基于启发式算法的自动化跨运车作业调度_尧雨琴1

【基于启发式算法的自动化跨运车作业调度】 在自动化集装箱码头中，自动化跨运车（Automated Straddle Carrier, ASC）是关键设备之一，它们负责在岸边与堆场之间独立地运输集装箱。针对此类作业调度问题，研究人员提出了一个混合整数规划模型，将问题转化为同时取货送货的问题。这个模型旨在优化ASC的作业流程，提高码头的运营效率。 混合整数规划模型考虑了ASC的特性，即它们能够独立地完成整个运输过程，不受其他设备影响。这种特性使得ASC的调度问题变得更为复杂，因为它需要考虑多个因素，如ASC的作业路径、作业时间以及不同任务之间的冲突等。 为了解决这个问题，研究者设计了一种称为“先完成先执行”（First Finished First Insert, FFFI）的启发式算法。该算法的核心思想是优先处理那些已经完成准备工作的任务，以此来减少等待时间和作业延误。通过FFFI算法，可以有效地分配集装箱任务给各个ASC，并确定其作业顺序，从而确保作业流程的顺畅。 在应用该算法时，会计算每辆ASC的使用率，这是衡量码头运营效率的重要指标。通过对不同数量的集装箱任务和ASC进行模拟，可以验证该算法的有效性和可行性。例如，通过增加或减少集装箱任务和ASC的数量，观察并分析ASC的利用率变化，可以证明FFFI算法在各种工况下的适应性。 世界经济的快速发展推动了集装箱运输业的繁荣，自动化集装箱码头的建设和运营成为了提升港口吞吐量的关键。ASC的高效调度对于优化码头资源利用，降低运营成本，提高服务质量具有重要意义。因此，研究并实施有效的启发式算法，如FFFI，对于自动化集装箱码头的持续改进和发展至关重要。 总的来说，基于启发式算法的自动化跨运车作业调度研究为解决自动化码头中的作业优化问题提供了新的思路。通过对现有模型的改进和新算法的应用，可以更好地协调ASC的作业，从而提升整个码头的运营效率。这不仅有助于提高码头的经济效益，也有利于推动全球物流行业的技术进步。