基于岸桥共享策略的集装箱码头协同调度优化_宋云婷.pdf

第 28 卷 第 2 期2023 年 4 月工业工程与管理Industrial Engineering and ManagementVol.28 No.2Apr.2023基于岸桥共享策略的集装箱码头协同调度优化宋云婷（大连理工大学 经济管理学院，辽宁 大连 116024）摘要:在保证船舶按计划完成装卸作业的前提下，为了达到尽量降低港口作业成本的目的，利用集装箱岸桥可在相邻船舶之间移位作业的特点，以港口方总成本最低为目标，以船舶靠泊位置、开启岸桥与核算岸桥数量等为决策变量，构建了基于岸桥共享策略的泊位与岸桥协同调度优化模型。针对模型的特点，设计了以遗传算法为框架，在其内部嵌套靠泊位置优化模块和岸桥共享优化模块的算法进行求解。最后，以大连港集装箱码头实际作业的优化调度为案例，验证了模型和算法的有效性，表明该方法能够减少岸桥启动数量，节省港口作业成本。经与不同算法对比，显示本文设计的靠泊位置优化和岸桥共享优化模块能够提高算法的稳定性，并能够取得更好的优化结果。关键词:集装箱码头；泊位；岸桥；优化中图分类号:U 169.6 文献标识码:AContainer Terminal Collaborative Scheduling Optimization Based on Quay Sharing StrategySONG Yunting（School of Management and Economics，Dalian University of Technology，Dalian，Liaoning 116024，China）Abstract:In order to reduce the cost of port operation as much as possible under the premise of ensuring the ships to complete the loading and unloading operation as planned，an optimization model of berth and quay crane cooperative scheduling based on quay crane sharing strategy was constructed with a goal of the minimum total cost of the port side，and decision variables were berthing position of ships，numbers of opened quayside and calculated numbers of quay cranes.This model took advantages of the feature that the container quayside bridge could move between adjacent ships.According to the characteristics of the model，an algorithm based on the genetic algorithm was designed，in which the position optimization module and quay sharing optimization module were nested.Finally，the method was used to optimize the scheduling of container terminal operations in Dalian port，which verified the effectiveness of the model and algorithm.The results show that the method can reduce the number of quay crane start-up and save the port operation cost.Through the algorithm comparison，the designed algorithm has better optimization results and stability.Key words:container terminal;berth;quay;optimization文章编号：1007-5429（2023）02-0167-08DOI：10.19495/ki.1007-5429.2023.02.018收稿日期：2021-04-18基金项目：国家自然科学基金重点项目（42030409）作者简介：宋云婷（1993），黑龙江哈尔滨人，博士后，研究方向为港口生产调度优化。E-mail：。-167第 28 卷 宋云婷，等：基于岸桥共享策略的集装箱码头协同调度优化1 引言 所谓岸桥共享，是指在条件允许的情况下，将正在作业的岸桥调转至其相邻船舶继续作业，以实现岸桥共享使用的一种调度策略。岸桥是集装箱码头装卸作业最主要的装卸设备，其作业消耗是港口成本的主要构成部分。与作业繁忙的枢纽港不同，对于数量更多的一般支线港而言，集装箱作业量不饱和基本上属于常态。因此，在保证集装箱班轮在船期表规定的时间内离港的前提下如何合理调配泊位和岸桥资源以降低港口的作业成本，是港口调度组织优化的重要内容。利用作业过程中岸桥可在相邻船舶间移动的特点，将其与集装箱班轮靠泊位置进行协同调度1，寻找最大限度地降低港口作业成本的优化方法，对于港口生产的科学管理具有重要的现实意义。集装箱港口的生产调度优化一直是学者关注的重要问题，现有的研究多以船舶在港时间最短2-3、码头生产成本最低4、港口和船方的综合成本最低5为优化目标，将泊位、岸桥和场桥等装卸作业设施进行综合考虑，建立集成调度优化模型6。