摘 要

Abstract II

第1章 绪论 1

1.1 研究目的及意义 1

1.2 国内外研究现状 1

1.2.1 国内研究现状 1

1.2.2 国外研究现状 2

1.3 研究方法和技术路线 2

第2章 集装箱码头拖车调度现状及问题分析 4

2.1 集装箱码头装卸机械分析 4

2.2 码头运作流程 4

2.3拖车的调度方法 6

2.4 码头拖车调度问题分析 6

第3章 集装箱码头拖车调度建模 9

3.1 模型假设 9

3.2模型的构建 9

3.2 遗传算法 10

3.2.1 遗传算法简介 10

3.2.2遗传算法的设计 11

第4章 算例分析 12

4.1 算例 12

4.2 分析与计算 12

第5章 拖车调度的建议 22

第6章 结论与展望 24

参考文献 25

致 谢 26

摘 要

近年来，我国在经济发展上面取得了举世瞩目的成就，在集装箱港口领域，吞吐量也在持续增长，但在此大环境下面，集装箱港口的资源一直未能得到充分的利用，而码头的大顾客也就是船公司一直非常重视码头的生产效率，这直接决定了码头能否有机会装卸货物。国内外有很多学者就如何提高港口的效率，针对码头的多个不同的方面，多年来发表了很多学术文章，研究了码头各个部分对码头效率的影响。

本论文从码头的平面位移工具─拖车入手，探究一种不同于静态拖车服务于固定岸桥的调度方法，让拖车从全局出发，以减少空载路程为目标，去为不同的岸桥服务，而同时探究了堆场的分存原则和混存原则对拖车调度的影响。

研究结果表明：动态调度较静态调度而言，可以大大减少空载路程，这能有助于提高拖车效率，减少码头资源的浪费，进而提高码头的生产效率。

本论文的特色：同时比较拖车静态调度和动态调度的分存和混存原则下的空载路程，目标函数明了，遗传算法求解可信度高。

关键词：集装箱码头；拖车；拖车动态调度，遗传算法

Abstract

In recent years, China has achieved great success in economic development. In the area of ​​container ports, the throughput has continued to grow. However, under this environment, the resources of container ports have not been fully utilized, and the size of terminals has remained large. The customer, that is, the shipping company has always attached great importance to the production efficiency of the terminal, which directly determines whether the terminal can have the opportunity to load and unload cargo. Many scholars at home and abroad have published many academic articles over the years regarding how to improve the efficiency of the port, and have addressed many different aspects of the terminal. This has greatly helped the terminal industry.

This thesis starts with the plane displacement tool-trailer of the wharf, and explores a different dispatching method than the static towing service for fixed shore bridges. Let the trailer start from the overall situation, aim at reducing the no-load distance, and serve different shore bridges. At the same time, it explores the impact of the storage principle and the mixed storage principle on trailer scheduling.

The research results show that the dynamic scheduling can greatly reduce the no-load distance compared with the static scheduling, which can help to improve the trailer efficiency, reduce the wharf waste, and then improve the production efficiency of the terminal.

The characteristics of this paper are as follows: At the same time, the no-load distance under the principle of sharing and mixing of trailer static scheduling and dynamic scheduling is compared. The objective function is clear and the reliability of the genetic algorithm is high.

