可评估自动化码头多级作业超网络延误传导特性的方法技术

本发明专利技术涉及一种可评估自动化码头多级作业超网络延误传导特性的方法，根据自动化码头生产作业特点，以作业设备为节点，以作业任务为超边，通过添加“故障节点”，构建自动化码头多级作业超网络模型。从特征路径长度、聚类系数、易感

【技术实现步骤摘要】
可评估自动化码头多级作业超网络延误传导特性的方法


[0001]本专利技术涉及一种自动化码头多级作业超网络延误传导特性的方法。

技术介绍

[0002]自动化码头作为连接水陆集装箱运输的重要物流节点，其作业效率直接影响着集装箱运输体系的流畅程度。实际运营过程中，诸如船舶延误、恶劣天气、AGV行驶冲突等各类不确定事件的出现，不仅会导致当前作业中断，产生延误，甚至这种延误还会在码头的上下级作业之间传导，形成“连锁”效应。随着时间的推移，由延误所导致的时间成本增加、设备资源闲置、集装箱滞留增多、交货延迟、运营混乱等供应链管理问题会越来越严重，影响自动化码头作业的生产效率。
[0003]自动化码头是一个复杂系统，多级作业交互耦合，各级作业间相互影响，单从某一环节入手进行计划与调度并不能很好的分析与描述码头整体受到延误传导的影响。随着图论、复杂网络等网络科学理论的发展，用网络的方法来探讨复杂系统的内涵及特征逐渐成为新的研究内容和发展方向。复杂网络的拓扑结构是普通图，其中节点表示某种实体，边表示两个节点之间存在的某种联系。目前为止，复杂网络在交通运输方面的研究已取得大量成果。由于在普通图中边只能包含两个节点，在描述现实网络的复杂关系时仍存在不足之处。因此，有学者们发现基于超图的超网络在这方面有很好的优势，能够简明、准确地刻画各类节点之间的复杂关系和现实网络的多元结构。有关超网络理论的应用和研究目前主要集中在交通网络、知识学习、网络评估等方向，自动化码头多级作业中应用还比较少。

