CN114626754B 一种不确定环境下的多码头潮汐港泊位岸桥联合调度方法 （浙江工业大学）

一种不确定环境下的多码头潮汐港泊位岸一种不确定环境下的多码头潮汐港泊位岸叉算子和均匀变异算子来进行解空间的初步搜及两者均不采用的传统自适应遗传算法来验证不确定条件下的泊位和岸桥联合调度模型的有2由于本发明考虑了船舶到港时间和岸桥作业效率的不确定性，因此通过主动式策略，分别为船舶的期望到港时间和岸桥平均作业效率添加缓冲时间和缓冲效率A;,来本的期望和方差之和最小为目标函数如式(1船舶的作业成本是指从船舶靠泊到离港这一段时间内岸桥为其进行集装箱装卸服务能否正常离港对船舶和码头双方来说都十分重要，若无若船舶的到港时间早于其计划靠泊时间，船舶只能在锚地内3考虑到船舶待装船集装箱在堆场内的存放位置，每艘船舶都会有自身的理想靠泊位舶在其预分配码头的靠泊位置偏离理想靠泊位置时的单位偏离成本；xi是待调度船舶i的在确定船舶的靠泊码头时，首先必须确保所有的待调度船4；表示若船舶j靠泊在船舶i右侧，否则i*j;表示若船舶j否则除船舶靠泊码头与靠泊位置需要满足约束外，在靠泊时间上也有定在调度时船舶必须在其期望到港时间后再经过一个缓冲时间才能停靠，如约束(15)所(17)定义了当任意两艘待调度船舶需要占用同一段岸线时它们的靠泊时间和离港时间之-1,否5若不考虑约束(16)中的船舶作业时间与岸桥作业效率的关系，的岸桥都能提供服务，即分配到的岸桥的服务范围能覆盖到船舶的靠泊岸线区间；其中，6岸桥作业效率松弛分别为o'与or;,s另一半染色体则由随机生成策略生成，令船舶靠泊码头T]内随机整数，令船舶靠泊位置为内随机整数，令船舶靠泊时间为u'+o',令船舶分配到的岸桥数量在内随机生成整数；令起始岸桥编号为际到港时间4与计划靠泊时间yi中的较大者，并根据对和船舶的实际岸桥作业效率得V]为其可m为变异概率，由于算法求出的解随着迭代次数的增码头m已调度船舶集合pas由待调度船舶集合V按靠泊时刻从小到大得到码头m的待调度useful对船舶若其离港时刻dj大于靠泊时刻yi，则将j加入集合Vnow；Step以及起始岸桥编号q",得到调度时的空闲岸线区间集合Qidle；Step2.8：设调度时可7useful为可用岸线区间s的起始位置，为s的结束位置，则转Step2.11，否则，转Step与船舶的靠泊岸线区间[xi,xi+LiV]不存在重叠，则令NCs＝NCs-1；Step配到的起始岸桥编号q:"2q;",且i分配到的最后一台岸桥编号usefuli为内随机整数；Step2.15：令分配到的岸桥数Ci为内随机整数，令q"为内随机整数；Step2.16：将i从中移除，并添加至中；Step率nm-e"",并生成随机数r∈[0,1]，判断是否r＜paccept，若是，则进入下一步，否8[0005]Imai等[1]最早以科伦坡港的JCT和SAGT两个集装箱码头为例，研究了可单向共享其他作业环节等重要因素加以考虑。此后，对多码头资源调度的研究逐渐增多，Budipriyanto等[3]等利用仿真软件研究了不确定环境下的多码头泊位分配问题。Gutierrez等[4]等以拥有两条岸线的港口为对象研究了船舶到港时间不确定下的静态和动规划模型和全模糊线性规划模型。Krimi等[5]等首次研究了多码头协同机制下的泊位和岸9[8]在对多码头泊位岸桥联合分配问题的基础上考虑了船舶到港时间的不确定业调度的研究还十分稀少，大部分的研究只对确定环境下的多码头泊位-岸桥联合调度进[0007]本文对船舶到港时间和岸桥作业效率不确定的环境下对多码头潮汐港的泊位-岸以实际样本下调度方案的总成本的期望和方差最小为目标建立了非线性混合整数规划模成本的期望和方差之和最小为目标函数如式([0017]船舶的作业成本是指从船舶靠泊到离港这一段时间内岸桥为其进行集装箱装卸y是船舶在港口作业时的单位岸桥单位时间作业成本；Cii是待调度船舶i的靠泊时刻，i∈V；Api是船舶i实际离港时刻超过其期望离港时刻时的单位时间惩罚成本；di是船舶i的实际离船舶在其预计到港时刻之前到达等待时的单位时间等待成本；yi是待调度船舶i的靠泊时船舶在其预分配码头的靠泊位置偏离理想靠泊位置时的单位偏离成本；xi是待调度船舶i[0038]⃞+M(1-;)2x,+kvieB,jev(14)0；[0042]y,+M(1-:)2d,vi,jer,ixj(17)束(17)定义了当任意两艘待调度船舶需要占用同一段岸线时它们的靠泊时间和离港时间则-0,i,j∈V，i≠j；表示若船舶j在船舶i离港后靠泊，否则j∈V，i∈[0048]c,"sc,sc"vier(21)asb+M(3-x;-⃞-o)+MS;wie,meT(28)[0057]x,+k2s;"-M(1-)vieQ.