Key words: Container Terminal; Trailer; Trailer dynamic scheduling, Genetic A

第1章 绪论

1.1 研究目的及意义

近年来，国家经济高速发展，随着经济全球化进程的加快，我国和其他国家之间的货物运输也会变得越来越频繁。中国作为“世界工厂”，每年都向世界各地输出数以亿计的商品，而这些商品绝大多数都是通过水路运输的，时时刻刻有无数的商品通过集装箱船舶从一个港口运送到另一个港口。因此，集装箱码头作为水路运输过程中的重要结点，在水路运输的过程中有着举足轻重的地位。而在当今世界的工业运输中，速度显然是非常重要的指标，一个效率很高的港口,装船速度和卸船速度都很快，这就缩短了船舶在港停泊时间，让船方能有更多宝贵的时间来负责运输。这无疑就大大增加了这个码头在众多码头中的竞争力，让之成为船方装卸集装箱的首选码头。港内拖车的效率又直接影响了港口的运作效率，因此，提高拖车调度的效率就成了我们必须考虑的问题。 本文通过研究原有拖车调度的方法，并在此基础上设计一种新的全场拖车调度模型，使拖车能够突破作业线的束缚，服务于全场范围内的岸桥和场桥，进而提高港口装卸机械的利用率，减少拖车空驶，降低完成一系列指令所需要的功夫。良好的拖车调度方法是非常重要和实用的，拖车调度关系到全场集装箱的位移，而集装箱的装卸是港口的产品，所以如果拖车调度方法优秀，则可以减少交通拥堵，较低港口作业成本，提高港口作业效率，增强港口的竞争力^[1]。

1.2 国内外研究现状

1.2.1 国内研究现状

根据国内研究的文献可以总结出，国内学者对码头拖车调度作业问题的研究可以分成以下三类：

（1） 从拖车数量下手，比如曹志伟（2003）的《优化TPS集卡调度系统提高集装箱码头装卸效率》中，利用数学规划模型，将寻求最小拖车数量作为目标函数，计算连续工作条件下的最优拖车数量。

（2） 从拖车路径下手，比如张维英(2005)的《基于拖车路径优化的集装箱船配载模型研究》，将港口拖车路径的最小化作为目标函数，忽略其他因素的影响，假设各堆场和各泊位的距离是已知的，通过整数规划模型，并且运用Hopfiled神经网络算法对问题进行求解，从而得到一个优化的拖车调度计划。

（3） 从拖车调度下手，比如高玮、周强(2003)的《集装箱码头集卡作业模式比较及其建模与仿真》，针对拖车在执行任务时排队等待岸桥的情况进行了研究，将岸桥抽象理解为服务台，将拖车抽象理解为服务对象，利用排队原理建立数学模型，通过实验结果得出船舶作业所需要的拖车最优数量^[2]。

1.2.2 国外研究现状

根据国外研究的文献可以总结出，国外学者对码头拖车调度作业问题的研究可以分成以下三类：

（1） 拖车调度与堆场分配的问题: 这一类问题与拖车调度问题的不同之处在于，集装箱从船上卸下时存放在堆场中的位置是未知的，因此不仅要考虑拖车的分配计划，还有考虑将卸载的集装箱堆放在堆场中的什么位置。比如Bish E .K.（2013）的《Analysis of a new vehicle scheduling and location problem》同时研究集装箱从船上卸下时在应该放在堆场中的位置和所运输的拖车，利用贪婪算法进行求解并利用整数规划来解决堆场的分配问题^[3]。

（2） 拖车规模问题：这类问题通常是研究码头拖车调度中的最优拖车数量，比如Gobal SL,Kasilingam RG.（2014）的《A simulation model for estimating vehicle requirements in automated guided vehicle systems》，根据拖车和岸桥的空闲时间，建立拖车数量预测仿真模型，进而得出港口的最优拖车数量^[4]。

（3）拖车路线规划问题：比如Steenken,D.（2015）的《Routing of straddle  carriers at a container terminal with the special aspect of internal moves》，文章在研究拖车行驶路径时，同时考虑装箱和卸箱，以最短空驶路程为目标函数，求解得出最优路径。

1.3 研究方法和技术路线

本论文从收集数据及资料入手，通过研读文献、分析资料，寻找研究方法等方面深入开展研究，确定具体研究方法如下：以查阅网络和图书馆相关文献等形式收集与论文课题相关的历史数据资料；对收集的资料和数据进行梳理，对集装箱码头拖车调度方法进行分析，根据现有资料对拖车配置数量进行分析,利用遗传算法队模型进行优化,再得出结论与展望.

技术路线如下:

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