考虑船舶等待时间均衡的泊位岸桥联合分配问题分析

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1、万方数据第1章绪论舶总在港时间来体现港口作业效率。公平与效率是服务型港口的重要因素之一，在港口作业调度中二者是相互冲突的，不可能同时提高。提高效率，就要从港口角度安排各航运公司船舶的靠泊，最小化船舶总在港时间的同时必然会影响各船舶服务的公平性。提高公平性，港口在确定船舶靠泊顺序，分配泊位，岸桥时，会尽量缩短各船舶等待时间偏差，让等待时间更加均衡，这样显然会降低港口设备的作业效率。因此，如何权衡港口工作效率与服务公平性，对港口意义重大。港口调度目的是要做到岸线资源的最优分配。也就是说港口岸线资源分配是否公平合理，并有整体效率，在保证公平性的前提下，资源在使用过程中的效用达到最大化。

2、本文所研究的港口资源分配均衡指的是在岸线资源分配过程中，在保证服务公平性的同时，提高资源作业的效率，尽可能实现公平与效率的统一。该均衡是以公平性与效率统一为前提的，只有达到Pareto最优的效率和公平才是码头岸线资源分配的最高目标。1．1．2研究意义从港口自身角度考虑，港口运营者希望提高港口资源利用率，缩短一定时间内所有到达港口船舶的在港时间，从港口全局安排各航运公司船舶的靠泊计划。而泊位和岸桥是港口的稀缺资源，它们的分配是最重要的两个影响因素。因此，合理的泊位和岸桥联合分配能够使集装箱港口整体资源得到充分利用，这对于提高集装箱港口的竞争力具有重要的意义。从船公司角度考虑，各船公

3、司都希望自己的船舶到港后尽快靠泊作业，即等待时间越短越好。如果某船公司船舶等待时间过长，会降低该公司对港口服务满意度。因此，港口要考虑对各船舶服务的公平性，即各船舶等待时间差距不能过大，这样有利于提高客户的满意度。以往大多数研究只是从港口角度进行泊位和岸桥分配，目的是最小化船舶在港时间。这样虽然能够提高港口资源利用率，但是却不能保证港VI对各船舶服务的公平性。而港口服务公平性，对提高港口服务满意度及港121开拓市场非常重要。提高港口服务满意度，为航运公司与港IS]之间制定船舶靠泊作业计划提供参考。综上所述，这些文章大多数是从港口利益的角度考虑问题，最小化船舶在港万方数据考虑船舶等

4、待时间均衡的泊位岸桥联合分配问题研究总时间，提高港口资源利用率，却忽略了港口对船舶服务的均衡性。虽然有文章通过对船舶提早到达、延迟到达、延迟离港、偏离偏好泊位等情况的惩罚成本的分析，对船舶服务均衡性进行了研究，但是，这些文章只是对影响船舶利益的因素进行分析，没有给出具体的改进方案。本文建立了一个双目标泊位．岸桥联合分配优化模型，以船舶在港时间和各船舶等待时间方差为目标函数，采用多目标遗传算法NSGA．II进行求解，在最小化船舶在港时间的同时，保证服务的公平性，实现船舶在港时间一定延长范围内，船舶等待时间均衡化，最终得到一组最优满意解，为码头调度提供参考。1．2国内外研究现状随着学

5、者们研究不断进步，越来越多的研究人员开始研究泊位，岸桥联合分配问题。Park和Kim[1】设计出了泊位，岸桥联合分配问题的双阶段算法；Meisel和Bierwirth[2】在对泊位，岸桥联合分配问题研究中，把联合分配视为多资源限制问题，并设计了禁忌搜索启发式方法。Frankf3】等人主要针对船舶作业时间对泊位，岸桥的联合分配问题进行了研究，他们通过岸桥作业效率来研究船舶作业时间，最后设计出一种智能算法对问题求解。Imai[4】等人在泊位，岸桥联合分配问题研究过程中，研究重点侧重于二者同时协调分配，最后通过设计出遗传算法对问题进行求解。Young-ManPark[5】等人在泊位，岸

6、桥联合问题研究过程中，设计出一种新的求解方法，首先通过次梯度优化方法得到较优解，然后以较优解为基础，对岸桥进行具体分配。LeeDer-Homg[6]等人主要针对离散型的泊位，岸桥分配问题进行了研究，通过遗传算法对问题求解。Liangchengjil7]等人在对泊位，岸桥联合分配问题研究过程中，通过岸桥作业速率来表示船舶的在港作业时间。Zhang18]主要真对连续型泊位，岸桥的分配问题进行了研究，对问题设计了一个混合整数规模模型，采用次梯度算法对模型进行求解，并通过对实际问题求解验证了算法。Tavakkolil91等人在他们所建的岸桥分配模型中分别对岸桥作业完成时间和船舶延迟到港时

7、间加了权值。Legato[10】等从船舶偏好靠泊位置和时间的角度，建立了泊位，岸桥联合分配模型，模型目标函数分别为船舶作业时间最短和船舶所分配岸桥最少。Ak[111在研究过程中，以船舶在港时间最短和船舶延迟离港时间最小为目标函数，并通过禁忌搜索法对模型进行求解。万方数据第1章绪论国内也有越来越多学者对泊位，岸桥联合分配问题进行研究。韩晓龙【121等人在对泊位，岸桥的联合分配问题研究过程中，建立了两个模型，分别是泊位分配混合整数规划模型和岸桥调度混合整数规划模型，通过Gurobi软