基于聚类研究集装箱码头堆场策略

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1、基于聚类研究集装箱码头堆场策略摘要:为提高集装箱码头堆场的利用率，对集装箱码头出口箱堆存策略进行研究•该研究基于堆场大量的历史数据，采用数据库统计查询技术对堆场原始数据进行选择、处理、分析,得到初始数据集合；然后选取数据分析方法中的聚类分析方法并采用基于密度及密度可达的聚类算法，通过软件编写程序实现该算法.通过初始数据集在程序中的运算得到结果簇，然后对该结果簇进行分析，得到出口箱堆场堆存的基本规则•仿真验证该方法的有效性，表明该方法可为集装箱码头制定出口箱堆存策略提供帮助，从而提高集装箱码头的效益.关键词：集装箱；码头；堆场策划；

2、聚类分析；密度计算中图分类号：U656.135；U653.7；0212.4文献标志码：A0引言由于集装箱码头吞吐量的不断增加与码头规模的缓慢扩大相矛盾，制定合理的集装箱堆存规则，对提高堆场的利用率、周转率，提高码头服务效率显得尤为重要•严伟等[1]运用遗传算法对出口箱堆存问题建立箱区、贝位、箱位的堆放模型，并对双40英尺箱的堆存问题进行研究•候春霞［2］在考虑集装箱箱区分配的主要影响因素的基础上，以最小化集卡运输距离和最小化各箱区间工作量不平衡程度为目标函数对堆场策划问题进行建模研究.ZHANG等［34］研究预到达船中的出口箱存储

3、空间和存储位置的分配.胡碧琴等［5］以内集卡和场吊效率最大化为目标，根据实际集装箱码头的堆存操作，提出相关限制条件.BAZZAZI等［6］运用遗传算法对堆场分配问题进行求解.近年来，数据挖掘方法被广泛应用于各个科研领域，如:王天真等［7］利用kmeans聚类的孤立点分析算法，从大量航运信息中挖掘AIS数据库中的异常信息；舒帆［8］提出基于空间信息和属性信息的可视化挖掘技术，并将其用在港口物流信息平台建设上；钮轶君等［9］研究数据挖掘在半导体制造管理中的应用；李小荣［10］详细介绍数据挖掘在企业历史数据中的主要应用；廉琪等［11］提

4、出神经网络和粒子群优化的聚类组合算法，为制定策略提供帮助；NGAI等［12］研究数据挖掘在客户管理中的应用；KKSAL等［13］研究数据挖掘在质量改进中的应用•本文综合集装箱堆存模型的研究，结合堆场策划涉及的大量数据，考虑数据之间存在的复杂的相关性，通过确定各对象间的相异度提高数据间的独立性，在此基础上进行聚类分析.1问题描述集装箱堆存计划可以分为进口堆存计划和出口堆存计划•进口堆存计划的制订相对简单，只要实际执行情况与堆存计划相吻合，卸船效率就能得到有效保证•但出口箱堆存计划的制订要相对复杂得多，以往的基本原则是以每条航线船舶的

5、历次出口箱量及季节性浮动为基础预测箱量，预先对堆场进行适当规划，按照分类堆存策略为每艘船舶预留出口箱位置，集装箱实际进场时依此位置堆存•但实际作业中码头制订的堆存计划不可能准确地预测出口箱的进港顺序、箱型、重量和卸货港等信息，而且出口箱在集港过程中进箱时间分散且具有不确定性，但同一艘船上的出口集装箱又必须同时进行装船作业，所以在出口集装箱集港前必须给这些集装箱一个预先箱区堆存计划.以往用优化算法制定堆存策略时，大多以装船顺序已知作为假设或以有限个不确定条件为前提，例如，有些研究中将所有集装箱假定为20英尺箱、以最优的机械配置和船舶

6、调度为前提、假定码头堆场资源（起吊设备等）充足等•有些集装箱并非完全严格按照堆存计划所规划的箱位进行堆存，而是按实际情况灵活调整某些箱位，从而导致某些堆存策略被忽略.针对以上问题，本文提出基于数据挖掘的出口集装箱堆存计划，利用聚类分析方法发现隐藏于历史数据中有价值的信息，根据信息的相关性提取出口集装箱堆存规则.首先对大量历史数据进行筛选和清理，然后采用基于密度的聚类算法分析数据，最终给出较合理的堆放规则•通过对该问题的研究，可以获得以往不易被发现的隐藏在数据中的出口箱堆存规则，并将其应用于实际的堆场计划制订中，提高堆场效率.2数据

7、选择和处理2.1影响因素分析由于出口箱分散进港、集中装船，而且集装箱的进场时间和顺序存在很大的随机性，因此影响出口箱箱位分配的因素很多•本文主要考虑集装箱本身的属性和所处的物理位置.由于特殊箱量较少并有专门的堆放箱区，故本文不考虑特殊箱的堆存问题；由于出口空箱的堆放规则简单且对装船效率等影响不大，本文也不考虑出口空箱的堆存问题•本文主要分析出口箱较高级别的策划，即计划到区，对于集装箱的贝位计划和箱位计划所需考虑的翻箱率、场桥的分配个数、场桥大车的移动距离，本文不予考虑.（1）集装箱箱型、尺寸：在制订集装箱堆存计划时，要按照不同的箱

8、型进行总体规划，比如冷藏集装箱、框架箱、危险品集装箱等特殊箱都有专门的堆存位置，且堆放规则简单•在集装箱堆存时，经常会将集装箱的尺寸作为一个堆放条件，相同尺寸的集装箱堆放比较集中，不同尺寸的集装箱分开堆放，这样有利于提高场桥的利用率，也有利于装船作