由于集裝箱運(yùn)輸具有高貨運(yùn)質(zhì)量、高運(yùn)輸效率和便于多式聯(lián)運(yùn)等特點(diǎn),已成為當(dāng)今世界最先進(jìn)的運(yùn)輸組織形式。近年來,隨著我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展與對外貿(mào)易的不斷擴(kuò)大以及集裝箱在運(yùn)輸中的廣泛應(yīng)用,我國沿海各港口集裝箱吞吐量大幅增長,如何對港口集裝箱物流系統(tǒng)進(jìn)行更加合理有效的規(guī)劃,最大限度地發(fā)揮其作業(yè)能力,是目前急待解決的問題,引起了眾多學(xué)者的關(guān)注。 當(dāng)前對于集裝箱碼頭的研究多使用基于數(shù)學(xué)規(guī)劃的方法,但是,集裝箱碼頭是由若干相互制約的動(dòng)態(tài)要素所構(gòu)成的多環(huán)節(jié)復(fù)雜隨機(jī)系統(tǒng),很難通過數(shù)學(xué)模型對其進(jìn)行完整描述。也有部分學(xué)者采用仿真方法對集裝箱碼頭展開研究,但是,計(jì)算機(jī)仿真僅能對給定的設(shè)計(jì)結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià),無法提供進(jìn)一步的輔助決策功能。因此,本文試用基于仿真的優(yōu)化(Simulation Based Opthnization,SBO)方法對集裝箱碼頭物流系統(tǒng)中的若干問題展開優(yōu)化研究。 雖然同傳統(tǒng)的基于數(shù)學(xué)規(guī)劃的方法相比,基于仿真的優(yōu)化方法擁有能夠更加準(zhǔn)確地描述復(fù)雜系統(tǒng)的優(yōu)勢,但是,它的應(yīng)用也存在著難點(diǎn),集中表現(xiàn)在計(jì)算代價(jià)過大,運(yùn)算時(shí)間過長,這也是限制該方法應(yīng)用和發(fā)展的主要原因。 為解決上述問題,本文以集裝箱碼頭物流系統(tǒng)作業(yè)優(yōu)化為背景,按照仿真模型的建立,仿真模型的驗(yàn)證,以及基于仿真的優(yōu)化方法的應(yīng)用三個(gè)步驟,從規(guī)劃層面到操作層面針對集裝箱物流系統(tǒng)的資源規(guī)劃與調(diào)度優(yōu)化問題進(jìn)行了研究,并對降低基于仿真的優(yōu)化方法的計(jì)算代價(jià)的方法進(jìn)行了相應(yīng)的探索與研究,具體研究工作如下: (1)分別對基于仿真的優(yōu)化方法和集裝箱碼頭物流系統(tǒng)優(yōu)化進(jìn)行了文獻(xiàn)綜述。對基于仿真的優(yōu)化方法,介紹了其發(fā)展歷史與分類、應(yīng)用現(xiàn)狀與難點(diǎn)以及未來的發(fā)展方向。針對集裝箱碼頭物流系統(tǒng),分別介紹了仿真技術(shù)、優(yōu)化技術(shù)和基于仿真的優(yōu)化技術(shù)在集裝箱碼頭物流系統(tǒng)優(yōu)化問題中的應(yīng)用情況和主要成果。 (2)利用面向?qū)ο蟮碾x散事件建模方法構(gòu)建了一個(gè)包括船舶、錨地、泊位、岸橋、堆場龍門起重機(jī)、內(nèi)部集卡、外部集卡和大門系統(tǒng)等在內(nèi)的集裝箱碼頭整體作業(yè)系統(tǒng)的仿真模型,充分考慮了模型中的諸多隨機(jī)因素。 (3)在規(guī)劃層面提出了應(yīng)根據(jù)不同時(shí)段的裝卸任務(wù)量來進(jìn)行集卡動(dòng)態(tài)配置。運(yùn)用仿真模型與優(yōu)化算法相結(jié)合的基于仿真的優(yōu)化方法對集裝箱碼頭動(dòng)態(tài)集卡配置問題進(jìn)行了求解,實(shí)驗(yàn)表明,求得的集卡配置數(shù)量在保證碼頭作業(yè)效率的前提下,減少了內(nèi)部集卡的平均等待時(shí)間,提高了集卡的利用率,降低了現(xiàn)實(shí)作業(yè)中對集卡資源的浪費(fèi)。 (4)針對基于仿真的優(yōu)化方法的計(jì)算代價(jià)過大的問題,通過將基于MPI消息傳遞標(biāo)準(zhǔn)的并行集群計(jì)算方法引入算法求解過程,設(shè)計(jì)了基于仿真的并行遺傳算法,大大減少了算法的運(yùn)算時(shí)間,提高了運(yùn)算性能。 (5)在規(guī)劃層面研究了在分散堆存策略下集裝箱碼頭的進(jìn)出口箱區(qū)規(guī)劃的問題。介紹了問題的背景,對該問題進(jìn)行了描述,采用基于仿真的遺傳算法對該問題進(jìn)行了求解。為了解決基于仿真的優(yōu)化方法的計(jì)算代價(jià)過大的問題,分別采用了并行計(jì)算和案例檢索兩種方法,用以減少算法的計(jì)算時(shí)間,并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了這兩種方法在降低計(jì)算代價(jià)方面的有效性。 (6)研究了集裝箱碼頭具體操作層面的集裝箱岸橋的調(diào)度問題。考慮到問題中的諸多隨機(jī)因素,仍然使用基于仿真的優(yōu)化算法對該問題進(jìn)行求解,分別采用遺傳算法、粒子群算法和模擬退火算法作為其上級(jí)優(yōu)化器,對該問題進(jìn)行了求解。針對三種不同的優(yōu)化算法作為基于仿真的優(yōu)化中的上級(jí)優(yōu)化器的情況,對它們的應(yīng)用性能進(jìn)行了對比分析。 (7)在操作層面研究了為減少裝船作業(yè)中的倒箱次數(shù)而在堆場提前進(jìn)行的集裝箱預(yù)倒箱問題。建立集裝箱預(yù)倒箱問題的整數(shù)規(guī)劃模型,設(shè)計(jì)了一種二元編碼方式的多階段遺傳算法對其進(jìn)行了求解。引入混亂系數(shù)的定義來作為問題的目標(biāo)評(píng)價(jià)值,設(shè)計(jì)了算法進(jìn)化的啟發(fā)式算子和對解進(jìn)行最終完善改進(jìn)的啟發(fā)式規(guī)則。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,該算法比以往的研究獲得了更優(yōu)的倒箱步長,為集裝箱預(yù)倒箱問題提供了一種有效的調(diào)度計(jì)劃產(chǎn)生方法。
【學(xué)位單位】：東北大學(xué)　
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2010
【中圖分類】：N945.15;O221
【部分圖文】：

