详情

原文传递基于群智能算法的集装箱船舶配载优化研究

论文题名：	基于群智能算法的集装箱船舶配载优化研究
关键词：	集装箱船;多港口配载;群智能算法;自动化水平
摘要：	后疫情时代，我国积极复产复工，2021 年对外贸易顺差创下建国以来最高记录，中国成为名副其实的“世界工厂”，因我国 95%的外贸商品由海上运输，且以集装箱方式为主，爆发式增长的集装箱运力需求，使得我国大部分外贸航线出现“一舱难求”的窘境，对出口经济造成了巨大的阻碍，亟需有效手段提升集装箱船运力。　　通过优化集装箱船配载方案，可有效提升船舶舱位利用率，减少装卸时间，提高运营效率。目前集装箱船多港口配载问题多由人工完成，但随着货运量的提高，配载问题复杂度呈指数级增加、“多拉快跑”的需求也提高了对船舶适航性的要求导致求解难度骤增，集装箱船配载逐渐成为了一项艰巨且耗时的任务，亟需有效的自动化手段代替人工，以提高配载效率和质量。本文围绕集装箱船的多港口配载这一复杂问题展开研究，主要研究工作包含以下几个部分：　　(1) 船舶适航性约束的精确求解方法：对集装箱船结构、配载要求进行分析后，结合邦戎曲线求解法、静水力曲线求解法等方法，对船体强度中纵向剪力与弯矩的求解与校核方法进行分析并编程实现，对稳性计算涉及的初稳性、动稳性的求解与校核方法进行介绍与编程实现，结合某型集装箱船实船配载仪与实船配载计划进行装载实验，验证软件的有效性，为后续多港口配载问题提供精确的约束函数计算方法支持。　　(2) 考虑混装堆垛最少和装卸时间最短的粗粒度贝位排箱方案计算方法：以减少混装堆垛与装卸时间最短为目标，创新的提出了以同类箱组为最小计算单元的计算模型，通过同类箱组拆分与重组操作，结合混合模拟退火策略的遗传算法，考虑集装箱船舶强度的安全性约束，建立求解模型，提出并应用混合模拟退火策略的遗传算法，该算法克服了遗传算法收敛性过早的问题，通过仿真数据在所开发的集装箱船配载系统原型上进行验证，表明了该算法应用于本文提出模型求解时的有效性。该步骤以同类箱为最小计算单元，是计算粒度较粗的配载阶段，为后续精细计算提供初始配载方案。　　(3) 考虑倒箱数最少和岸吊操作时间最短的贝内精细排箱方案计算方法：基于贝位分配结果，设置单个集装箱为最小计算单元，以集装箱倒箱次数和岸吊作业时间最少为目标，考虑船舶浮态、初稳性和动稳性等约束建立数学模型，提出并应用混合粒子群算法对本文模型进行求解。根据实船数据开展配载实验，验证了该算法与应用方法的有效性。该部分为多港口配载方法中的精细粒度求解阶段，可在满足配载安全性与高效性要求的前提下，计算出可应用于实配操作的配载方案。　　本文工作按照配载实物分析、任务分解、约束设计、粗粒度配载方案求解、精细粒度配载方案求解的步骤，将集装箱船多港口配载优化这一复杂问题进行拆分，不同阶段采用不同的计算方法，可达到准确、高效求解的目的，对提升我国配载自动化水平具有一定的理论意义和实际应用价值。
作者：	刘军堂
专业：	控制工程
导师：	冉宁
授予学位：	硕士
授予学位单位：	河北大学
学位年度：	2022