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预约模式下港外集卡送取箱调度研究
| 论文题名： | 预约模式下港外集卡送取箱调度研究 |
| 关键词： | 港口管理;集疏港作业;调度策略;预约模式 |
| 摘要： | 随着国际贸易的快速发展，各国之间的海上贸易愈发频繁，促使了港口集装箱运输行业的快速发展，港口集装箱吞吐量得以快速增长，对集装箱码头集疏港效率提出了更高要求。港外集卡在集疏港作业高峰期大量集中在港区闸口，一方面降低了港区的整体作业效率，另一方面，港外集卡等待时间长、运作效率低，降低了集卡的周转效率。集卡预约系统的提出有效缓解了港区闸口拥堵的问题，港外集卡调度是集装箱码头集疏港作业的关键问题之一，合理调度港外集卡可以有效提高集疏港系统的整体运作效率，减少集卡车队运营成本。 本文针对集装箱码头港外集卡集疏港作业调度优化问题，首先分析集装箱码头集疏港作业流程，港外集卡在集疏港过程中的工作环节，码头预约模式及其对集疏港作业过程的影响，结合上述研究基础，确定研究问题为多码头—多港外堆场的港外集卡集疏港调度问题。以集卡车队总运营成本为优化目标，考虑预约软时间窗和超时惩罚机制，建立了基于预约模式下的港外集卡调度模型。 结合研究问题求解复杂的特点，设计了基于预约模式下港外集卡调度问题的F-DT-Q算法(Fuzzy Double-table Q Algorithm)，应用改进的ε-greedy策略提高了算法的收束效率，针对部分状态学习不充分的问题，提出基于模糊状态集的动作选择策略，提高了算法学习精度。同时考虑码头与港外堆场作业情况不同，设计双动作组并采用双Q表进行算法学习，采用跨表更新的方式对Q值进行更新。利用离散事件系统对仿真模型进行推进，为后续的研究提供参考。 最后设计实验验证算法性能，结果表明：1）F-DT-Q算法具有良好的优化性能。在可变成本部分，优化率约48%；总成本综合优化率约11%。2）在算法性能方面，基于模糊状态集的动作选择策略可以有效缩短达到收敛目标所需的迭代次数，平均收敛优化时间约19%，且随状态空间增大，收敛优化时间会继续缩短。3）F-DT-Q算法拥有良好的动态调度能力，考虑道路拥堵、港区作业时间等不确定性因素的情况下，对比原优化序列，F-DT-Q拥有更强的自调节能力，可变成本优化率约13%。 |
| 作者： | 权俊鸣 |
| 专业： | 水利工程 |
| 导师： | 周鹏飞 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 大连理工大学 |
| 学位年度： | 2021 |
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