(30)视为一个已知常量，则式(1)～约束(20)共同组成了不确定环境下泊位分配问题的优化模码头为[1，NT]内随机整数，令船舶靠泊位置为内随机整数，令船舶靠泊时间为u'+o',令船舶分配到的岸桥数量在内随机生成整数；令起始岸桥编号为J-,VV]为其m为变异概率，由于算法求出的解随着迭代次数的V0得到码头m已调度船舶集合由待调度船舶集合V按靠泊时刻从小到大得到码头m的该时间段起点",且离港时刻di不大于该时间段终点则转Step2.5，否则，转Stepuseful合对船舶若其离港时刻dj大于靠泊时刻yi，则将j加入集合Vnow；Step线区间集合若存在r∈Qidle，使岸线长度lr大于等usefulStep2.11：对靠泊岸线区间s内的所有可用岸桥qe[q;",q;"],若其服务范围[s",e"1与船起始岸桥编号q"2q:",且i分配到的最后一台岸桥编号q;""+c;-1sq;"+NC,-1,转Stepuseful度T＝T0[0065]本发明将贪婪构造策略、遗传算法和模拟退火算法相结度模式下算法所求得的该集装箱港口3号码头的最终调度式下算法所得的该集装箱港口3号码头的最终调度得到的2号码头的最终调度方案，图4(c)是该算例在M+U调度模式下算法得到的3号码头的成本的期望和方差之和最小为目标函数如式([0080]船舶的作业成本是指从船舶靠泊到离港这一段时间内岸桥为其进行集装箱装卸y是船舶在港口作业时的单位岸桥单位时间作业成本；Cii是待调度船舶i的靠泊时刻，i∈V；Api是船舶i实际离港时刻超过其期望离港时刻时的单位时间惩罚成本；di是船舶i的实际离船舶在其预计到港时刻之前到达等待时的单位时间等待成本；yi是待调度船舶i的靠泊时船舶在其预分配码头的靠泊位置偏离理想靠泊位置时的单位偏离成本；xi是待调度船舶ij(12)[0100]x,+M(1-)2⃞+;,vieB,iev(13)[0101]⃞+M(1-;)2x,+viev,jev(14)0；[0105]y,+M(1-:)2d,vi,jer,ixj(17)[0106]y,+M(1-;)2d;wiev,jev(18)束(17)定义了当任意两艘待调度船舶需要占用同一段岸线时它们的靠泊时间和离港时间[0111]c,"sc,sc"vier(21)[0120]x,+k2s;"-M(1-)wiQ.(30)视为一个已知常量，则式(1)～约束(20)共同组成了不确定环境下泊位分配问题的优化模ci是分配给待调度船舶i的最小岸桥数量，i∈V；是分配给待调度船舶i的最大岸桥头1的岸线长度为1000m，拥有平均作业效率为15TEU/h的岸桥11台；码头2的岸线长度为[0129]表2为该港口各码头在计划期内受潮汐影响后的各时刻水深，考虑到船舶延误离[0132]由于同一码头的所有岸桥均在同一轨道上移动，而岸桥需要占用一定的岸线空弛与岸桥作业效率松弛分别为o'与o;,:另一半染色体则由随机生成策码头为[1，NT]内随机整数，令船舶靠泊位置为内随机整数u'+o',令船舶分配到的岸桥数量在内随机生成整数；令起始岸桥编号为船舶的延误到港时间4-9,计算得到船舶的延误到港成本Costarrd，并转Step1.6；Step算船舶待装船集装箱的转运成本Costtran；VV]为其m为变异概率，由于算法求出的解随着迭代次数的V0得到码头m已调度船舶集合vas,由待调度船舶集合V按靠泊时刻从小到大得到码头m的该时间段起点e",且离港时刻di不大于该时间段终点",则转Step2.5，否则，转Stepuseful合对船舶若其离港时刻dj大于靠泊时刻yi，则将j加入集合Vnow；Step以及起始岸桥编号q",得到调度时的空闲岸线区间集合Qidle；Step2.8：设调度时可线区间集合若存在r∈Qidle，使岸线长度lusefulStep2.11：对靠泊岸线区间s内的所有可用岸桥qe[q;",q;"],若其服务范围与船始岸桥编号且i分配到的最后一