70
上
海
交
通
大
学
学
报
第
53
卷
年来不少研究者开始考虑泊位与堆场资源的协同作
用
[
3
-
4
]
.
另一方面
,
在码 头 的实 际 运 营 过 程 中 还 存 在
各种不确定性因素
,
其中 船 舶到 港 时 间 是 最 普 遍 的
不可控因素
[
5
-
6
]
,
其会 导 致码 头 作 业 无 法 准 确 安 排
、
资源无法合 理 利 用 和 船 舶 到 港 时 间 延 长
.Moorth
y
等
[
5
]
针对船 舶 到港 时 间的 不 确定性
,
将泊位 分 配问
题与堆场问题相结合
,
运用模拟退火算法进行求解
;
Xu
等
[
7
]
和
Zhen
等
[
8
]
在研究泊位分配问题的过程中
考虑了 船 舶 到 港 时 间 与 作 业 时 间 的 不 确 定 因 素
;
Zhen
[
9
]
在对转 运 港 的 堆 场 模 板 进 行 求 解 的 过 程 中
考虑了时间与空间 的 不确 定 性
,
包括 泊 位位 置 以 及
在泊时间
;
Xian
g
等
[
10
]
针 对 到 港时 间 及 作 业 时 间 不
确定条件下的泊位 分 配问 题
,
考虑 经 济效 用 及 客 户
满意度
,
并采用自适 应灰狼 算 法 进 行 求 解
;
Sche
p
ler
等
[
11
]
以多终端
、
多模式海运集装箱 码头 为 研究 对 象
建立了双目标模型
,
以最 小 化集 装 箱 码 头 的 运 输 时
间及船舶到港时间
,
并 采 用 基于 混 合 整 数 规 划 分 解
的启发式算法进行滚动求解
;
Zhen
[
12
]
从海运市场 的
不确定性出发
,
针 对 到 港船 舶 装
、
卸 载 量 的波 动
,
研
究了码头核心资源的有效分配
.
在干扰环境下
,
为了
最小化与原调度方案的偏差
,
Zen
g
等
[
6
]
采用岸桥 重
调度
、
泊位重分配的方法解决突发的干扰问题
,
采用
局部重搜索与禁忌搜索相结合的算法进行求解
;
Liu
等
[
13
]
将干扰恢复的重调度问题分为 泊 位位置
、
靠泊
时间以及岸桥数量的分配和对每个岸桥具体调度的
问题
.
总之
,
针对不确定环境下的决策有
2
种方式
,
即
前摄
-
反应式
[
8
]
与 滚 动 周 期 式
[
14
]
.
前 摄
-
反 应 式 决 策
预先考虑不确定性 因 素
,
注 重 相 对较 长 决 策 期 间 内
决策的鲁棒性
;
而滚动 周 期 式 决 策 是 利 用 最 新 的 信
息在较短决策期间 内 进行 滚 动 决 策
,
具有 更 强的 灵
活性
.
区别于现有文献
,
本文主要针对集装箱进出口
码头的泊位
-
堆场资源的协同分配
,
并兼顾决策 的 鲁
棒性与灵活性
,
借鉴针对复杂多阶段随机优化过程
、
基于两阶段近似的决策框架
[
15
]
,
将第
1
阶段固 定 性
决策与第
2
阶段各场景下的可调整决策进行区分与
结合
,
提出了定制化的动态决策方法
,
并验证其有效
性
.
1
问题建模与分析
1.1
泊位
-
堆场资源的协同分配模型
针对集装 箱 进出 口 码头 的 运营特 点
,
对问题 界
定如下
:
泊位为连续 类 型
,
船舶 为 动态 到 港
;
堆场 空
间存在总量上限
,
船 舶 出 口箱 及 其 进 口 箱 分 别 需 要
船舶在港期间以外 的 预存 时 间 和 留 存 时 间
;
时 间 轴
和泊位长度需进行 离 散化 处 理
.
为描 述 泊位 与 堆 场
之间的相互关系
,
定义如下参数
:
i
∈
V
=
{
1
,
2
,…,
v
}、
j
∈
J
=
{
1
,
2
,…,
r
}、
t
∈
T
=
{
1
,
2
,…,
w
}
分别
为船舶
、
离散化泊位区段
、
离散化时间区段的编号及
集合
;
L
i
、
W
i
、
A
i
分别为船
i
的长 度
、
装卸作 业 时间
、
到港时间
;
N
D
i
、
N
L
i
、
T
D
、
T
L
分别为 船
i
的进 口 箱 量
、
出口箱量
、
进口箱 留 存 时 间 段
、
出口 箱 预存 时 间 段
;
S
t
为
t
时段可用堆场容量
;
ω
∈
Ω
=
{
1
,
2
,…,
q
},
为
场景编号及集合
;
M
为一个足够 大 的 正 数
.
此外
,
定
义如下决策变量
:
s
i
、
e
i
、
f
i
、
g
i
、
b
i
均为整数变量
,
分别
表示船
i
的作业开始时间
、
作业完成时间
、
出口箱堆
场开放开始时间
、
进口箱堆场留存结束时间
、
占用泊
位的编号下界
;
x
it
、
y
D
it
、
y
L
it
均为
0
或
1
的变量
,
其值取
1
时分别表示船
i
在
t
时段在港
、
船
i
的进口箱和出口
箱
在
t
时段在港
;
w
i
j
、
α
i
j
t
均为
0
或
1
的变量
,
其值取
1
时分别表示船
i
使用泊位
j
、
船
i
在
t
时段占用泊位
j
;
γ
D
it
、
γ
L
it
均为整 数 变量
,
分别表 示 船
i
的进 口箱
、
出
口箱在
t
时段 占 用 堆 场 的 资 源 量
.
两 类 资 源 间 的 相
互
关系如图
1
所示
,
图中
:
QC
表示每 个 岸桥 每 小时
处理集装箱的数量
.
构建确 定性环境下泊位
-
堆场资
源协同分配的优化模型
.
图
1
泊位
-
堆场资源分配的相互关系
Fi
g
.1
Interrelationshi
p
of
berth
allocation
and
y
ard
allocation
目标函数为
min
z
=
∑
i
(
e
i
-
A
i
) (
1
)
ChaoXing
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