岸桥QC、集卡YT和龙门吊YC的集成调度模型及其GA算法制造技术

本专利解决了港口多资源设备QC、YT和YC的集成调度问题。为此提出了一种MIP模型，由于大量的变量和约束条件，MIP模型难以处理大型实际问题。为此，开发了一种遗传算法，该算法结合了所提出的一般化算法框架。在GA中，设计了三维染色体，其将三个子问题相互关联起来。基于染色体的结构特征，引入了三对交叉算子和变异算子，每对交叉和变异算子只针对其中一个子问题。GA中的这种机制很好地匹配了集成问题的属性。此外，为了提高所提出的遗传算法的效率，设计了一种新的启发式变异算子。通过并行地应用三对交叉算子和变异算子，可以找到更好的解决方案。通过计算结果显示了所提出的算法能够较好地解决港口集成调度问题。

Integrated dispatching model and GA algorithm for Quayside bridge QC, truck YT and gantry crane YC

This patent solves the problem of integrated dispatching of QC, YT and YC for port multi-resource equipment. In this paper, a MIP model is proposed. Because of a large number of variables and constraints, it is difficult for the MIP model to deal with large-scale practical problems. For this reason, a genetic algorithm is developed, which combines the proposed general algorithm framework. In GA, a three-dimensional chromosome is designed, which links the three sub-problems. Based on the structural characteristics of chromosomes, three pairs of crossover operators and mutation operators are introduced. Each pair of crossover and mutation operators only aims at one of the sub-problems. This mechanism in GA well matches the attributes of integration problems. In addition, in order to improve the efficiency of the proposed genetic algorithm, a new heuristic mutation operator is designed. By applying three pairs of crossover operators and mutation operators in parallel, a better solution can be found. The calculation results show that the proposed algorithm can solve the integrated port scheduling problem well.

