摘 要

在集装箱码头的作业过程中经常发生各种干扰事件，导致原有的作业计划不再为最优方案，降低了码头的生产作业效率。因此，在扰动发生后，需要采取一定措施的对原计划进行调整，最大程度上减少扰动的影响。泊位和岸桥是码头生产中的两种关键性的资源，合理的泊位和岸桥分配能够有效的提高码头的生产效率。利用干扰管理思想针对泊位和岸桥分配以及集装箱码头常见的干扰因素，本文主要完成以下研究内容：

（1）研究集装箱码头的生产作业流程，对集装箱码头上的两类重要资源——泊位和岸桥的调度分配进行调查研究，分析码头生产中常见的干扰因素以及其影响，研究干扰恢复策略。

（2）通过（1）中的研究分析，确定模型研究的恢复目标，考虑恢复成本、船舶总在港时间以及与原计划的偏差程度，假设合理的条件，设置参数建立集装箱码头干扰恢复的数学模型。

（3）基于干扰恢复模型的特点，选择了使用遗传算法对模型进行求解，介绍分析遗传算法的特点，研究遗传算法的编码规则、选择、交叉、变异等算法流程。并且根据本文模型设计了本文的遗传算法求解规则。

（4） 通过算例实验及分析验证了算法及模型的有效性，将利用本文模型得出的的结果与先到先服务原则计算出的结果相比较，证明了本文算法及模型的有效性、优越性。并且分析了本文研究内容的经济性、实用性。

关键词：集装箱码头 泊位和岸桥 协同分配 干扰恢复 遗传算法

Abstract

Various interference events often occur during the operation of container terminals, resulting in the original operation plan is no longer the optimal program, reducing the production efficiency of the terminal. Therefore, after the disturbance occurs, it is necessary to take some measures to adjust the original plan and minimize the impact of the disturbance. Berths and quayside bridges are two key resources in the production of terminals. Reasonable berths and quayside bridge allocations can effectively improve the production efficiency of the terminals. Using the idea of ​​interference management to address the berths, quayside bridge allocation, and common interference factors in container terminals, this paper mainly completes the following research contents:

(1) To study the production operation process of container terminals, investigate and study the two important types of resources on the container terminal—the berths and the quayside bridges' dispatch and distribution; analyze the common interference factors in dock production and its impact; and study the interference recovery strategies.

(2) Through the research and analysis in (1), determine the recovery objectives of the model study, consider the restoration cost, the time of the total ship in port and the degree of deviation from the original plan, assume a reasonable condition, and set the parameters to establish the mathematics of the interference recovery of the container terminal model.

(3) Based on the characteristics of the disturbance recovery model, we chose to use genetic algorithm to solve the model, introduce the characteristics of the genetic algorithm, and study the algorithmic rules of the genetic algorithm such as coding rules, selection, crossover, and mutation. According to the model of this paper, the genetic algorithm solving rules of this paper are designed.

(4) The effectiveness of the algorithm and the model are verified by numerical experiments and analysis, and the results obtained by using this model are compared with the results calculated by the first-come-first-serve principle, which proves the effectiveness of the algorithm and the model Superiority. And analyzed the economy and practicality of the content of this study.

