不確定環(huán)境下集裝箱碼頭堆場(chǎng)資源調(diào)度.pdf

1、伴隨著全球經(jīng)濟(jì)一體化、全球化趨勢(shì)的發(fā)展，集裝箱運(yùn)輸保持了較高的增長(zhǎng)速度。集裝箱運(yùn)輸?shù)脑鲩L(zhǎng)，集裝箱船舶的大型化、高速化，使得集裝箱碼頭的作業(yè)效率成為集裝箱運(yùn)輸?shù)钠款i。如何提高集裝箱碼頭作業(yè)效率，減少船舶在港時(shí)間已成為國(guó)內(nèi)外相關(guān)學(xué)者研究的重要課題。堆場(chǎng)空間和龍門(mén)吊是堆場(chǎng)系統(tǒng)稀缺資源，對(duì)整個(gè)集裝箱碼頭作業(yè)能力和效率瓶頸作用越來(lái)越明顯，因此優(yōu)化堆場(chǎng)系統(tǒng)作業(yè)是解決這一問(wèn)題的有效途徑。目前大多數(shù)的研究成果集中于確定環(huán)境下集裝箱碼頭堆場(chǎng)系統(tǒng)的研究，忽

2、視了不確定因素的影響，然而它們?cè)谀撤N程度上影響著分配決策。論文研究的目的就是綜合考慮集裝箱碼頭堆場(chǎng)資源調(diào)度的不確定性、動(dòng)態(tài)性和復(fù)雜性，對(duì)不確定環(huán)境下堆場(chǎng)資源調(diào)度問(wèn)題的理論、模型及求解算法進(jìn)行了較為系統(tǒng)地研究，為堆場(chǎng)系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度理論提供研究支持，同時(shí)也為實(shí)際的碼頭管理提供指導(dǎo)。本文的主要工作如下：
　　 第一，建立了堆場(chǎng)箱位分配隨機(jī)規(guī)劃模型。根據(jù)堆場(chǎng)箱位管理要求將問(wèn)題分解為堆場(chǎng)區(qū)段分配和區(qū)段內(nèi)具體箱位確定兩部分。考慮到進(jìn)場(chǎng)箱的提箱

3、時(shí)間及出場(chǎng)箱的進(jìn)場(chǎng)時(shí)間的不確定性，分別建立了堆場(chǎng)區(qū)段分配隨機(jī)機(jī)會(huì)約束規(guī)劃模型及基于隨機(jī)變量樂(lè)、悲觀值的具體箱位分配模型，并設(shè)計(jì)了求解模型的混合智能算法和基于最優(yōu)解特征的近似啟發(fā)式算法。
　　 第二，建立了堆場(chǎng)箱位分配模糊規(guī)劃模型。該模型考慮了進(jìn)場(chǎng)箱提箱時(shí)間及出場(chǎng)箱離港時(shí)間是模糊變量情況，分別建立了堆場(chǎng)區(qū)段分配模糊期望值模型及具體箱位分配模糊機(jī)會(huì)約束規(guī)劃模型，并設(shè)計(jì)了求解模型近似啟發(fā)式算法。
　　 第三，建立了堆場(chǎng)箱位分配

4、模糊隨機(jī)規(guī)劃模型。考慮了進(jìn)場(chǎng)箱提箱時(shí)間及出場(chǎng)箱離港時(shí)間是模糊隨機(jī)變量情況，分別建立了堆場(chǎng)區(qū)段分配模糊隨機(jī)期望值模型及具體箱位分配模糊隨機(jī)機(jī)會(huì)約束規(guī)劃模型，并設(shè)計(jì)了求解模型混合智能算法和近似啟發(fā)式算法。
　　 第四，建立了龍門(mén)吊區(qū)段間調(diào)度隨機(jī)規(guī)劃模型。該模型研究了在規(guī)劃期內(nèi)龍門(mén)吊轉(zhuǎn)移一次和多次兩種調(diào)配策略下龍門(mén)吊區(qū)段間調(diào)度問(wèn)題，考慮到區(qū)段工作量是隨機(jī)變量，建立了龍門(mén)吊調(diào)度的隨機(jī)期望值規(guī)劃模型，設(shè)計(jì)了基于集束搜索算法思想求解算法。<