10.3969/j.issn.1671-1637.2017.06.013
不确定因素下的集装箱码头车船间装卸作业集成调度
为了提高集装箱码头的效率,建立了集装箱码头车船装卸作业集成调度模型;考虑了装卸同步作业与一些实际约束条件,如岸桥、龙门吊间干扰和安全距离等,以及生产调度中的不确定因素,如岸桥、集卡的速度变化等,设计了改进的多层遗传算法求解模型;为了确定随机变量的具体值,在传统的遗传算法中引入蒙特卡罗法,为了使得集装箱在集卡间均衡分配,在传统的遗传算法中引入均衡算子;通过试验验证模型和算法的可行性和有效性,并进行了改进的多层遗传算法中引入均衡算子与未引入均衡算子间的对比试验.分析结果表明:引入均衡算子后的装卸作业完成总时间为7 437.8 s,比未引入均衡算子减少760.3 s,且在引入均衡算子的试验中50 FEU集装箱均匀分配给了5辆集卡,而在未引入均衡算子的试验中未能均匀分配;固定龙门吊和岸桥数量,改变集卡的数量,通过比较每组试验中作业总完成时间和边际效益值,得出当集装箱数量为80、90、100 FEU时,最优设备配比为3台龙门吊、10辆集卡和4台岸桥.可见,改进的多层遗传算法可以提高集装箱码头车船装卸作业的效率,是解决集装箱装卸作业集成调度问题的一种有效方法.
综合运输、铁水联运、集装箱装卸作业、集成调度、改进的多层遗传算法、铁路作业区
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U169.6(工商业运输)
国家自然科学基金项目71390332;中央高校基本科研业务费专项资金项目2017YJS100;民航科技项目201501
2018-03-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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