Key Words: container terminal Berth and Shore Bridge Cooperative allocation

Interference recovery Genetic algorithm

目录

第1章 绪论 1

1.1研究背景 1

1.2国内外研究现状 2

1.3研究目的及意义 3

1.4研究内容 3

第2章 码头前沿资源及干扰分析 5

2.1码头生产调度流程 5

2.2泊位和岸桥分配问题研究 6

2.2.1泊位分配 6

2.2.2岸桥调度 7

2.2.3协同调度 8

2.3干扰管理理论 8

2.4集装箱码头干扰因素分析 9

2.4.1干扰因素的来源 9

2.2.2干扰因素分类 10

2.5干扰度量及恢复策略 11

2.6本章小结 11

第3章 建立干扰恢复模型 13

3.1问题界定与描述 13

3.2模型符号说明 13

3.3构建干扰恢复模型 14

3.3.1模型目标函数 14

3.3.2约束条件 15

3.4本章小结 16

第4章 模型求解算法 17

4.1遗传算法介绍 17

4.2遗传算法设计 18

4.2.1染色体编码 18

4.2.2初始化种群 19

4.2.3适应度函数 19

4.2.4选择过程 19

4.2.5交叉和变异过程 20

4.3本章小结 20

第5章 算例验证及分析 21

5.1算例设计 21

5.2算例求解及分析 23

5.3经济性及环保性分析 25

5.4本章小结 25

第6章 总结与展望 26

6.1总结 26

6.2展望 26

参考文献 28

致谢 30

第1章 绪论

1.1研究背景

在经济全球化的发展的趋势下，港口在各国经济贸易往来中发挥着越来越重要的作用，集装箱码头的竞争日益激烈，各个港口为了提高自身的竞争力，吸引船舶到港，提高港口的运营效益，在港口规模没有扩大的情下，往往会采取各种方法来提升服务质量以及生产效率，从而提高自身竞争力。提升自身服务效率的重要方法就是尽量提高码头现有资源的利用率，让现有的资源在短时间内为更多的客户服务就能够有效的提高码头的生产效率。在集装箱码头上，有两种至关重要的资源——泊位和岸桥。这两种资源的合理分配是提高码头效益、保持码头核心竞争力的关键因素。

泊位和岸桥这两中码头关键资源的合理调度能够最大程度上减小船舶在码头的靠泊作业时间，也能够减小集装箱的装卸费用，关系到整个码头的作业效率。单独的泊位调度或者是岸桥调度虽然能在一定程度上得到较为优化的计划。但是，泊位和岸桥是两种密切相关的资源，靠泊位置决定了分配的岸桥编号与数量，分配的岸桥数量有决定了该泊位的使用时长，两者相互关联。因而，现在对集装箱码头的相关研究多数是研究泊位和岸桥来联合调度问题。

国内外的相关专家学者在对于泊位和岸桥协调调度优化的问题上做出了大量的研究工作，目前已取得很好的进展。在对于这个问题的研究上，多数学者是采用设置合理的条件来建立起整数规划模型，然后一些启发式算法来进行求解，包括遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法等。这些研究多数是基于码头的确定性环境作业环境中，即不考虑不确定性的干扰事件的发生。船舶到港、岸桥数量、泊位位置、装卸箱量等这些信息都是已知的，并且在整个的研究规划期内都不会发生变动。但是，对于集装箱码头的生产作业而言，虽然船舶的到港时间、装卸箱量等信息码头都可以提前得知，并且信息相对稳定可靠。但是，在码头的实际运营操作过程中，由于现实生活中的不确定因素时常发生，比如船舶受到天气影响不能准时到港、船舶紧急靠泊、码头作业设备故障等。这些不确定的干扰因素的发生往往会对原有的作业计划产生影响，使原计划不可行或是不再最优。这时就需要采取相关措施来减少干扰的影响，使得码头能够恢复正常作业并且具有较好的收益。因此，对集装箱码头的干扰恢复问题的研究，不仅仅具有是理论研究意义，更是具有重大的现实经济意义，已经成为码头问题研究中的重要课题。

1.2国内外研究现状

泊位和岸桥是集装箱码头上两种至关重要的资源，合理的泊位分配和岸桥调度计划能够有效的提高码头生产效率，减小所有的总船舶在港时间，从而提高码头的收益。国内外学者针对岸桥调度与泊位分配问题做出了大量的研究，开发创造出一系列数学模型与求解算法。如Nishimura等^[1]设计了改进的遗传算法对离散性的泊位分配问题进行求解。Imai等^[2]考虑了不同船舶具有不同的优先等级，在此基础上了建立泊位和岸桥分配的数学模型，并采用遗传算法进行求解。Kim等^[3]研研究的是离散性的泊位问题，设计了改进的模拟退火算法来求解。。Wang等^[4]只研究了泊位的分配，采用多阶段决策的思想来进行研究。并利用随机数搜索算法来求解模型。以上这些研究都是在确定性条件下的，目的是能够获得最优的泊位和岸桥调度计划，然而不确定的干扰事件时常发生，些干扰事件的发生会影响原有资源分配计划，使原有方案不可行。这时，需要对计划进行调整，以减少干扰事件对系统的负面影响，我们称之为分配干扰管理。

