《大宗散货泊位堆场联合调度(数学建模)综述》由会员分享，可在线阅读，更多相关《大宗散货泊位堆场联合调度(数学建模)综述（18页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、数学建模竞赛 题 目 大宗散货泊位堆场联合调度 关键词 优化路径成本；混合整数规划模型；蚁群算法； 泊位与岸桥联合调度模型；Memetic算法； 摘 要： 码头作为货物运输的枢纽，是现代物流调度的重要节点，提高码头的运营效率，充分利用码头各种装卸设备，对促进码头所在城市或区域经济具有不可替代的作用。因此，本文为实现码头货物移动费用最小化目标，即优化运输车辆路径成本，在面向“作业面”的运输车辆作业模式下，建立了一个混合整数规划模型。针对该模型，设计了一种蚁群算法，有效求解了该问题。其次，本文为了实现惩罚费用最小化，制定了泊位选择与岸桥分配规则，从而提高岸桥资源利用率。最后，基于该规则，本文建立了
2、泊位与岸桥同步分配调度模型，对延迟完工的装卸任务量与岸桥资源调度成本设置不同级别的惩罚费用系数，并根据Memetic算法对模型求解。计算结果表明，调用规则后，离港时间明显提前，很大程度上减少了延迟停泊和离港的损失费用；此外，所需岸桥数量少于规则前，从而可减少岸桥过多移动的成本费。Abstract As the cargo transport hub, Wharf is an important part of modern logistics scheduling. It is vital to improve the efficiency of terminal operations, ma
3、ke full use of the port of loading and unloading equipment to promote the port city or regional economy. Therefore, for the realization of the mobile terminal cargo cost minimization, a mixed integer programming model based on work surface of the operating modes of transport vehicles is established
4、to minimize vehicle routing optimization of transport costs. According to this model, we design a based on ant colony algorithm, and effectively solve the problem. Additionally, to minimize the total time in harbor and make full use of quay crane resources, allocation rules of the berth and quay cra
5、ne are established. Finally, based on the rules, this paper established the berth and quay crane allocation synchronization scheduling model. And different levels of punishment for the delay completion tasks and quay crane movement deviating from the optimal berthing position are considered. The pro
6、posed Memetic algorithm is applied to solve it. And Experiments results show that Memetic algorithm is superior in running time.Key words: Optimize the path cost; Mixed integer programming model; Ant colony algorithm; Berth with gantry cranes scheduling model;Memetic algorithm;1、 问题的重述泊位和岸桥联合计划分为船舶到
7、达时间、船舶停靠时间、船舶停泊地点、服务船舶的岸桥数量以及服务船舶上需要装卸的集装箱数量。如下图显示了船舶靠泊过程中所包含的几个阶段，以及各个阶段船舶的周转时间。在这种情况下，涉及到离散和动态随机过程的泊位分配问题(BAP)中。为了提高运作效率，服务更多的船舶，集装箱码头应尽量减少能源消耗和消费成本。因此，一方面不论在有效的泊位分配中还是在岸桥调度中都应该尽可能地减小周转周期。另一方面在能源尽可能节约的基础上确保船舶按时离港。问题1：在一个调度周期内，有n条船装载k个品种的货物，在m个泊位中选择一个进行装卸作业，在p个堆场中选择1到3个进行储存，综合考虑货物的流入、储存以及流出，优化目标是货物
8、从泊位到堆场的移动费用（距离*数量）。假设同一品种的大宗散货是无差异的，因此不考虑货物的批次；出货量是均匀的、固定的，每天以固定的量出货；一条船上的货物可选择多个堆场进行存放，一个堆场只能存放一种类型的货物，但堆场与货物类型没有严格的对应关系。一艘船上只装载一种货物；一条船的货物20万吨左右，一个堆场的容量5万吨左右，所以一条船的货物需要在多个堆场存放；只考虑堆场的调度，一批货物对应多个堆场，堆场的数量还不固定；大宗货物的特性就是同一种类的货物是无差别的，货物是不定期流入，在堆场存放一段时间，然后均匀流出；一程船将一批货物（20万吨左右）从巴西等地远距离运送过来；在堆场存放一段时间，然后用二程