【技术实现步骤摘要】
岸桥QC、集卡YT和龙门吊YC的集成调度模型及其GA算法
本专利技术涉及港口核心资源集成调度模型及算法。
技术介绍
贸易全球化促进了全球物流和运输业的发展，特别是海运集装箱港头(containerterminals，简称CT)，港口的运营效率对国际贸易和国家经济的增加有直接的影响。船舶周转时间是船舶在泊位上所花费的总时间，是评价港口效率的一个关键指标[1]，能够使船舶周转时间短的高效港口更具有竞争力并将在世界上保持领先地位。为实现这一目标，需要港口内部各资源的相关活动开展密切的合作。在大多数港口中，集装箱的标准尺寸为20英尺等效单位，主要使用三种大型设备来完成集装箱的转移[2]，他们分别是岸桥(quaycrane，简称QC)，集卡(yardtruck，简称YT)和龙门吊(yardcrane，简称YC)。QC位于码头区，负责将集装箱装载到船上或者从船上卸下集装箱。YC在堆场中用于将集装箱从YT放入其相应的存储位，或者将集装箱放置到YT上，YT工作于QC和YC之间运送集装箱。由于起重机(QC和YC)与YT之间没有缓冲空间，因此港口中可能会出现停滞状态。例如，当QC或YC吊起集装箱时，它需要将集装箱放在可用的YT上而不是直接将其放在地上，因为YT需要起重机的帮助才能装载集装箱。因此，如果没有空载YT将起重机吊起的集装箱进行转移，QC和YC则无法继续下一个任务，直到有空载YT到达。而在另一方面，集装箱只能一直保持在YT上，直到有QC或YC将集装箱吊起，将其装载入船或堆放至储位中。由于起重机和YT之间的存在前后配合不协调的情况，从而导致系统发生停滞情况。忽视起重机和YT之间的这种相互协作关系会导致不能保证全局最优性，因此，当在港口集成模型中同时考虑QC，YT和YC三大主要设备的运作过程时，能够大大提升港口系统的整体性能。随着港口系统重要性的日益增加，目前针对港口资源的相关问题已有了大量研究。适当安排QC，YT和YC等有限资源会直接影响港口的运营效率，但以往的研究主要集中在港口单资源调度问题，如QC调度问题，YT调度问题，YC调度问题。李等[3]研究了考虑QC不可跨越这一约束条件的QC调度问题，并建立了MIP模型和开发了GA来解决此问题。文中作者指出QC调度问题是NP-complete。Tavakkoli-Moghaddam等[4]研究了QC调度和分配问题。鉴于对QC调度问题的研究越来越多，Meisel和Bierwirth[5]提出了一个一般化的的方法来评估不同的QC调度模型和相应的求解过程。Bish等[6]针对港口单艘货船研究了车辆调度问题，目标函数是船舶总完工时间最短，重点工作是调查车辆的分派或部署对港口吞吐量的影响。对于港口的其他方面，包括卸载集装箱的储位选择，车辆移动路线和交通控制等，都作为给定的已知数据。Ng等[7]对一组卡车调度问题进行了研究，问题中考虑了与序列相关的设备处理时间和不同的准备时间，其目标是尽量减少总完工时间。Ng和Mak[8]求解了港口单台YC的调度问题，目标是最小化作业总等待时间，其中考虑了装载作业和卸载作业具有不同的准备时间这一约束条件。Jung和Kim[9]将单台YC调度问题扩展到多台YC调度问题，他们仅考虑了装载作业，目标函数是最小化总完工时间。Heetal.[10]设计了一种混合遗传算法来解决港口YC调度问题，与以往很多论文不同的是，他们考虑的YC需要在不同的堆场区之间移动以便充分利用YC。上述所有研究主要针对港口中单一资源的调度问题，而忽略了与此资源作业过程中具有关联性的其他资源设备。这通常会不能保证港口的整体性能，因此，一些研究人员已经开始对港口中不同设备资源的集成问题展开了研究工作。Bierwirth和Meisel[11]对港口中的泊位分配和QC调度集成问题进行了相关文献的总结。他们指出，港口集成问题将受到更多关注，并成为未来港口问题研究的新趋势。Cao等[12]提出了YT和YC在出口集装箱装载作业中的集成调度问题，建立了MIP模型并利用Bender分解方法来解决该集成模型。在文献[1,13-14]中均阐述了在港口中研究多种类型设备资源集成问题的重要性。Chenetal.[1]提出了一种基于TS的算法来求解QC、场地车辆和YC的集成调度问题，他们假设每个堆场区都有特定的YC，YC不需要在堆场区之间进行移动，并且每台YC只能负责一种操作模式，即将出口集装箱运出堆场或者将进口集装箱放入其相应储位。在Lau和Zhao[13]的论文中，提出了一个QC、自动导引车和自动YC的集成调度模型，在他们的模型中，假设每个堆场区都具有指定的YC。上述两种模型对改善港口中不同装卸设备工作中的协作性有很大益处。然而，Chenetal.[1]和Lau和Zhao[13]所采用的假设对于一些具有多个堆场区但资金支持相对有限的中小型港口而言，在现实中具有一定执行难度，由于YC设备价格高昂，而不同存储区共享YC不会增加YC的潜在成本。此外，Heetal.[10]在他们的研究中也已经提到过，有限的设备资源YC在很多港口并没有得到很充分的利用。在港口中，有一种被广泛使用的YC，即橡胶轮胎龙门起重机(rubbertiredgantrycranes，简称RTGC)，它装有橡胶轮，可以在堆场区之间进行移动，使用RTGC可以大大提高港口运营的灵活性。由于其具有移动性和灵活性的特征，RTGC已经成为香港以及世界各地的港口中最常用的装卸设备之一[15-17]。由于YC设备非常昂贵，因此在某些港口中不能满足每个堆场区都具有一台YC。为了充分利用YC并克服堆场区之间的工作负载不平衡，YC需要通过共享和再分配以缓解工作负载[10]。此外，YC的调度计划通常由港口管理人员根据他们的工作经验制定，但这种方式不能保证每个班次的安排效率。而低效的YC调度计划可直接降低堆场区中的生产效率，从而影响港口的整体性能。
技术实现思路
本专利技术的目的的是提供一种岸桥QC、集卡YT和龙门吊YC的集成调度模型，它是一种港口核心资源集成调度模型，它考虑了堆场区之间YC移动和YC分配，能够改善港口中不同装卸设备工作中的协作性，提升港口的整体性能。为解决上述问题，本岸桥QC、集卡YT和龙门吊YC的集成调度模型为：MinimizeCmax(1)其中：公式(1)描述了模型的目标函数；约束条件(2)定义了所有集装箱的总完工时间；约束条件(3)计算每个作业的完成时间，并表明在通过YT将该作业转移到相应QC之后，QC可以立刻对该作业进行装载；约束条件(4)确保在通过YC将集装箱转移到储位的转移点之后，YT可以开始进行转移；约束条件(5a)，(5b)定义了系统停滞状态：约束条件(5a)描述了在YCe上作业i排在了作业j之前进行处理，约束条件(5b)描述了在YTk上作业i排在了作业j之前进行处理；约束条件(6a)，(6b)分别限制了每个YT和每个YC从其初始位置开始其第一项任务；约束条件(7a)，(7b)确保QCq上不能同时处理任务对(i，j)所包含的工作i和j；约束条件(8a)，(8b)确保每个作业仅分配给一个YT和一台YC；约束条件(9a)描述了如果作业i和j由YTk先后进行运送，则必须将作业i和j分配给YTk；约束条件(9b)针对YC限定了同样的约束；约束本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.岸桥QC、集卡YT和龙门吊YC的集成调度模型，其特征是：所述模型为：Minimize Cmax  (1)

