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不确定因素下的集装箱码头车船间装卸作业集成调度_常祎妹1
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摘要:为了提高集装箱码头的效率,建立了集装箱码头车船装卸作业集成调度模型;考虑了装卸同步作业与一些实际约束条件,如岸桥、龙门吊间干扰和安全距离等,以及生产调度中
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第
17
卷
第
6
期
2017
年
12
月
交 通 运 输 工 程 学 报
Journal
of
Traffic
and
Trans
p
ortation
En
g
ineerin
g
Vol.17
No.6
Dec.2017
收稿日期
:
2017
-
06
-
27
基金项目
:
国家自然科学基金项目
(
71390332
);
中央高校基本科研业务费专项资金项目
(
2017YJS100
);
民航科技项目
(
201501
)
作者简介
:
常祎妹
(
1991
-
),
女
,
辽宁沈阳人
,
北京交通大学工学博士研究生
,
从事集装箱运输与多式联运研究
。
导师简介
:
朱晓宁
(
1965
-
),
男
,
辽宁铁岭人
,
北京交通大学教授
,
工学博士
。
文章编号
:
1671
-
1637
(
2017
)
06
-
0115
-
10
不确定因素下的集装箱码头车船间
装卸作业集成调度
常祎妹
,
朱晓宁
(
北京交通大学
,
交通运输学院
,
北京
100044
)
摘
要
:
为了提高集装箱码头的效率
,
建立了集装箱码头车船装卸作业集成调度模型
;
考虑了装卸
同步作业与一些实际约束条件
,
如岸桥
、
龙门吊间干扰和安全距离等
,
以及生产调度中的不确定因
素
,
如岸桥
、
集卡的速度变化等
,
设计了改进的多层遗传算法求解模型
;
为了确定随机变量的具体
值
,
在传统的遗传算法中引入蒙特卡罗法
,
为了使得集装箱在集卡间均衡分配
,
在传统的遗传算法
中引入均衡算子
;
通过试验验证模型和算法的可行性和有效性
,
并进行了改进的多层遗传算法中引
入均衡算子与未引入均衡算子间的对比试验
。
分析结果表明
:
引入均衡算子后的装卸作业完成总时
间为
7
437.8s
,
比未引入均衡算子减少
760.3s
,
且在引入均衡算子的试验中
50FEU
集装箱均匀分配
给了
5
辆集卡
,
而在未引入均衡算子的试验中未能均匀分配
;
固定龙门吊和岸桥数量
,
改变集卡的数
量
,
通过比较每组试验中作业总完成时间和边际效益值
,
得出当集装箱数量为
80
、
90
、
100FEU
时
,
最
优设备配比为
3
台龙门吊
、
10
辆集卡和
4
台岸桥
。
可见
,
改进的多层遗传算法可以提高集装箱码
头车船装卸作业的效率
,
是解决集装箱装卸作业集成调度问题的一种有效方法
。
关键词
:
综合运输
;
铁水联运
;
集装箱装卸作业
;
集成调度
;
改进的多层遗传算法
;
铁路作业区
中图分类号
:
U169.6
文献标志码
:
A
Inte
g
rated
schedulin
g
of
handlin
g
o
p
eration
between
train
and
vessel
in
container
terminal
under
uncertain
factor
CHANG
Yi
-
mei
,
ZHU
Xiao
-
nin
g
(
School
of
Traffic
and
Trans
p
ortation
,
Bei
j
in
g
Jiaoton
g
Universit
y
,
Bei
j
in
g
100044
,
China
)
Abstract
:
To
im
p
rove
the
efficienc
y
of
container
terminals
,
an
inte
g
rated
schedulin
g
model
of
handlin
g
o
p
erations
between
trains
and
vessels
was
established. Loadin
g
and
unloadin
g
s
y
nchronization
,
as
well
as
some
p
ractical
constraints
,
such
as
q
ua
y
crane
(
QC
)
interference
,
g
antr
y
crane
(
GC
)
interference
,
QC
safet
y
distance
,
GC
safet
y
distance
and
so
on
,
were
considered.Some
uncertain
factors
durin
g
p
roduction
schedulin
g
,
such
as
the
chan
g
e
of
QC
s
p
eed
and
inner
truck
(
IT
)
s
p
eed
and
so
on
,
were
also
considered.In
order
to
solve
the
model
,
an
im
p
roved
multi
-
la
y
er
g
enetic
al
g
orithm
(
MLGA
)
was
develo
p
ed.To
determine
the
value
of
random
variable
,
Monte
Carlo
method
was
introduced
into
the
traditional
g
enetic
al
g
orithm.To
balance
the
allocation
of
containers
amon
g
ITs
,
a
balanced
o
p
erator
was
introduced
into
traditional
g
enetic
al
g
orithm.The
feasibilit
y
and
effectiveness
of
the
p
ro
p
osed
model
and
al
g
orithm
were
verified
b
y
usin
g
com
p
utational
ex
p
eriments
,
and
a
com
p
arison
ex
p
eriment
was
余青葭
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