改进的C—M模型在出口箱取箱优化中的应用.pdf

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1、改进的C—M模型在出口箱取箱优化中的应用◆袁玉兴李保顺丁昌华(1、3重庆科技学院数理学院；2重庆大学数学与统计学院)【摘要】在深入分析倒箱操作实质以及提箱装船时堆存贝内倒箱问{76}})。在文中，作者利用上述递归公式对翻倒箱问题进行求题的优化模型和利用预期倒箱数的概念建立了一个出口箱控制优解，然而由于随着贝位规模的增大，计算时间不能控制在一个可接化算法的基础上，实现了另一种算法：在corridormethod(简称C一受的范围内。作者进一步利用C—M的思想，通过对当前目标箱M)的基础上提出了一种基于改进的c～M的启发式优化算法，并构造“2维”通道

2、(two—dimensionalcorridor)约束：D(s，6，A)={通过实验对相关算法进行了比较，实验表明所提出的算法均在尽可∈{1，⋯，m}i}Ii一6≤≤i+6，lcI

3、d)模型：设问题：P(X)：z=opX)^_tAC—M框架：假设：问题P()，方法。条件：Ⅳ(基于的l2345邻域函数)、基于的终止条件、(是到本身的一个映图2相关概念说明实例如图2，k=1，i=3，={5，4}，C={{11，9，8}，{3，2}{7，射，=／／M()是的扰动)。开始：令=1、选择”X。迭6}{10}}，若取8=1A=3则D(s，6，A)={2，4}。这样通过约束代：重复以下过程直到满足基于的终止条件。领域的大小。减少了算法的计算时间，实验表明该方法对翻倒箱=argoptMl厂(Y)YEN(x(，)1的数量控制达到了较好的结果。

4、如果，()=‘，令‘“’=(‘2针对出口箱取箱操作的C—M改进模型否则，令【J“)=．在参考文献中作者在利用C—M解决倒箱问题时并没有考虑令j：j+1．堆场对出口集装箱装船时的时间波动性的特殊要求，没有考虑单集装箱翻倒箱操作本质上是动态规划问题，对于这类问题可次装船的时间约束。在这里基于最大程度的降低翻倒箱数，以及以应用现已存在的传统的启发式算法，但是由于随着问题规模的减小出口箱取箱时的时间波动性两方面的考虑，把上述递归模型增大，利用这些方法求解该问题的计算时间以及内存占用空间都作以下改动，会成指数形式增加，不利于问题求解的实时要求。针对集装箱翻

5、设集装箱k被取走时为提取箱k+1所必须翻倒的集装箱个数倒箱问题MarcoCaserta，StefanVo?，MosheSniedovich通过建立翻为+。l，记T=(t)，D(T)表示对求方差，c为一个正倒集装箱的数学模型：s)=min{1+r(s，))}，k=n一1，⋯，⋯∈LJ数。l厂(s)=n{l+，(T(s，))}，=n一1，⋯，1并且：D(7，)、∈ts，t。≤C．其中：，(n，i，，C)=1，s=(k，，，C)：状态变量，这里为k通过添加约束式D()≤c使得每次提箱的翻倒箱数在一定∈{1，⋯，n}需要提走的集装箱，i{1，⋯，m}为当

6、前目标箱所在程度上趋于平均值。这样对于出口箱的提箱过程既保证了总的作的栈，为k的上面所有集装箱的集合，即当前需要翻倒的集装箱业量控制在较少的水平，又控制了作业流程的顺畅性。的集合，C为栈以外的栈的布局；D(s)：当前需翻倒的集装箱的由于文中并没有考虑作业流程顺畅性这一条件，故利用其所候选栈组成的集合；s=(k，i，t，C)：利用决策∈D(s)所得给出的c—M启发式求解方法并不能较好求解上述模型。现改进到的新的状态变量，表示为s=T(s，)。C—M启发式求解方法，这里把⋯2维’通道”(“two—dimensional”corridor)约束作改动：

7、定义J：∈{1，⋯，m}i}，即除了当前目标箱所在栈之外的栈的集合，n(s)表示当前状态下栈中优先级5最高的集装箱的优先级，6(，)表示。，(s)上面集装箱的数目，934B(s，g)={∈Jl(b(Ⅱ，)r)}，g为一个正整数，82l7_为当前需翻倒的集装箱。l234图1相关概念说明实例D(s，g，A)={∈I，I∈B(s)^1c．I

8、V∈D(，g，A)}。{{9，8}，{3，2}{7，6}}，D(s)={1，3，4}。如果把集装箱5倒到3实验分析栈1，则=1，s=T(