijt=1,i
16、i(7)i=1neite,t(8)yi=si+qivhi-di,didi0,didi(9)fik=0 or 1,i,k(10)xi=0 or 1,i(11)目标函数(1)表示最小化集装箱作业成本,包括岸桥作业成本、等待成本以及延迟离港的成本;式(2)表示岸线长度满足任一时刻船舶的靠泊要求;式(3)表示互为中转的船舶之间的等待时间;式(4)表示每艘船靠泊作业一次;式(5)表示开始作业时间晚于到港时间;式(6)表示每艘集装箱船的直接转运只发生一次;式(7)表示任一岸桥在任一时刻只服务一艘船;式(8)表示任一时刻,作业的岸桥数量不超过岸桥总数量限制;式(9)表示船舶的延迟离港时间;式(10)、式(1
17、1)表示决策变量。2算法设计本文通过启发式算法进行种群初始化,在生成初始种群之前,对船舶的靠港信息进行数据预处理,按照船期表确定船舶靠港的优先顺序,根据船舶之间是否存在直接转运进行配对;在获得初始解种群之后,采用改进的遗传算法对其进行进一步优化,通过交叉和变异使得适应度收敛,从而得到最优化的目标函数。本文染色体编码采用自然数染色体组编码的方式,随机生成初始种群,在经过数据预处理后,根据船舶靠港的优先顺序,随机分配泊位与岸桥,并根据实际情况对岸桥进行动态调度。优化模型的决策变量主要有集装箱船停靠位置与作业岸桥数量。种群初始化步骤如下:Step 1根据港口的船期表,对到港船舶进行排序,并根据是否存
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