近年随着码头研究问题的逐渐深入，对码头干扰的研究原来越多，干扰管理思想在港口生产管理中得到了越来越多的应用。国外学者M.F.Monoaca等^[5]通过考虑最小化所有船舶总的在港时间，建立了一种连续泊位动态分配模型并进行求解。林庆福等^[6]针对如何降低码头干扰问题，建立了连续型泊位-岸桥集成分派的混合整数规划模型，根据船舶不同延期程度，建立了基于泊位和岸桥调整的分层调整模型。研究不同延期程度的最优调整方案。韩子龙等^[7]借鉴干扰管理的思想，根据不同干扰因素对泊位－岸桥计划干扰程度的不同，制定出相应的岸桥调整策略与泊位调整策略。利用一阶数理逻辑分别对岸桥和泊位调度干扰恢复进行建模描述，设计了基于最小松弛度与顺序性的NCL的求解规则，采用基于字典顺序的求解方法进行求解。李孟泽^[8]建立了以恢复成本最低以及离港时间最快的双标干扰恢复模型，采用了基于吱呀轮优化的启发式算法。杨春霞，王诺等^[9]基于干扰管理思想，提出了相应的干扰管理决策方法: 在干扰事件发生前后，首先确定干扰事件的性质，并选择合适的恢复策略，建立综合考虑新计划性能、恢复成本和与原计划偏离度等三方面的扰动恢复模型，并采用多目标遗传算法进行求解。曾庆成等^[10]设计了基于局部重调度与禁忌算法的仿真优化算法来对干扰管理模型进行求解。

综上，这些研究都深化了干扰管理的理论与方法，将干扰管理思想与集装箱码头的实际生产调度相结合起来，取得了很好的研究成果。但实际生产过程中干扰发生的形式、对干扰的度量、复杂的模型约束条件以及求解算法等都是需要继续深入研究的问题。另外，在干扰事件发生后要以最快的速度在短时间内对计划进行调整，得到新的资源分配方案，因此干扰管理对模型求解算法的速度有着更高的要求，而目前干扰管理算法有待进一步的优化提高，这也是研究的热点问题。

1.3研究目的及意义

随着集装箱码头在海运物流中的地位的日渐提高，集装箱码头的资源分配问题也越来越受到码头运营者的重视，良好的泊位和岸桥等码头资源计划的分配能够有效的提高码头的运作效率，提高客户满意度，提高码头的收益。然而，在实际的作业过程中，只是有良好的资源分配计划是远远不够的，因为在现实生活中不确定的干扰事件时常发生，当干扰事件发生后，原有的资源分配计划就不能够得到有效的执行，码头的作业效率就会受到影响。由此从而引发了对码头干扰问题的研究。研究集装箱码头的干扰恢复问题，就是要尽可能的减少干扰事件对原有的资源分配计划的负面影响，并且同时需要考虑到减少干扰影响时的恢复成本问题，使用过高的恢复成本来减少干扰影响是得不偿失的。集装箱码头的干扰恢复问题的研究能够维持码头良好的形象、提高客户满意度、带来十分可观的经济效益，对码头具有十分重要的现实意义。

本文的研究对象集装箱码头的船舶动态到达的连续性泊位和岸桥的协同分配问题，在泊位和岸桥协调调度的基础上，考虑影响调度计划的不确定因素，如船舶未能准时到港、设备故障、恶劣天气等等，通过合理的假设，建立起相应的干扰恢复数学模型，采用遗传算法使用Visual studio来编程求解，并查阅相关资料设计符合实际的算例来进行验证，分析模型的可行性以及相关参数的灵敏度。

1.4研究内容

基于本文的研究目的，本文主要做出了一下研究 ：

第一章为本文的绪论部分，主要阐述了本文的研究背景、国内外的研究现状以及研究的目的与意义。

第二章主要是分析了码头的前沿资源以及干扰事件，介绍集装箱码头的生产作业流程对码头的泊位和岸桥的调度分配进行分析，分析整理对码头生产产生干扰的常见不确定因素，研究干扰管理理论以及码头干扰问题的恢复策略。确定本文的研究是在连续性泊位分配策略下考虑岸桥静态分配条件下。

