一种集装箱港口设备配置优化方法与系统技术方案

本发明专利技术公开了一种集装箱港口设备配置优化方法与系统，所述方法包括：(1)采集集装箱船舶装卸总量、期望装卸时间、各项设备的成本、各项设备的服务效率；(2)建立第一配置优化模型、第二配置优化模型；第一配置优化模型的目标函数为：完成装卸任务的装卸时长有弹性，即在期望装卸时间内完成有奖励，在期望时间外完成有惩罚的条件下，在规定时间内装卸总成本最低；第二配置优化模型的目标函数为：要求在期望装卸时间完成装卸任务的条件下，在规定时间内装卸总成本最低；(3)采用启发式算法求解第一配置优化模型、第二配置优化模型获取对应优化模型下最优解。本方法能够获得在规定时间内装卸的总成本最低、装卸服务时间最少的设备配置方案。案。案。

【技术实现步骤摘要】
一种集装箱港口设备配置优化方法与系统


[0001]本专利技术涉及港口集装箱装卸和运输设备优化
，尤其涉及一种集装箱港口设备配置优化方法与系统。

技术介绍

[0002]随着物流行业的不断发展，港口已经成为货物流通中转的重要枢纽，主要依靠集装箱进行运输，而港口集装箱装卸效率直接影响了港口的运营成本，因此越来越受重视，集装箱装卸的专业化、经济化、高效化俨然成为港口的重要发展趋势。
[0003]目前已有大量的装卸作业组织调度主要针对装卸效率进行研究，例如：对集装箱本身装载进行布局优化，从而降低装卸时间，提高装卸效率。申请号为：201811002729.7的专利申请公开了一种基于双四十英尺岸桥的集装箱船舶配载方法，建立集装箱配对模型将堆场集装箱进行配对，并采用启发式算法对模型进行求解获得集装箱在船舶上的最优装载位置，避免船舶倒箱量和堆场倒箱量，从而提高装卸效率。但是，单一的考虑装卸时间，使得在规定时间内减少装卸时间为优化目标然而并无实际意义，并没有考虑装卸成本的问题。故仅以装卸时间长短作为判断方案的依据，以船舶在港时间最短为最优目标，使得装卸配置的优化方案缺乏经济性，忽略了对港口装卸各方面成本的考虑。

