集装箱堆场装卸设备智能化调度优化研究_张雪松1

【集装箱堆场装卸设备智能化调度优化研究】 随着铁路集装箱运输量的增长，对于集装箱堆场的作业效率和吞吐能力提出了更高的要求。当前，我国铁路集装箱堆场的调度和装卸作业仍主要依赖人工，这种方式效率低下，成本较高，且存在安全隐患。由于铁路装卸作业的间歇性，需要根据列车和货物到达情况灵活安排生产，而频繁变动的人力、设备和外部条件会对装卸作业效率造成影响。 为解决这一问题，本文提出了一个多约束条件的集装箱堆场设备智能调度优化算法。该算法关注的主要目标是RMG（Rail-mounted Gantry Crane，轨道式龙门吊）和集卡（Container Handler，集装箱搬运车）的优化调度。RMG的合理作业调度至关重要，因为如果RMG的工作计划不当，集卡可能会长时间在堆场等待，降低整个作业的效率。 在分析影响RMG作业计划的因素时，考虑了以下三个方面： 1. 任务量：装卸集装箱的数量直接影响RMG的工作时间和设备利用率。任务量大时，RMG能保持高效运作；反之，任务量小则可能导致RMG闲置，影响效率。 2. 任务作业排序：作业排序原则对RMG的配置和作业顺序有直接影响。不合理的优先级设置可能导致RMG利用率下降，甚至影响其他运输设备的作业，从而降低堆场整体效率。 3. 场内存放方法：堆场内集装箱的存放布局和计划影响其在场内的位置和下次转运前的操作。不同的堆存方法会直接影响RMG的提取作业安排。 基于这些因素，RMG调度优化问题描述为在满足整体作业任务需求下，确定参与作业的RMG数量，规划其行驶路径，以最小的移动距离和最短的时间完成取箱任务。考虑到堆场内同一位置可存放尺寸一致的多层集装箱，优化算法需根据集装箱的尺寸和重量划分任务，确保作业流程的顺畅。 该智能调度算法的实施有助于最大化利用作业资源，减少等待时间，提高RMG的工作效率，从而提升整个集装箱堆场的吞吐能力和运营效率。未来的研究可以进一步探讨如何集成人工智能和机器学习技术，以实现更精准的预测和动态调度，以适应不断变化的作业环境和需求。