技术实现思路

[0004]本专利技术公开了一种可评估自动化码头多级作业超网络延误传导特性的方法，有利于管理者主动应对延误传导，提升港口的运作效率。
[0005]为了达到上述目的，本专利技术提供一种可评估自动化码头多级作业超网络延误传导特性的方法，包含以下步骤：
[0006]步骤S1、根据自动化码头生产作业特点，以作业设备为节点，以作业任务为超边，通过添加“故障节点”，构建自动化码头多级作业超网络模型；
[0007]步骤S2、从特征路径长度、聚类系数、易感
‑
传染
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易感模拟方面分析超网络结构特征；
[0008]步骤S3、从传导速度、传导广度、传导能力角度揭示延误在多级作业超网络中的传导特性。
[0009]所述的步骤S1包含以下步骤：
[0010]步骤S1.1、自动化码头生产作业特点；
[0011]自动化码头包括四个区域，即岸边区域，运输区域堆场区域以及陆侧区域，主要进行岸桥装卸、场内AGV运输、堆场内场桥装卸以及外集卡提箱送箱等多级作业。自动化码头多资源多环节的特点使得码头多级作业之间相互联系相互影响，呈现网络化的特点。
[0012]码头实际运营过程中，诸如船舶延误、恶劣天气、AGV行驶冲突等各类不确定事件的出现，不仅会导致当前作业中断，产生延误，甚至这种延误还会在码头的上下级作业之间传导，形成“连锁”效应。并且随着时间的推移，由延误所导致的时间成本增加、设备资源闲置、集装箱滞留增多、交货延迟、运营混乱等供应链管理问题会越来越严重，影响港口的生产效率。
[0013]步骤S1.2、以作业设备为节点，以作业任务为超边，添加“故障节点”；
[0014]以AGV、岸桥和场桥等作业设备为节点，以作业任务为超边。当任务结束时，任务中所包含的节点释放，且任务中的“故障节点”在下次进入网络中默认为已被修复的“正常节点”；频繁出现在多个作业任务中的节点，发生延误时节点的传导概率越大；每个时间步长里增加一条超边。
[0015]步骤S1.3、构建自动化码头多级作业超网络模型。
[0016]步骤S1.3.1、初始化：m个节点以及包含着m个节点的一条超边E1；
[0017]步骤S1.3.2、超边增长：每个时间步长增加一条超边，包含n个新节点，并与旧超边存在m0个节点重合，即新超边中包含n个新节点和m0个旧节点，n和m0由泊松概率给出；
[0018]步骤S1.3.3、网络形成：判断所有任务是否全部结束，若是，则网络形成，若否，则返回步骤S1.3.2；
[0019]诸如设备故障、恶劣的天气条件、装卸量增加、船舶延期等不确定事件的出现对自动化码头多级作业网络的延误影响到码头内的多个节点，主要体现在步骤S1.3.2。当网络中出现“故障节点”后，“故障节点”以概率β影响“正常节点”作业，即“正常节点”在受“感染”后成为“故障节点”，网络内“故障节点”数量增加；另一方面，“故障节点”以概率γ被恢复。随着时间增加，一部分作业任务完成，此时该超边会退出网络，超边中原有的节点也会重新释放，等待跟随新的超边再次进入网络。
[0020]所述的步骤S2包含以下步骤：
[0021]步骤S2.1、从特征路径长度方面分析自动化码头多级作业超网络结构特征；
[0022]自动化码头各级作业间紧密关联，各节点之间表现为较短的特征路径长度，且由于多级作业网络中不存在优先连接，小世界网络的特性会表现得更加明显。
[0023]特征路径长度为网络中任意两个节点之间距离的平均值。假设t时刻增加新超边时，“故障节点”会以概率β感染“正常节点”，则此时“故障节点”会以βs(t)的速度与网路中的节点产生联系，s(t)表示t时刻网络中正常节点的数量，它等于网络中总节点数量减去故障节点的数量，故障节点数量为i(t)；N为网络中的总节点数，新超边以概率p与旧超边产生邻接，则修正后的特征路径为其中，f(pβs(t)i(t))是一个通用的标度函数，满足：
[0024]步骤S2.2、从聚类系数方面分析自动化码头多级作业超网络结构特征；
[0025]聚类系数表示网络中节点之间的聚集程度，是表征复杂网络拓扑结构的全局标准参数之一。节点v的聚类系数越大，节点v与其它节点间的紧密程度越大，说明其传导路径越多，则传导范围越广，因此聚类系数是描述自动化码头多级作业超网络结构特征的重要指
标之一。对于网络整体的聚类系数C一般表示为
[0026]其中，k
i
为节点v的节点超度，节点v通过k
i
条超边连接的其它节点的总数量，称为节点v的节点度。e
i
为节点v与其邻居节点实际相连的边数。通常C的范围在0到1之间，当C＝0，表明所有节点均为孤立节点，各节点之间并不存在传导条件；当C＝1时，表明网络中任意两个节点都存在直接联系。但是这两种情况都不符合本文所构建的自动化码头多级作业超网络模型。自动化码头多级作业超网络模型既不是完全随机的，也不是完全规则的，符合小世界网络特性。将聚类系数用传导概率β表示并简化运算，修正后的集聚系数表示为
[0027]步骤S2.3、从易感
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传染
