集装箱码头泊位分配干扰管理决策方法研究

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1、第20卷第4期2011年8月运筹与管理OPERATIONSRESEARCHANDMANAGEMENTSCIENCEV01．20。No．8Aug．2011集装箱码头泊位分配干扰管理决策方法研究杨春霞1，王诺2(1．太原科技大学交通与物流学院．山西太原030024；2．大连海事大学交通与物流工程学院，辽宁大连116026)摘要：针对因干扰事件引发的集装箱码头泊位分配计划调整问题，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；在此基础

2、上，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，从而获得新的分配计划。试验算例表明，该干扰管理决策方法涵盖了原分配计划受扰到新计划生成的整个过程。能为集装箱码头生产组织优化提供有效指导。关键词：系统工程；泊位分配；干扰管理；多目标遗传算法中图分类号：C934文章标识码：A文章编号：1007—3221(2011)04·0090—06Decision-makingMethodforBerthAllocationDisruptionManage

3、mentinContainerTerminalYANGChun．xial，WANGNu02(1．SchoolofTransportationandLogistics，TaiyuanUniversityScienceandTechnolgy，Shanxi，Taiyuan030024，China：2．TransportationandLogisticsCollege，DalianMaritimeUniversity，Dalian16026，China)Abstract：Becauseofdisrup

4、tionevents，originalberthallocationplansneedtobeadjustedsometimes．Tosolvetheproblem，adecision-makingmethodforberthallocationdisruptionmanagementisproposedinpresentpaperbasedonthetheoryofdisruptionmanagement．Inthemethod，asuitablerecoverypolicyisadopted

5、accordingtothepropertyofthedisruptioneventatfirst．Thenamulti-objectivemodelisestablishedwiththeperformanceofthenewplan，therecoverycostandthedeviationbetweenthenewplanandtheoriginalone．Moreover，themulti—objectivegeneticalgorithmisadoptedtogaintheupdat

6、eplan．Theresultsfromnumericalexperimentsshowthat，theproposedapproachcoversthewholeprocessfromthedisruptionoftheoriginalplantothegenerationoftheupdateplan，andcanbewellusedincontainerterminals．Keywords：systemengineering；berthallocation；disruptionmanage

7、ment；multi—objectivegeneticalgorithm0引言泊位是集装箱码头的重要资源，合理的泊位分配能有效提高码头生产效率，减少船舶在港时间，从而提高码头自身竞争力。目前，国内外学者针对泊位分配问题已开展大量研究：建模方面，BIERWIRTH等‘。1在总结近十年相关文献的基础上，将现有模型从船舶到港方式、船舶靠泊方式、作业时间确定方式及优化目标等四方面进行了分析归纳；求解算法方面，大体可分为启发式算法和进化算法两类，小部分文献采用优化算法与仿真技术相结合的方法㈦31。以上模型

8、与算法的目的是在船舶到港前获得最优或较优的收稿日期：2010．03-26作者简介：扬春霞(1981．)．女．湖南责共人．博士研完生，研究方向：集装箱码头生产组织优化；王诺(1954-)．男。辽宁大连人。博士，教授．博士生导师。主要研究方向：港口管理，系统工程。第4期杨春霞，等：集装箱码头泊住分配干扰管理决策方法研究9l泊位分配计划。然而，作业过程中经常会出现各种干扰事件。如恶劣天气、设备故障及生产事故等，这些干扰事件的发生会打乱原有泊位分配计划，使原计划不可行。因此，如何对原计划进行调整，尽量减