基于虚拟链路的集装箱堆场翻箱落位优选模型与算法研究

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1、犬裡－大＇麥ＤＡＬＩＡＮＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹｆｉ页士享位任文ＭＡＳＴＥＲＡＬＤＩＳＳＥＲＴＡＴＩＯＮｍ＿基于虚拟链路的集装箱堆场翻箱落位优选模型与算法研究．】、／港口、海岸及近海工程丨学科专丨Ｉ—＿作者姓名１周鹏飞副教授指导教师、１．Ｉ／．．：／，：１答辩２０６曰期＿Ｊ＾＿ｆ＿５＿Ｉ．Ｉ．．．．．．Ｊ硕士学位论文基于虚拟链路的集装箱堆场翻箱落位优选模型与算法研究Ｔｈｅｈｅｕｒｉｓｔｉｃａｌｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｖｉｒｔ

2、ｕａｌｃｈａｉｎｆｏｒｒｅｓｈｕｆｆｌｅｇｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｃｏｎｔａｉｎｅｒｓｉｎｃｏｎｔａｉｎｅｒｔｅｒｍｉｎａｌ作者姓名：杨云学科、专业：港口、海岸及近海工程学号：２１２０６２２４指导教师：周鹏飞副教授完成日期：２０１５．６大遠理工大營ＤａｌｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ大连理工大学学位论文独创性声明作者郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中巳经注明引用内容和致谢的地方外，本论文不包含其他个人或集体

3、已经发表的研究成果，也不包含其他已申请学位或其他用途使用过的成果一。与我同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中做了明補的说明并表示了谢意。若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。（波翻却学位论文题目：‘子Ｉ机＿３＾娟４逾，吻翻勝叙绅一作者签名：日期：风年月日大连理工大学硕士学位论文摘要影响集装箱码头运作效率和成本的两个关键因素是先进的集装箱码头作业工艺系统和合理的码头运作优化管理模式。持续增加的集装箱吞吐量需求对码头的装卸和堆存能力要求越来越高。釆用先进的码头装卸设备和作业工艺与合理的码头运作优化管理模式有助于提高码头

4、吞吐能力和运作效率，节约运作成本。本文针对集装箱码头运作工艺系统与堆场运作优化问题进行研究，对比分析了集装箱码头先进运作工艺，提出了基于一虚拟链路的集装箱码头翻箱落位优化模型，并在此基础上开发了种迭代搜索算法。具体内容如下：集装箱码头先进作业工艺分析与对比研究。首先针对自动化集装箱码头，分析了基于ＡＧＶ／ＡＬＶ的码头作业系统和立体轨道式码头作业系统以及它们的平面布局，并利用模拟仿真分析了其作业效率和设备利用率等性能参数；分析了高架桥式码头装卸工艺概念系统；并从作业效率和成本等方面对几种自动化码头工艺进行了对比分析。研究成果可为集装箱码头作业工艺

5、设计和优选提供参考。基于虚拟链路的集装箱码头翻箱落位优化模型构建。首先分析了集装箱码头堆场翻箱成因与翻箱落位优化的关键因素，包括移箱翻箱、提箱翻箱和装船翻箱三个方面；然后在对集装箱码头翻箱落位路径分析的基础上，提出了虚拟链路的翻箱落位路径表示方法；最后，将翻箱路径优选问题分解为两个子问题，分别针对两个子问题构建了以龙门吊翻箱量最小和龙门吊作业时间最小的翻箱路径优选模型。翻箱路径优选的迭代搜索算法研究。考虑基于虚拟链路的集装箱码头翻箱落位优化一，设计了三阶段迭代搜索求解算法：第阶段是产生初始可行移箱序列分解模型特点；二阶段一个松他冲突的虚拟链路第

6、在初始序列的基础上加入虚拟移箱路径组成，利用迭代搜索算法优化总移箱量，；第三阶段加入了移箱运行时间变量利用迭代搜索算法优化一龙门吊的总工作时间。实验表明，在求解般规模问题时８，本文算法性能较文献［］的启发式算法、较文献９的０Ｈ算法和文献１０的算法性能都有不同程度的改进，当贝［］［］规模为７Ｘ５时，较启发式算法改进１１．６％，较Ｘ２算法改进４６．４％，较Ｘ３算法改进２１．２％，并且能够满足实时性要求，所以能够提高集装箱码头翻箱落位的优化效果，但本文算法在不适合求解贝规模过小（４Ｘ３）或过大（１３Ｘ６）时的情形。另外，在本文模型基础上开发的迭代搜索

7、算法在求解较大规模的问题时，虽然迭代次数较大迭代的搜，但每次。索空间小，并且能够在适合范围内得到满意解，可以满足实际规模的求解需求关键词：集装箱码头翻箱落位优选拟链路索算法；集装箱堆场；；虚；迭代搜－－Ｉ基于虚拟链路的出口箱翻箱落位优选模型与算法研究ＴｈｅｈｅｕｒｉｓｔｉｃａｌｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｖｉｒｔｕａｌｃｈａｉｎｆｏｒｒｅｓｈｕｆｆｌｅｏｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｇｐｅｘｏｒｔｃｏｎｔａｉｎｅｒｓｉｎｃｏｎｔａｉｎｅｒｔｅｒｍｉｎａｌｐＡ