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易感模拟方面分析自动化码头多级作业超网络结构特征。
[0028]传导能力即故障节点的有效传播率，根据传播动力学模型的特点，延误在自动化码头多级作业中的传导问题适用于易感
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传染...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种可评估自动化码头多级作业超网络延误传导特性的方法，其特征在于，该方法包括：步骤S1、根据自动化码头生产作业特点，以作业设备为节点，以作业任务为超边，通过添加“故障节点”，构建自动化码头多级作业超网络模型；步骤S2、从特征路径长度、聚类系数、易感
‑
传染
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易感模拟方面分析超网络结构特征；步骤S3、从传导速度、传导广度、传导能力角度揭示延误在多级作业超网络中的传导特性。2.如权利要求1所述的可评估自动化码头多级作业超网络延误传导特性的方法，其特征在于，所述的步骤S1包含以下步骤：步骤S1.1、自动化码头生产作业特点；自动化码头包括四个区域，即岸边区域，运输区域堆场区域以及陆侧区域，主要进行岸桥装卸、场内AGV运输、堆场内场桥装卸以及外集卡提箱送箱等多级作业。自动化码头多资源多环节的特点使得码头多级作业之间相互联系相互影响，呈现网络化的特点。码头实际运营过程中，诸如船舶延误、恶劣天气、AGV行驶冲突等各类不确定事件的出现，不仅会导致当前作业中断，产生延误，甚至这种延误还会在码头的上下级作业之间传导，形成“连锁”效应。并且随着时间的推移，由延误所导致的时间成本增加、设备资源闲置、集装箱滞留增多、交货延迟、运营混乱等供应链管理问题会越来越严重，影响港口的生产效率。步骤S1.2、以作业设备为节点，以作业任务为超边，添加“故障节点”；以AGV、岸桥和场桥等作业设备为节点，以作业任务为超边。当任务结束时，任务中所包含的节点释放，且任务中的“故障节点”在下次进入网络中默认为已被修复的“正常节点”；频繁出现在多个作业任务中的节点，发生延误时节点的传导概率越大；每个时间步长里增加一条超边。步骤S1.3、构建自动化码头多级作业超网络模型。步骤S1.3.1、初始化：m个节点以及包含着m个节点的一条超边E1；步骤S1.3.2、超边增长：每个时间步长增加一条超边，包含n个新节点，并与旧超边存在m0个节点重合，即新超边中包含n个新节点和m0个旧节点，n和m0由泊松概率给出；步骤S1.3.3、网络形成：判断所有任务是否全部结束，若是，则网络形成，若否，则返回步骤S1.3.2；诸如设备故障、恶劣的天气条件、装卸量增加、船舶延期等不确定事件的出现对自动化码头多级作业网络的延误影响到码头内的多个节点，主要体现在步骤S1.3.2。当网络中出现“故障节点”后，“故障节点”以概率β影响“正常节点”作业，即“正常节点”在受“感染”后成为“故障节点”，网络内“故障节点”数量增加；另一方面，“故障节点”以概率γ被恢复。随着时间增加，一部分作业任务完成，此时该超边会退出网络，超边中原有的节点也会重新释放，等待跟随新的超边再次进入网络。3.如权利要求1所述的可评估自动化码头多级作业超网络延误传导特性的方法，其特征在于，所述的步骤S2包含以下步骤：步骤S2.1、从特征路径长度方面分析自动化码头多级作业超网络结构特征；自动化码头各级作业间紧密关联，各节点之间表现为较短的特征路径长度，且由于多
级作业网络中不存在优先连接，小世界网络的特性会表现得更加明显。特征路径长度是网络中任意两个节点之间距离的平均值。假设t时刻增加新超边时，“故障节点”会以概率β感染“正常节点”，则此时“故障节点”会以βs(t)的速度与网路中的节点产生联系，s(t)表示t时刻网络中正常节点的数量，它等于网络中总节点数量减去故障节点的数量，故障节点数量为i(t)；N为网络中的总节点数，新超边以概率p与旧超边产生邻接，则修正后的特征路径为其中，f(pβs(t)i(t))是一个通用的标度函数，满足：步骤S2.2、从聚类系数方面分析自动化码头多级作业超网络结构特征；聚类系数表示网络中节点之间的聚集程度，是表征复杂网络拓扑结构的全局标准参数之一。节点v的聚类系数越大，节点v与其它节点间的紧密程度越大，说明其传导路径越多，则传导范围越广，因此聚类系数是描述自动化码头多级作业超网络结构特征的重要指标之一。对于网络整体的聚类系数C一般表示为其中，k
i
为节点v的节点超度，节点v通过k
i
条超边连接的其它节点的总数量，称为节点v的节点度。e
i
为节点v与其邻居节点实际相连的边数。通常C的范围在0到1之间，当C＝0，表明所有节点均为孤立节点，各节点之间并不存在传导条件；当C＝1时，表明网络中任意两个节点都存在直接联系。但是这两种情况都不符合本文所构建的自动化码头多级作业超网络模...

【专利技术属性】
技术研发人员：许波桅，王玲玲，李军军，
申请(专利权)人：上海海事大学，
类型：发明
国别省市：