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文檔簡介
1、堆場是港口物流的一個(gè)重要組成部分。堆場堆存計(jì)劃直接影響到碼頭的作業(yè)效率以及經(jīng)濟(jì)效益。研究制定一個(gè)合理的堆存策略,有利于降低堆場提箱作業(yè)時(shí)的翻箱量,從而降低機(jī)械成本,減少堆場作業(yè)時(shí)間,提高碼頭裝卸速度,進(jìn)而提高堆場堆存能力。
集裝箱碼頭的堆場可分為前方堆場和后方堆場,本文的研究集中于國內(nèi)外的學(xué)者關(guān)注較少的后方堆場的堆存策略。傳統(tǒng)的后方堆場堆存策略是將不同提單號、不同貨主的集裝箱堆放到不同的貝,這在一定程度上減少了翻箱量,但也
2、帶來了堆場空間上的極大浪費(fèi)。本文采用不同提單號、不同貨主的集裝箱堆放到同一貝的混合堆存策略,考慮不斷變化的堆存狀態(tài),為每一批到達(dá)堆場的集裝箱分配指定貝內(nèi)的箱位。本文在對實(shí)際問題進(jìn)行了一定簡化的基礎(chǔ)上,建立了以提箱時(shí)間為制約因素,以最小化翻箱率為目標(biāo)的后方堆場箱位分配模型。
由于箱位分配是一個(gè)NP難問題,難以用傳統(tǒng)的優(yōu)化方法解決。本文首先采用遺傳算法進(jìn)行求解。通過分析文獻(xiàn)遺傳算法一次只優(yōu)化一個(gè)待分配箱的不足,提出了一次對一批
3、待分配的集裝箱進(jìn)行整體優(yōu)化的分配策略,并對遺傳算法過程中的每個(gè)步驟進(jìn)行了一定的改進(jìn)。通過與文獻(xiàn)中的遺傳算法的對比,驗(yàn)證了本文提出的基于遺傳算法的箱位分配策略在實(shí)際的貝規(guī)模范圍內(nèi)優(yōu)化效果更好。
接著,針對遺傳算法運(yùn)行效率不高的問題,提出了采用啟發(fā)式方法求解的方案。通過分析貝內(nèi)集裝箱優(yōu)先級數(shù)值與翻箱的關(guān)系,總結(jié)出了三條啟發(fā)式規(guī)則,并提出了基于這些規(guī)則的啟發(fā)式算法。通過與遺傳算法優(yōu)化效果和優(yōu)化時(shí)間對比,說明了啟發(fā)式方法運(yùn)行效率高
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