集装箱船舶智能配积载数据库和知识库的构造机理 (2006年)

集装箱运输作为国际物流中的重要运输方式，是实现全球货物快速转移的关键手段。集装箱船舶配积载工作作为集装箱运输管理中的关键环节，其效率与准确性对整个运输过程至关重要。配积载工作涉及将不同大小、类型及目的地的集装箱合理地放置在船舶中，以便实现装卸的高效化。由于集装箱船配积载过程中涉及的变量众多，包括但不限于船舶稳定性、舱位容量、货箱的重量与尺寸、货物的安全要求等因素，因此实现配积载自动化是提高集装箱运输效率的必要途径。 为了解决集装箱船配积载过程中的复杂问题，王鸿鹏在2006年提出了一种基于知识推理技术的智能配积载数据库和知识库的构建机理。该构想基于对现有配积载工作现状及知识处理技术应用的深入分析，提出了使用知识推理技术来构建集装箱船舶智能配积载系统，这一系统能够处理那些难以完全通过数学方法来描述的复杂关系，依赖于经验知识进行分析与推理。 集装箱船配积载特点分析揭示了配积载计划编制过程的复杂性。配积载计划需要多方面信息的综合考虑，包括货箱因素、船舶因素、安全因素以及其他特殊要求。货箱因素涉及航次订舱箱量、重量、尺寸、目的港等细节；船舶因素包括船舶类型、性能参数、箱位分布等；安全因素则包含稳性、纵向强度等。这些因素相互作用，构成了一个复杂的多目标组合优化问题。 文章中提出了智能配积载系统数据库的设计方案，其包含的数据库类型有：集装箱数据库、船舶数据库、堆场数据库及辅助工具库。每类数据库又细分出不同的子库，如集装箱数据库中包含了装箱单数据、箱号、装货港、卸货港等信息；船舶数据库中则包括船舶的基本信息、性能参数以及安全校核参数等。堆场数据库则记录了航次订舱的箱子在堆场的堆放情况，辅助工具库则提供了航次港名代码、规则代码等数据，以支持整个系统的运行。通过这些数据库的构建，智能配积载系统可以录入初始事实数据，记录推理过程中的中间信息，以及存储推理结果，从而为配积载的决策提供支持。 在设计过程中，还需要优化堆场作业，以提高装船效率并减少码头堆场倒箱和移箱的数量。通过设计合理的货箱堆垛方法，可以产生装船作业顺序，进一步优化整个配积载过程。文章还提出动态数据库的概念，即通过系统对原始数据的录入与处理，自动生成记录推理中间结果的数据库，用以反映和指导配积载过程。 总而言之，集装箱船舶智能配积载数据库和知识库的构造机理是一个集成了多个数据库系统、依赖知识推理技术、并且可以优化堆场作业的复杂系统。该系统的提出对于集装箱船配积载自动化具有重要的理论价值和实际意义，有助于促进集装箱运输效率和质量的提高，进而对国际贸易和世界经济的发展产生积极的影响。通过这一研究成果，可以为集装箱运输行业解决依赖经验性知识的复杂问题提供新的思路，也为未来集装箱船全自动配积载专家系统的建立奠定了坚实的基础。