集装箱码头课程设计-集装箱码头集卡调度与数量配置优化

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1、集装箱码头课程设计集装箱码头集卡调度与数量配置优化姓名陈迪学号专业国航061班上海海事大学二○○九年六月集装箱码头课程设计摘要随着集装箱运输和集装箱码头的迅速发展，在集装箱码头对装卸效率的要求越来越高的前提下，探讨了在集装箱码头集卡传统调度的基础上，考虑了集卡的装卸时间及运输时间等问题，提出在数字化技术环境下的集卡数量配置的优化方案，通过SPSS软件和EXCEL进行数值仿真实验。并在实验数据的基础上，提出提高集卡和桥吊配合作业效率的可行性建议。关键字：集卡，调度优化，数量配置集装箱码头课程设计1选题背景及文献综述随着集装箱运输的迅

2、速发展，集装箱船舶的日趋大型化、高速化，迫切要求集装箱码头配备与之相应的集装箱码头装卸系统和运输体系，也要求集装箱码头实现作业高效化、自动化、现代化和标准化，加速车、船、箱的运转，以降低运输成本，提高集装箱码头的整体运营效益。集卡是集装箱堆场中灵活、数量大、工况复杂的水平运输机械，因此要想完成堆场机械的高效运行必须合理解决堆场集卡调度问题。在装卸过程中，通常根据岸边装卸桥的作业顺序分配调度集卡，完成集装箱在船边和堆场间的水平运输。集卡调度就是为每台装卸桥分配集卡，并且决定为其服务顺序，其目的是降低装卸桥等待时间，提高集装箱码头装卸

3、效率。为了提高码头的吞吐量和客户服务水平，世界各地的集装箱码头都已经加大了新的技术投入，新型决策支持系统被广泛采用。目前针对集装箱码头内车辆调度问题，许多码头采用了AGV自动导航集卡，ASC自动场桥，GPS等技术蔡寒.基于仿真的集装箱码头拖车调度研究.清华大学控制科学与工程，2007,6.，以获得更精确的信息，降低人力投入成本以及资源浪费。国际上对于集卡的研究，大多是关于AGV自动导航集卡的研究，如BishBishEK.Amultiple-crane-constrainedschedulingprobleminacontainer

4、terminal[J].EuropeanJournalofOperationalResearch,2003,144:83-107.提出AGVs动态调动模型，采用启发式算法进行求解，减少船舶在港时间；VisVisIFA,deKosterR,RoodbergenKJ,PeetersIWP.Determinationofthenumberofautomatedguidedvehiclesrequiredatasemi-automatedcontainerterminal.JournaloftheOperationResearchSoci

5、ety[J].2001,52;409-417建立了具有时间窗约束的车辆调度模型，以最小化AGVs的需求数量等。在集卡运输方面，KozanErhanKozan,PeterPreston.Geneticalgorithmstoschedulecontainertransfersatmultimodalterminals[J].InternationalTransactionsinoperationalresearch,1999,6:311等运用启发式算法研究集装箱码头集卡运输问题，讨论了影响集装箱码头作业效率的因素；KimKIMKH.

6、Sequencingdeliveryandreceivingoperationsforyardcranesinportcontainerterminals[J].IntJProductionEconomics,2003(84):283-292.讨论在装船时叉车和场桥取箱路径优化问题，采用了整数规划方法进行建模和求解。在中国，杨静蕾杨静蕾.集装箱码头内部物流网络运作研究，上海海运学院交通运输规划与管理，2003，6.研究了码头物流路径的优化问题，吕显强吕显强,张宏伟.集装箱码头分派车辆的整数规划模型[J].大连水产学院学报,2004

7、,19:105-109.等建立了集装箱码头分派车辆的整数规划模型，严政和陶德馨严　政,陶德馨.基于动态优化组合的集装箱码头集卡调度技术[J].武汉理工大学学报:信息与管理工程版,2006,28(4):26-29.分析了基于动态优化组合的集装箱码头集卡调度问题。本文将采用EXCEL的仿真模式对集装箱码头集卡调度系统与模型仿真研究，对集卡的运行和作业效率的数据进行比较，提出集装箱码头集卡调度的优化方案。2目前集卡调度研究中存在的问题目前国际上对集卡调度的研究大都集中在AGV调度，因为AGV系统一般配有密集的传感器网络，位置信息较详细，

8、运行也比较稳定。但是国内港口目前尚未使用AGV系统，而是采用有人驾驶的集卡，这种情况下控制室可以获得的有关集卡的信息量是有限的，同时有人驾驶的人为因素也增加了控制的码头不确定性。目前已有的研究大多更偏重于理论方面，并且选取的验证模型的普遍性不强，过