集装箱倒箱问题的模型与启发式算法研究_郭瑞智1

【文章内容概述】 本文主要探讨了在集装箱堆场中如何优化集装箱搬运的问题，特别是通过一种以7个倒箱落位步骤为核心的启发式算法，来解决轨道式龙门机取箱作业的数学模型。研究目的是最小化倒箱量，以提高码头运作效率。作者郭瑞智等人在文中介绍了这一算法的背景和实际意义，指出在全球化背景下，港口吞吐量剧增，但堆场面积并未相应扩大，因此减少倒箱次数成为提升效率的关键。 【启发式算法】 该算法以7个倒箱步骤为基础，考虑了集装箱的优先级，即数字越小的集装箱优先级越高。算法创新性地引入了阻塞箱与栈内优先级最高的箱子的差的绝对值的概念，并将空栈单独处理，从而在大规模算例中表现出良好的可行性和时效性。 【问题描述】 问题设定为已知贝位的初始状态和每个集装箱的发箱顺序，目标是按优先级取箱，同时使倒箱量最小。例如，重庆寸滩港的贝位规模为20栈6层，每栈有发箱顺序编号的集装箱。 【数学模型】 建立的数学模型考虑了多个实际因素，如贝位布局、集装箱优先级、倒箱缓冲等，通过模型求解可以找到最优的取箱策略，减少不必要的倒箱操作，从而降低运营成本和时间浪费。 【研究背景及意义】 文章指出，过去依赖于轮胎式龙门机的作业方式已无法适应大吞吐量需求，轨道式龙门机因其更高的场地利用率而得到广泛应用。然而，倒箱问题仍然是制约效率的重要因素。通过对这一问题的研究，不仅可以提升港口的运营效率，还有助于节省资源，降低运营成本。 【相关研究】 文章引用了前人的研究成果，如Kim在1997年提出的倒箱量估计方法，以及后来的启发式算法和多人爬山算法等，这些都是解决倒箱问题的不同尝试。 综上，郭瑞智等人的研究为优化集装箱堆场作业提供了一个实用的启发式算法，该算法在实际应用中能够显著减少倒箱次数，对于提升港口效率具有积极的促进作用。