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原文传递配煤与装船协同调度优化研究

论文题名：	配煤与装船协同调度优化研究
关键词：	散货港口;配煤作业;装船作业;协同调度
摘要：	随着世界范围内集装箱港口智慧化转型升级的不断推进，以煤炭、铁矿石等为代表的大宗散货港口也开始向设备工艺的自动化、无人化方向改造，积极完善港口信息化基础设施建设，提高生产管理效率。2019年，交通运输部发布了《交通强国建设纲要》，文件指出推动港口智能化建设，部署协调联动的智能调度系统，提高企业运营效率和安全生产水平将是接下来港口建设工作的重点。　　然而相比于集装箱港口，散货港口的智能化发展较为滞后，这在一定程度上是受到了传统能源领域产业结构固化的影响。集装箱港口的作业标准化程度较高，其流程主要集中于货物在码头的堆存和转运。但对煤炭、铁矿石等大宗散货而言，由于其货物状态天然的不规则性以及货物属性的多样化，使得散货港口必须采用更加复杂的作业环节和流程才能实现对货物的有效管理。此外，散货港口独有的配矿生产环节更是进一步加大了生产运营组织的难度，使港口生产作业调度难以做到全局范围内的协同优化。　　在此背景下，本文以国内某大型煤炭港口的实际生产作业场景为基础，尝试采用先进的优化技术和方法解决复杂的煤炭港口调度问题。论文的主要研究方法和成果如下：　　（1）详细梳理了推动式煤炭港口出港作业环节的全部流程，分析了过程中港口经营者需面对的主要决策问题，阐明了配煤与装船作业协同调度的重要性和复杂性。通过对生产数据的分析，提炼出了生产作业场景中的关键要素与系统行为特征，首次提出并定义了“配煤与装船协同调度优化”问题。　　（2）针对问题在货物资源配置、生产设备调度等环节需满足的配置比例、生产任务先后顺序、库存容量限制以及设备与任务的兼容关系要求等多种类、多数量的复杂约束条件，利用目前在求解调度问题上具有领先性能的约束规划方法对问题建立了完整的逻辑关系模型；并从加入入港作业环节的角度，探讨了模型在更大范围生产场景下的扩展应用。　　（3）开展计算实验，参照实际生产数据设计了不同规模的标准测试数据集。从不同维度对模型的求解策略进行探讨并以计算实验的方式获得了模型求解的最佳配置。在对问题结构深入分析的基础上，设计了一种改进的变邻域搜索算法，以达到求解时间和质量的进一步提升。通过对测试数据和真实案例的全面测试和分析，验证了本文所提出的研究手段和方法在实际应用中的可行性和有效性。
作者：	李伟
专业：	物流管理
导师：	郑澜波
授予学位：	硕士
授予学位单位：	武汉理工大学
学位年度：	2021