【技术特征摘要】
1.岸桥QC、集卡YT和龙门吊YC的集成调度模型，其特征是：所述模型为：MinimizeCmax(1)其中：公式(1)描述了模型的目标函数；约束条件(2)定义了所有集装箱的总完工时间；约束条件(3)计算每个作业的完成时间，并表明在通过YT将该作业转移到相应QC之后，QC可以立刻对该作业进行装载；约束条件(4)确保在通过YC将集装箱转移到储位的转移点之后，YT可以开始进行转移；约束条件(5a)，(5b)定义了系统停滞状态：约束条件(5a)描述了在YCe上作业i排在了作业j之前进行处理，约束条件(5b)描述了在YTk上作业i排在了作业j之前进行处理；约束条件(6a)，(6b)分别限制了每个YT和每个YC从其初始位置开始其第一项任务；约束条件(7a)，(7b)确保QCq上不能同时处理任务对(i，j)所包含的工作i和j；约束条件(8a)，(8b)确保每个作业仅分配给一个YT和一台YC；约束条件(9a)描述了如果作业i和j由YTk先后进行运送，则必须将作业i和j分配给YTk；约束条件(9b)针对YC限定了同样的约束；约束条件(10a)，(10b)分别确定了每个YT和每个YC的首任务。约束条件(11a)描述了如果作业i是YTk的第一个任务，则必须将作业i分配给YTk；约束条件(11b)描述了如果作业i是YCe的第一个任务，则必须将作业i分配给YCe；约束条件(12a)-(12c)确定每个YT上的作业顺序；约束条件(13a)-(13c)确定每台YC上的作业顺序；约束条件(14)对0-1整数决策变量进行了限定。2.对权利要求1所述的集成调度模型求解的GA算法，其特征是：读取输入数据开始，根据输入数据，创建和评估初始种群；在每一次迭代中，并行地执行三对交叉算子和变异算子来产生后代，然后对其进行评估；新种群通过混合选择策略来选择；当满足终止条件时，则算法运行结束。3.如权利要求2所述的GA算法，其特征是：种群解中的每一个单解称为染色体；每个染色体表示一个为3×Njob的数组，记作π，它有三个维度且具有相同的长度：作业的装载顺序，名为π(1)；π(1)中每个工作的YT分配，记为π(2)；π(1)中每个工作的YC分配，命名为π(3)；将π(a)定义为π(a)＝{π(a)(1)，π(a)(2)，…，π(a)(Njob)}(a＝1,2,3)；根据π(1)中QC的装载顺序，YT和YC上的作业序列分别从π(2)和π(3)获得；染色体π中每个作业π(1)(i)(i＝1,2,…,Njob)的完成时间的计算过程如下：a)初始化：a.1设置i＝1.a.2设置并且a.3设置b)计算工作π(1)(i)在YCπ(3)(i)上的完成时间：b.1计算YCπ(3)(i)的到达时间和完成时间：ayc[π(3)(i)]＝ryc[π(3)(i)]+Dpyc[π(3)(i)],B(π(1)(i))/sycfyc[π(3)(i)]＝ayc[π(3)(i)]+hycb.2将YCπ(3)(i)的所在位置更新为B(π(1)(i)).pyc[π(3)(i)]＝B(π(1)(i))c)计算工作π(1)(i)在YTπ(2)(i)上的结束时间：c.1计算YTπ(2)(i)的到达时间：ayt[π(2)(i)]＝ryt[π(2)(i)]+Dpyt[π(2)(i)],B(π(1)(i))/sytc.2对出口集装箱而言，当任务集装箱即工作π(1)(i)被放置于YTπ(2)(i)时，设备资源YCπ(3)(i)被释放，因此，YCπ(3)(i)在被释放后的处于可用状态的时间可计算为：ryc[π(3)(i)]＝max{ayt[...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑琰，肖玉杰，
申请(专利权)人：南京林业大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32