基于船舶调度优化的港口建设规模仿真研究

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1、分类号UDC密级单位代码!Q!主!一基于船舶调度优化的港口建设规模仿真研究孟宁指导教师陈燕职称，教授学位授予单位大连海事大学申请学位级别工学博士学科(专业)交通运输规划与管理论文完成日期2013年5月答辩日期2013年6月答辩委员会主席挞＼巴乃一，SimulationResearchonPortConstructionScaleBasedonShipSchedulingOptimizationDissertationSubmittedtoDalianMaritimeUniversityInpartialfulfillmentof

2、therequirementsforthedegreeofDoctorofEngineeringbyMengNing(TransportationPlanningandManagement)DissertationSupervisor：ProfessorChenYanMay2013大连海事大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明：本论文是在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，撰写成博士学位论文==基王监越遇廑垡丝数鲞旦建途塑椹鱼真堑塞：：。除论文中已经注明引用的内容外，对论文的研究做出重要贡献的个人和集

3、体，均已在文中以明确方式标明。本论文中不包含任何未加明确注明的其他个人或集体已经公开发表或未公开发表的成果。本声明的法律责任由本人承担。学位论文作者签名：垂些学位论文版权使用授权书本学位论文作者及指导教师完全了解大连海事大学有关保留、使用研究生学位论文的规定，即：大连海事大学有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大连海事大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，也可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论文。同意将本学位论文收录到《中国优秀博硕士学位论文

4、全文数据库》(中国学术期刊(光盘版)电子杂志社)、《中国学位论文全文数据库》(中国科学技术信息研究所)等数据库中，并以电子出版物形式出版发行和提供信息服务。保密的论文在解密后遵守此规定。本学位论文属于：保密口在——年解密后适用本授权书。不保密／(请在以上方框内打“、／，，)论文作者签名：寺场导师签名：琼篓日期：wf岁年6月彤日创新点摘要本文以多港联动系统总物流成本最优为出发点，提出基于船舶调度优化的港口建设规模仿真研究方法。主要包括多港联动下港口建设规模目标的确定方法，港口仿真数据的关联分析方法以及基于船舶调度优化的港口仿真分析

5、方法等。其中的创新之处主要体现在以下几个方面：一、建立了基于多港联动体系的港口服务水平优化配置模型。将排队网络理论应用在多港联动系统的网络特性分析中，并对多种分布的随机变量和有容量限制的开环和闭环多港联动排队网络进行模拟，对传统排队网络模型进行了扩展。并在此基础上，提出了使多港联动系统总物流成本最低的港口服务水平优化配置模型，即确定了港口的建设规模目标，使港口间通过合作，更好的实现集约化经营、降低成本、提高收益，从而提高市场竞争力。二、建立了港口仿真数据关联分析GIR模型。将数据挖掘理论应用在港口建设规模仿真模型的数据分析过程中

6、，找出港口内各组成部分之间潜在的、有价值的关联，使仿真数据成为知识，提高了港口建设规模仿真方案的寻优效率。三、建立了基于船舶调度优化的港口仿真研究框架体系，并重点对基于乘潮过程的航道疏浚方案和基于指泊调度的港口服务水平分别进行仿真研究。基于系统仿真的港口建设与调度集成研究方法，改进了传统港口规划方法中将港口建设与调度分离的研究方法，可以合理的评估港口的综合服务能力。中文摘要摘要在当今世界经济全球化的背景下，第四代港口的功能已经不是作为物流链中孤立的一个点而存在，而是物流链中的一个组成环节。港口企业正通过多港联动等协调机制逐步加强

7、各港之间的合作与共赢，最大限度的共享资源和灵活调配，以降低物流成本，从而提高市场竞争力。然而现行的港口规划方法较少地考虑到港口间的互动与协调，仅仅注重港口自身的发展与需求；也往往将港口建设规模与调度能力分开讨论，无法合理评估港口的综合服务能力。因此，本文提出了基于船舶调度优化的港口仿真研究方法，本文的具体研究工作如下：首先，论文在对国内外文献进行综述和整理的基础上，第三章建立了基于多港联动体系的港口服务水平优化配置模型。分别构建反馈开环和闭环多港联动排队网络模型，提出排队网络的各项参数的计算方法。同时对多种分布的随机变量和有容量

8、限制的开环和闭环港口物流排队网络进行模拟，对传统的排队网络模型进行了扩展。并在此基础上，提出了使多港联动系统总物流成本最低的，多港联动港口服务水平优化配置模型，即确定了多港联动体系下的各港口建设规模目标。论文第四章建立了港口仿真数据关联分析GIR模型。基于数据挖