9、船（3万吨左右）短距离运送到各个公司；货物流入（计算卸货泊位到堆场的距离），货物流出（计算堆场到装货泊位的距离），优化目标是总距离*运送量。问题2：根据所查文献资料设计以下3个规则规则1：空闲泊位长度计算规则规则2: 最佳停泊位置的计算规则规则3: 船舶所需岸桥数量计算规则问题3：设计泊位与岸桥联合调度模型。设集装箱码头包括12 台岸桥，65块箱区，31台起重机和66 辆集卡。另外，岸桥的平均移动时间是88 秒，同时，码头的海岸线长度为1 100 m 分为了4 个停泊泊位。根据以往的数值经验，接下来连续五天的数据如下表所示，在这张表中，到达时间格式为天：时：分：秒。而且，码头起重机的能源消耗是
10、149.7 kWh / h，由于延迟的停泊和离港时间而造成的损失是800 美元/小时。根据本文提供的规则，对规划期内方案进行优化。2、基本假设2.1问题一的基本假设(1)假设一个调度期内，所运进的货物有足够的堆场进行存放；(2)假设在一个调度期内，码头对两艘同时到达的进口船舶和出口船舶调度装卸资源进行服务；(3)假设每辆运输车辆之间作业独立且功能相同，如车的承载量相同；(4)假设进口货物数量与出口货物数量相等，即运输车辆运输平衡；(5)假设无外部突发事件的影响，如恶劣天气、设备故障等；(6)假设由于货物存放在堆场的时间长度未知，不考虑其堆放的时间成本；2.2问题二与问题三的基本假设(1) 假设
11、船舶的装卸时间将依据所在泊位位置、岸桥的数量和生产率等因素确定， 也作为未确定变量来考虑；(2)假设泊位必须满足船舶物理条件(长度)的约束；(3)假设不考虑船舶吃水深度，不考虑移泊、甩港现象；(4)假设船舶长度要满足分配岸桥工作面的要求，即：分配岸桥数量不大于船舶 允许同时工作的岸桥数量；(5)假设船舶的最优状态是船舶到港即可靠泊，以平均效率对其服务；(6)假设每条船舶设有可以同时作业的最小岸桥数和最大岸桥数，只有当可用岸 桥数量达到最小岸桥数时才能开始作业；3、模型的建立与求解3.1问题一模型的建立与求解3.1.1问题分析考虑到码头运输车辆利用率，本文打破运输车辆传统固定“作业路”模式，采用
12、基于“作用面”的调度方式，综合考虑货物的流入、储存以及流出来实现货物在泊位与堆场之间的移动费用最小化目标。所谓“作业线”就是，运输车辆运载行驶一般都是单向的，即在卸船作业时，运输车辆空车等待卸船，装满货物后行驶到某堆场讲货物卸下，然后再空车行驶到泊位等待下一个卸船任务。在装船作业中，运输车辆在堆场中装满货物后到泊位等待装船，完成后再空车行驶到堆场进行下一个装船作业。而在“作用面”的调度方式中，运输车辆从码头前沿运货到堆场后不是空车返回岸边，而是提取出口货物放回岸边。即在待装船舶和待卸船舶同时到达码头泊位进行装卸作业的假设下，待装船通过岸桥将货物卸到在岸边等待的运输车辆上，运输车辆将货物运到码头
13、的堆场中存放后，再到下一个堆场提取出口货物，并将其运回到待装船的泊位上，最后运输车辆返回到待卸船的泊位上1。该过程就构成了一个运输车辆的运行回路，具体作业流程见图一。此外，一般来说，不管从泊位运输货物到堆场，还是从堆场到泊位，每辆运输车辆均会尽可能载较多的货物，当然不超过其最大承载量，所以，在这两段路径上的每辆运输车辆所运货物数量差异不大，即可设其单位路径成本一致。而对于在堆场之间以及泊位之间的运输，运输车辆是空载状态，所以可设其单位路径成本一致。因此，如何使得货物流入、流出的移动费用最小，可通过运输车辆在该两部分的行驶路径距离分别乘以其设定的单位路径成本，再使两者之和最小，从而达到优化目标。
14、图1 运输车辆作业流程图3.1.2模型的符号说明：一个调度周期内，到港的船舶数量；：码头泊位数量；：一个调度周期内泊位上停靠的待卸船舶数量，；：一个调度周期内泊位上停靠的待装船舶数量；：码头的堆场数量；：每辆运输车辆平均运载货物数量；：一个调度周期内运输车辆从待卸船舶所在泊位到堆场的运送次数；：一个调度周期内运输车辆从堆场到堆场的运送次数；：一个调度周期内运输车辆从堆场到待装船舶所在泊位的运送次数；：运输车辆在待卸船舶与待装船舶之间的运送次数；：一个调度周期内泊位上要卸载的货物总量；：一个调度周期内泊位上要装载的货物总量；：待卸船舶所在泊位到堆场的距离；：堆场与堆场之间的距离，考虑到货物会存放
15、一段时间，知 ；：堆场到待装船舶所占泊位的距离；：堆场所能容纳的货物数量，一般一个堆场只能容纳5吨左右货物；：运输车辆空载时的单位路径行驶成本；：运输车辆载有货物时的单位路径行驶成本；3.1.3面向“作业面”的路径成本优化模型根据运输车辆作用流程可知，可将运输车辆行驶的一个回路可分为四部分：待卸船舶所在泊位到堆场，进口堆场到出口堆场，出口堆场到待装船舶所在泊位，再由该泊位返回待卸船舶所在泊位2。此外，一般来说，不管从泊位运输货物到堆场，还是从堆场到泊位，每辆运输车辆均会尽可能载较多的货物，当然不超过其最大承载量，所以，在这两段路径上的每辆运输车辆所运货物数量差异不大，即可设其单位路径成本一致，即。而对于在堆场之间以及泊位之间的运输，运输车辆是空载状态，所以可设其单位路径成本一致，即。因此，要实现货物流入、流出的移动费用最小化，可通过建立以下目标函数实现。运输车辆路径成本最优化的目标函数为： (1-1)约束条件： (1-2) (1-3)
