集裝箱堆場(chǎng)智能算法研究.pdf

1、隨著世界經(jīng)濟(jì)一體化和全球化的飛速發(fā)展，以及船舶的大型化和高速化，我國(guó)經(jīng)濟(jì)迅猛發(fā)展，集裝箱運(yùn)輸發(fā)展迅速，對(duì)集裝箱港口的現(xiàn)有裝卸能力提出了挑戰(zhàn)。碼頭的集裝箱吞吐量迅速增長(zhǎng)，集裝箱碼頭的作業(yè)效率已不能滿足整個(gè)運(yùn)輸系統(tǒng)的需求，對(duì)碼頭的管理提出了更高的要求。在興建碼頭、泊位、投資設(shè)備和擴(kuò)大堆場(chǎng)面積的同時(shí)，另一有效途徑就是整合港口的現(xiàn)有機(jī)械和堆場(chǎng)資源，優(yōu)化管理。另外，鑒于碼頭一旦建成，堆場(chǎng)面積在一定時(shí)間內(nèi)一般不會(huì)發(fā)生變化，所以大力提高集裝箱堆場(chǎng)的利

2、用效率、管理水平等，是碼頭工作的主要問(wèn)題。
　　集裝箱碼頭作業(yè)系統(tǒng)由泊位子系統(tǒng)、堆場(chǎng)子系統(tǒng)、集疏運(yùn)子系統(tǒng)等多個(gè)子系統(tǒng)組成，不少碼頭管理者往往比較重視泊位子系統(tǒng)的管理，卻忽視堆場(chǎng)子系統(tǒng)的管理。事實(shí)上，堆場(chǎng)子系統(tǒng)的資源利用效率直接影響整個(gè)作業(yè)系統(tǒng)的作業(yè)效率。因此，有必要對(duì)集裝箱堆場(chǎng)系統(tǒng)的堆存優(yōu)化進(jìn)行研究，使堆場(chǎng)子系統(tǒng)的工作效率得以提高。
　　本論文主要進(jìn)行的是集裝箱碼頭堆場(chǎng)智能算法的研究，從裝卸流程的整體出發(fā)，對(duì)集裝箱的堆存和倒

3、箱方式兩方面進(jìn)行優(yōu)化管理，進(jìn)而提高碼頭的作業(yè)效率和服務(wù)水平。
　　首先，從集裝箱堆場(chǎng)常見(jiàn)的倒箱原因進(jìn)行分析，利用搜索技術(shù)理論通過(guò)實(shí)例提出了減少倒箱率的措施，主要對(duì)集裝箱堆場(chǎng)系統(tǒng)的優(yōu)化進(jìn)行了研究。
　　其次，對(duì)堆存的裝卸資源進(jìn)行了優(yōu)化，由于集裝箱的堆存狀態(tài)與理想發(fā)箱順序很難保持一致,倒箱操作是不可避免的.為降低堆場(chǎng)的倒箱率,提高作業(yè)效率，在獲得集裝箱的取箱順序前提下,將每取一個(gè)集裝箱所產(chǎn)生的可能狀態(tài)視為一個(gè)狀態(tài)結(jié)點(diǎn),所需的倒箱

4、次數(shù)加一個(gè)基數(shù)作為狀態(tài)結(jié)點(diǎn)間的連接權(quán),把倒箱優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為最短路徑求解問(wèn)題.脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Pulse-Coupled Neural Network,PCNN)具有獨(dú)特的自動(dòng)波并行傳播的特性,適用于求解大規(guī)模實(shí)時(shí)問(wèn)題,能一次求出源點(diǎn)到其它所有目標(biāo)點(diǎn)的最短路徑,從而獲得最優(yōu)的倒箱方案.其所需要的計(jì)算量?jī)H正比于最短路徑的長(zhǎng)度,與路徑圖的復(fù)雜程度及路徑圖中的通路總數(shù)無(wú)關(guān).
　　最后，得出結(jié)論在現(xiàn)有的堆場(chǎng)資源條件下，可通過(guò)優(yōu)化管理有效地