是岸壁式集裝箱裝卸橋。岸壁式集箱裝卸橋簡稱岸橋、橋吊、裝卸橋，是一種體積龐大(高度可達(dá)70米以上)，自重非常重(有700噸以上)，價(jià)格昂貴(約幾千萬人民幣)的集箱碼頭專用設(shè)備，見圖3.2。根據(jù)世界集裝箱碼頭營運(yùn)經(jīng)驗(yàn)，一般情況下一個(gè)集裝箱泊位平均可配備裝卸橋1一3臺(tái)。一29一

圖3.2岸壁式集箱裝卸橋Fig.3.2QuayCrane場裝卸機(jī)械設(shè)備:場裝卸設(shè)備主要有龍門起重機(jī)、正面吊以及集裝箱叉車等。門起重機(jī)簡稱龍門吊，又稱場橋，它是一種在集裝箱場地卸的設(shè)備。龍門起重機(jī)有輪胎式龍門起重機(jī)(RubberTired起重機(jī)(RailMountedGantryCrane)兩種類型。門起重機(jī)的主要特點(diǎn)是機(jī)動(dòng)靈活、通用性強(qiáng)。它不僅能前向90度，設(shè)有轉(zhuǎn)向裝置，可從一個(gè)箱區(qū)轉(zhuǎn)向另一個(gè)箱區(qū)進(jìn)軌道式龍門吊相比，運(yùn)行平穩(wěn)性較差。

?宦畚牡詘蘇錄?跋淶鞫戎械腦さ瓜湮侍獾難芯坑敕治?從圖8.10中可以看出，隨著算法循環(huán)次數(shù)的增多，找到的最優(yōu)解的步長也越來越小，由于遺傳算法本身的隨機(jī)性，循環(huán)次數(shù)越多，找到步長小的解的可能性也就越大，但隨著循環(huán)次數(shù)的增多，計(jì)算代價(jià)也越來越大，而且當(dāng)循環(huán)次數(shù)足夠大以后，最優(yōu)的解的步長將不再發(fā)生變化，從圖中可以看出，在計(jì)算的實(shí)例中，當(dāng)循環(huán)次數(shù)達(dá)到30以后，最優(yōu)解的步長停止在36步，不再發(fā)生變化。(2)每階段的倒箱步數(shù)在多階段遺傳算法中，通過調(diào)整每階段所進(jìn)行的倒箱步數(shù)，研究其對于算法性能的影響
【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前3條

1 汪興東;集裝箱堆場堆存策略的比較研究[D];大連海事大學(xué);2011年

2 農(nóng)官彬;新型集裝箱港口物流系統(tǒng)規(guī)劃設(shè)計(jì)與Flexsim仿真[D];山東科技大學(xué);2011年

3 尹立鵬;基于Flexsim的集裝箱碼頭后方堆場功能區(qū)布局優(yōu)化[D];大連海事大學(xué);2012年

本文編號(hào)：2879741