技术实现思路

[0004]专利技术目的：本专利技术的目的是提供一种集装箱港口设备配置优化方法，以港口集装箱装卸和堆场集装箱运输为研究问题，以使规定时间内装卸的总成本最低、装卸服务时间最少为目标，对集装箱装卸过程中的各装备配置进行优化，获得规定时间内装卸总成本最低的设备配置方案。同时，本专利技术还提供一种集装箱港口设备配置优化系统，能够获得在规定时间内装卸的总成本最低、装卸服务时间最少的设备配置方案。
[0005]技术方案：本专利技术的集装箱港口设备配置优化方法，具体包括以下步骤：
[0006](1)采集集装箱船舶装卸过程中集装箱船舶装卸总量、期望装卸时间、各项设备的成本、各项设备的服务效率；所述各项设备为集装箱船舶装卸过程中所需的岸边装卸设备、水平运输设备、堆场装卸设备；
[0007](2)根据采集的数据建立第一配置优化模型、第二配置优化模型；
[0008]所述第一配置优化模型的目标函数为：完成装卸任务的装卸时长有弹性，即在期望装卸时间内完成有奖励，在期望时间外完成有惩罚的条件下，在规定时间内装卸总成本最低；所述第二配置优化模型的目标函数为：要求在期望装卸时间完成装卸任务的条件下，在规定时间内装卸总成本最低；
[0009](3)采用启发式算法求解第一配置优化模型、第二配置优化模型获取对应优化模型下最优解，即最优设备配置方案。
[0010]进一步的，所述的各项设备的成本包括各种设备启动成本、各种设备运行成本、期望装卸时间内完成与否的损失成本；所述的各项设备的成本的设置取决于采集决策变量，
即各项设备对应的数量与服务时长。
[0011]进一步的，步骤(2)中所述第一配置优化模型的目标函数公式为：
[0012][0013]式中，φ为装卸总成本；I:{i}为岸边装卸设备类型集合，当i＝0为岸边集装箱起重机，i＝1为门座式起重机；J:{j}为水平运输设备类型集合，当j＝0为拖挂车，j＝1为自动导向车，j＝2为跨运车；K:{k}堆场装卸设备类型集合，当k＝0为轮胎式龙门吊，k＝1为轨道式龙门吊，k＝2为叉车，k＝3为正面吊；Q
i
为第i∈I类岸边装卸设备的数量，cq
i
为岸边装卸设备的启动成本；Y
j
为第j∈J类水平运输设备的数量，cy
j
为水平运输设备的启动成本；Z
k
为第k∈K类堆场装卸设备的数量，cz
k
为堆场装卸设备的启动成本；oq
i
为岸边装卸设备的运行成本，oy
j
为水平运输设备的运行成本，oz
k
为堆场装卸设备的运行成本，T为实际装卸服务时间，t为期望装卸时间，cp为卸船超过规定时间惩罚；
[0014]第一配置优化模型的约束条件为：
[0015][0016][0017][0018][0019][0020][0021][0022]式中，fq
i
表示岸边装卸设备的服务效率；fy
i
表示水平运输设备的服务效率；fz
k
表示堆场装卸设备的服务效率；fd表示所需服务的集装箱的数量。
[0023]进一步的，步骤(2)中所述第二配置优化模型的目标函数公式为：
[0024][0025]第二配置优化模型的约束条件为：
[0026][0027][0028][0029][0030][0031][0032]进一步的，步骤(3)中采用启发式算法求解第一配置优化模型、第二配置优化模型获取对应优化模型下最优解具体为：
[0033]利用启发式算法进行遍历搜素，保持第一配置优化模型或第二配置优化模型中的其中两个变量不变，对第三个变量进行赋值，并使第三个变量由小到大进行变动，在一定的范围内进行遍历搜索，寻找出一个最优解。
[0034]同时，本专利技术提供的一种集装箱港口设备配置优化系统，包括：采集模块、配置优化模型建立模块、配置优化模型求解模块；
[0035]所述采集模块，用于采集集装箱船舶装卸过程中集装箱船舶装卸总量、期望装卸时间、各项设备的成本、各项设备的服务效率；所述各项设备为集装箱船舶装卸过程中所需的岸边装卸设备、水平运输设备、堆场装卸设备；
[0036]所述配置优化模型建立模块包括建立第一配置优化模型建立模块、第二配置优化模型建立模块；第一配置优化模型建立模块用于根据采集模块的数据，建立第一配置优化模型；所述第一配置优化模型的目标函数为：完成装卸任务的装卸时长有弹性，即在期望装卸时间内完成有奖励，在期望时间外完成有惩罚的条件下，在规定时间内装卸总成本最低；第二配置优化模型建立模块用于根据采集模块的数据，建立第二配置优化模型；所述第二配置优化模型的目标函数为：要求在期望装卸时间完成装卸任务的条件下，在规定时间内装卸总成本最低；
[0037]配置优化模型求解模块，用于采用启发式算法求解第一配置优化模型建立模块建立的第一配置优化模型并获取该模块的最优解；用于采用启发式算法求解第二配置优化模型建立模块建立的第二配置优化模型并获取该模型下最优解。
[0038]此外，本专利技术还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意一项方法的步骤。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项方法的步骤。
[0039]有益效果：与现有技术相比，本专利技术所述方法具有如下显著优点：确定装卸环节中各设备的数量、装卸总成本和装卸服务时长，以规定时间内装卸总成本最低为目标，分别构建在期望装卸时间内完成装卸任务、装卸时长有弹性，在期望时间内完成有奖励，在期望时间外完成有惩罚两种情况下的数学模型，运用启发式算法求解两本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种集装箱港口设备配置优化方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)采集集装箱船舶装卸过程中集装箱船舶装卸总量、期望装卸时间、各项设备的成本、各项设备的服务效率；所述各项设备为集装箱船舶装卸过程中所需的岸边装卸设备、水平运输设备、堆场装卸设备；(2)根据采集的数据建立第一配置优化模型、第二配置优化模型；所述第一配置优化模型的目标函数为：完成装卸任务的装卸时长有弹性，即在期望装卸时间内完成有奖励，在期望时间外完成有惩罚的条件下，在规定时间内装卸总成本最低；所述第二配置优化模型的目标函数为：要求在期望装卸时间完成装卸任务的条件下，在规定时间内装卸总成本最低；(3)采用启发式算法求解第一配置优化模型、第二配置优化模型获取对应优化模型下最优解，即最优设备配置方案。2.根据权利要求1所述的集装箱港口设备配置优化方法，所述的各项设备的成本包括各种设备启动成本、各种设备运行成本、期望装卸时间内完成与否的损失成本；所述的各项设备的成本的设置取决于采集决策变量，即各项设备对应的数量与服务时长。3.根据权利要求1所述的集装箱港口设备配置优化方法，步骤(2)中所述第一配置优化模型的目标函数公式为：式中，φ为装卸总成本；I:{i}为岸边装卸设备类型集合，当i＝0为岸边集装箱起重机，i＝1为门座式起重机；J:{j}为水平运输设备类型集合，当j＝0为拖挂车，j＝1为自动导向车，j＝2为跨运车；K:{k}堆场装卸设备类型集合，当k＝0为轮胎式龙门吊，k＝1为轨道式龙门吊，k＝2为叉车，k＝3为正面吊；Q
i
为第i∈I类岸边装卸设备的数量，cq
i
为岸边装卸设备的启动成本；Y
j
为第j∈J类水平运输设备的数量，cy
j
为水平运输设备的启动成本；Z
k
为第k∈K类堆场装卸设备的数量，cz
k
为堆场装卸设备的启动成本；oq
i
为岸边装卸设备的运行成本，oy
j
为水平运输设备的运行成本，oz
k
为堆场装卸设备的运行成本，T为实际装卸服务时间，t为期望装卸时间，cp为卸船超过规定时间惩罚；第一配置优化模型的约束条件为：第一配置优化模型的约束条件为：第一配置优化模型的约束条件为：第一配置优化模型的约束条件为：第一配置优化模型的约束条件为：第一配置优化模型的约束条件为：
式中，fq
i...

【专利技术属性】
技术研发人员：包旭，周桂良，戴建国，包天雯，季泽喜，许倍宁，黄凯，毛丽娜，朱胜雪，周君，张浩，
申请(专利权)人：淮阴工学院，
类型：发明
国别省市：