在涉及港口特定环境方面，通常考虑港区碳排放总量7、泊位疏浚8、潮汐影响9等因素，以港口平均等待时长及船舶离港延误最小为目标，建立优化模型。分析发现，上述研究多以船舶在港口作业时间最短或港口成本最低为目标，缺乏对船舶按计划离港的需求进行综合考量。实际上，对于集装箱港口而言，保证船舶按照其与船公司的约定时间完成装卸作业是基本要求，在此前提基础上寻找岸桥调度新策略、优化岸桥开工数量，并综合协调靠泊位置进行协同调度优化，才能反映港口的根本需求。在求解方法方面，已有研究采用线性优化软件8进行求解，当考虑到泊位及岸桥的协同调度或其他复杂因素时，需要采用如粒子群算法9、蚁群算法10及遗传算法11等优化算法进行求解。其中，遗传算法的应用较为广泛，但是当模型中加入岸桥共享策略时，已有算法并不能实现模型的求解，需要在现有方法基础上进行改进。综上，本文提出了新的优化思路，其主要的创新点及贡献是：（1）考虑集装箱港口常态化运行下装卸作业基本需求、船舶柔性靠泊特点及作业过程中岸桥可在相邻船舶间移动的特性，在保证船舶规定时间内离港的前提下，以港口作业成本最低为目标，建立了基于岸桥共享策略的集装箱码头协同调度优化模型。（2）针对模型中柔性泊位划分与共享岸桥间协同调度问题的复杂性，在遗传算法内嵌套靠泊位置优化模块和岸桥共享优化模块实现算法的优化设计。2 模型构建 2.1问题描述在制定生产作业方案时，确定启动作业岸桥的数量是其主要内容。不论来港作业的集装箱船舶载箱量多少，如果都采取将泊位上配备的所有岸桥全部启动，虽然可以很快完成装卸作业，但按班轮方式运行的集装箱船舶并不需要立即离港。这样，对于大多数载箱量较少的船舶而言，短时间内快速完成装卸实际意义并不大，而只要求在计划离港前完成装卸即可。因此，如何既保证集装箱船舶按时离港，又尽量减少岸桥启动数量，降低港口作业成本，是港口关心的问题。为简化优化模型而又符合现场作业实际情况，可进行如下假设：（1）岸桥间不能跨越移动；（2）岸桥的移动时间可忽略不计；（3）码头的水深条件均能满足船舶靠泊的安全需求。2.2参数及变量（1）参数V：到港船舶的总数量v：到港船舶编号LB：泊位岸线长度（米）Lv：船舶v的船长（米）Nqua：港口可使用的岸桥总数Nquav：为船舶 v提供装卸作业服务的岸桥最大数量Cqua：每组装卸设备的单位运行成本（元），其中每组装卸设备包含一个岸桥以及相匹配的场桥与集卡Chan：每组装卸设备的启动成本（元）-168第 2期工 业 工 程 与 管 理LS：两艘停靠在泊位岸线上的紧邻船舶之间最小安全距离的一半（米）Qv：船舶v在港装卸集装箱数量q：每组装卸设备的装卸效率（TEU/h）twaiv：船舶v到港后由于无合适的空闲泊位而产生的待泊时间，如果没有等待直接靠泊则twaiv=0tarrv：船舶v的靠泊时刻tserv：船舶v的在港停留总时间（h）tmaxv：船舶v的最长在港停留时间限制tendv：船舶v的作业完成时刻，tendv=tarrv+tserv（2）决策变量xhvt：0-1变量，若岸桥h在时刻t分配至船舶v，xhvt=1，否则xhvt=0 x*hv：为0-1变量，若xhvtarrv=1且岸桥h为新启动的岸桥，x*hv=1，否则x*hv=0nv：船舶v在港接受装卸服务时配备的核算岸桥数量。当不存在为船舶v提供装卸服务的岸桥在作业过程中移至其他船舶时，nv=h=1Hxhvt，t tarrv，tendv；反之，nv需要根据作业岸桥数量与时间的变化重新核算yv：船舶v的船头在岸线的位置（米）zuv：0-1 变量，若船舶 u 停靠在船舶 v 的左侧，zuv=1，否则zuv=0zuv：0-1 变量，若船舶 u 的离泊时间早于船舶 v的靠泊时间（tendutarrv），zuv=1，否则zuv=02.3模型建立本文在保证船舶按时离港的前提下，以港方总成本最低为目标，建立基于岸桥共享策略的集装箱码头协同调度优化模型如下：minC=v=1Vh=1HChanx*hv+v=1VCquanvtserv（1）s.t.v=1Vh=1HxhvtNqua，t 0，T（2）v=1Vxhvt1，t 0，T，h1，H（3）1h=1HxhvtNquav，t tarrv，tendv，v1，V（4）h=1Hxhvt-h=1Hxhvt*1，t，t*tarrv，tendv，tNqua0，其他（16）适应度函数值越大表明该个体的适应性越好。因此在目标函数的基础上，考虑对最大作业岸桥数量限制的违背程度，以式（17）作为个体的适应度函数，该值越大表明该个体的适应度值越大，也就越容易被选择成为父代染色体。minZ=C+Ccon（17）遗传操作中采用轮盘赌选择算子优选个体。结合染色体划分的特点，交叉操作采用选择父代对应染色体直接交换的方式，即在两个父代的G条染色体中随机产生一个交叉点，将两个父代个体中交叉点处的染色体进行交换，其他染色体保持不变。交叉操作如图2所示。变异操作分为两个步骤分别进行。第一个步骤是针对第一段基因的变异，在满足变异概率的情况下，从G条染色体中随机选择一条，并从该条染图1个体编码示意图-170第 2期工 业 工 程 与 管 理色体的第一段基因中随机选择两个位置进行交换，第二段基因中对应位置也进行交换，如图 3所示。第二个步骤是针对第二段基因的变异，在满足变异概率的情况下，从G条染色体中随机选择一条，并从该条染色体的第二段基因中随机选择一个位置，在满足约束式（4）与式（8）的情况下随机改变其值，如图4所示。3.3算法设计为降低船舶的待泊时间与港口的运行成本，根据集装箱船舶靠离泊过程，设计了靠泊位置优化模块以及岸桥共享优化模块。（1）靠泊位置优化模块（position optimization module，PO）对于组内的靠泊船舶，若按照集中分布或均匀分布的方式在岸线上安排靠泊，可能存在船舶到港后待泊时间较长的情况。对此本文设计了靠泊位置优化模块，首先将船舶均匀分布于岸线，通过判断船舶的等待时间和可能调整的位置区间，对船舶的停靠位置进行依次调整，其具体求解步骤如下。Step 1.1