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大宗散货码头群泊位-堆场集成调度优化研究
| 论文题名： | 大宗散货码头群泊位-堆场集成调度优化研究 |
| 关键词： | 大宗散货码头群;泊位-堆场集成调度模型;混合粒子群算法 |
| 摘要： | 大宗散货贸易在国际贸易中扮演着越来越重要的角色，大宗散货码头的运营效率也日益受到关注。泊位和堆场资源是大宗散货码头重要的稀缺资源，对泊位和堆场进行科学合理的调度，能够极大地提高资源的利用效率，从而提升码头的运营效率和服务水平。在此背景下，研究了大宗散货码头群泊位-堆场集成调度问题。 在大量查阅国内外相关文献的基础上，结合大宗散货码头运营的实际情况，构建了大宗散货码头群泊位-堆场集成调度多目标优化模型。该模型包含了两个层面的优化:大宗散货码头群之间的集成调度优化以及码头内部泊位和堆场的集成调度优化。优化目标由三部分组成:船舶在港停泊成本、货物从泊位到堆场的运输成本以及各码头泊位作业量的均衡化。在三个优化目标之间引入了权衡系数λ，并对该系数进行了灵敏度分析。 针对上述问题模型，提出了一种集成模拟退火法的混合粒子群算法来进行求解。由于模型中同时包含了泊位调度和堆场调度两大问题，因此在粒子编码上采用了分段编码方法。在种群初始化方面，采用了混沌理论使得初始种群具有多样性、遍历性等特点。在粒子状态更新方面，首先采用遗传算法中的交叉变异方法，再加入模拟退火操作，增强了算法的全局搜索能力。 以舟山群岛大宗散货码头群为例进行实证研究，选取铁矿石码头群作为研究对象，从码头实际运营情况中提炼出泊位、堆场、船舶等基础数据，形成实验算例。在算法参数设置上，通过大量的实验采用对比分析的方法来确定参数。为了验证模型与算法的有效性，设计了多组实验。第一组实验，将混合粒子群算法与粒子群算法对比分析，验证了混合粒子群算法在求解质量和稳定性方面的良好性能。第二组实验，用集成调度模型对实验算例分别进行求解，实验结果显示在不同的问题规模下，集成调度方案都要优于原有的人工调度方案。第三组实验，将码头独立调度和码头群集成调度作对比分析，实验结果表明集成调度的结果要优于独立调度。通过上述三组实验，说明码头间的集成调度能够优化各码头的资源配置，验证了集成调度模型的科学性和混合粒子群算法的适用性。 |
| 作者： | 李仁健 |
| 专业： | 物流工程 |
| 导师： | 彭建良 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 浙江工商大学 |
| 学位年度： | 2014 |
| 正文语种： | 中文 |
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