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基于群体智能算法的集装箱码头集卡调度研究
| 论文题名： | 基于群体智能算法的集装箱码头集卡调度研究 |
| 关键词： | 集装箱码头;群体智能算法;集卡调度;装卸工艺;作业流程 |
| 摘要： | 全球经济一体化与现代信息技术的发展,深化了现代企业之间的合作,同时也加剧了企业之间的竞争。传统的单个企业之间的竞争已经逐步演变为供应链与供应链之间的竞争,因此,现在物流技术也成为了提升企业核心竞争力的又一大因素。集装箱运输是运输史上的一次革命,也是现代物流业发展的一个重要标志,而集装箱码头作为集装箱运输的枢纽,连接着水上与陆上的集装箱运输,是现代物流的一个重要节点。所以,发展集装箱码头对促进码头所在城市及区域的经济发展具有不可替代的作用。同时,我国对外贸易量的逐年增加所引起的集装箱码头吞吐量的急剧上涨以及船舶大型化的发展趋势也都对我国各集装箱码头提出了更高的要求。面对国内外港口的激烈竞争,管理水平、生产效率、营运成本与服务质量日益成为集装箱码头的核心竞争力。因此,集装箱码头在发展过程中必须要注意其作业流程系统化、合理化,以其高作业资源的利用率,从而为到港船舶提供一个良好的装卸服务,降低集装箱船舶在港时间。 本文考虑我国集装箱码头对集卡的要求,以及集卡资源配置的复杂性,主要研究了采用“大作业面”工艺时集装箱码头集卡的调度问题。 通过对集卡调度问题的假设条件与目标函数的不断扩展与分析,本文逐步地将该问题转化为ATSP问题、MDVSP问题、VRP问题等,并建立相应的数学模型。最后根据实际情况将集卡调度同岸桥作业相结合,建立了协调岸桥的集卡调度模型。由于所建立的模型在求解上属于NP-hard问题,本文采用了现代优化算法中的群体智能算法,主要是结合了蚁群算法与粒子群算法,形成混合群体智能算法进行求解。通过一个模拟现实集装箱码头同时服务多艘船舶的案例,本文所建立混合群体智能算法能够很好收敛,并得到优于“作业线”装卸工艺的结果,这些结果表明本文所提出的模型与算法对解决集装箱码头集卡调度问题具有一定的现实意义。 |
| 作者： | 陈方鼎 |
| 专业： | 物流工程与管理 |
| 导师： | 唐丽敏 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 大连海事大学 |
| 学位年度： | 2008 |
| 正文语种： | 中文 |
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