第三章通过结合码头生产的实际情况，设置合理的假设条件，建立考虑连续性泊位分配和岸桥静态分配，以最小化船舶总在港时间、新计划与原计划的偏离程度和最小化恢复成本为目标的干扰恢复数学模型。

第四章分析遗传算法的特点以及求解规则，结合干扰恢复模型的特征设计本文模型的编码及选择、变异、交叉等遗传运算规则。

第五章通过算例实验分析验证本文模型及算法的有效性，将本文的研究与通过先到先服务原则得出的结果进行比较，证明本文模型的有效性优越性，最后分析本文研究内容的经济性及环保性。

第六章对本文研究的情况进行总结，并且分析本文研究内容的不足之处以及对未来研究的展望。

第2章 码头前沿资源及干扰分析

集装箱码头是当今世界上重要的交通物流枢纽，是海、陆运输转换过程中的关键性的节点和缓冲地带。码头的生产调度效率极大的影响了国际贸易、内河运输等的速度，对整个物流过程有着重大的影响。因而码头需要有一个合理的生产流程以及高效的资源分配方案来提高效率。但是码头的实际生产操作过程中，各种各样的干扰事件时常发生。对现有的计划产生影响，降低了生产效率。本章主要介绍了码头的生产运作过程，泊位和岸桥这两种重要资源的分配方案，分析了码头生产过程中的干扰因素以及干扰时间发生后的恢复方法。

2.1码头生产调度流程

水路运输作为历史上最为悠久的远距离运输方式之一，因具有运载量大、运费低廉等突出特点而倍受人们重视，是当今世界上的几种主要的物流运输方式之一。集装箱码头作为水、陆运输的衔接点，一端连接着海上运输，一端连接着陆路运输，是海陆多式联运的枢纽、换货转运中心和重要的物流节点，在整个的贸易过程、物流过程中都起着重要作用。为了能最大程度上发挥出码头的能效，减小作业成本，提高作业效率，码头的运营者需要制定一个高效合理的码头作业流程、合理的资源分配方案，使各类资源在使用和运作时保持协调，推动集装箱码头形成一个完整高效的作业系统。集装箱码头主要是由堆场堆存系统、靠泊系统、装卸系统、水平运输系统等组成，这些系统间存在着紧密的联系。系统的运作情况以及系统与系统之间的联系交接是否合理紧密往往会影响整个码头的生产作业效率。如图2.1所示，即为集装箱码头的一般作业流程。

图2.1 码头作业流程图

在船舶到达码头之前，船公司或者船代理会将船舶的相关信息和入港申请提交给集装箱码头，码头会根据船舶信息并结合当时泊位和岸桥资源空闲情况，制定船舶预作业计划表。船舶在到达港口后，首先根据计划表在指定的时间停靠在指定的泊位位置。船舶靠泊后，已分配好的岸桥开始服务船舶，指定一定数量的集卡拖运集装箱，保障作业的顺利进行。卸船作业时，集卡拖载集装箱从作业岸桥位置运输到堆场，然后空驶回岸桥位置等待下一个集装箱搬运任务。装船作业过程与卸船作业过程正好相反。

2.2泊位和岸桥分配问题研究

2.2.1泊位分配

泊位是集装箱码头最为重要的核心资源，也是制约提高码头生产效率和服务水平的瓶颈因素，泊位资源的合理分配能够有效的提高码头船舶的周转速度，提高资源的利用率，从而提升码头的服务水平。一般来说，泊位分配问题就是在固定岸线长度、布局方式、泊位水深等物理限制的情况下，为所有即将靠泊的船舶分配靠泊位置以及泊位的使用时间，使得所有船舶能够满足船期的要求并且使船舶总的在港时间最短。

根据Imai等^[15]的研究，我们可以知道，研究泊位分配问题可以对泊位进行空间划分，主要可以分为离散泊位、连续泊位以及混合泊位。