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考虑能耗节约的集装箱码头双小车岸桥与AGV联合配置及调度优化.docx
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考虑能耗节约的集装箱码头双小车岸桥与AGV联合配置及调度优化.docx
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集装箱船大型化发展对集装箱码头前沿作业提出了更高的要求, 一方面要求提高码头
装卸效率和服务水平, 另一方面要求降低成本并减少能耗, 推动集装箱码头绿色低碳发展.
以人工操作为主体的集装箱码头因不能及时准确地获知装卸全过程信息, 导致生产效率降
低和能耗增加
[1]
. 为了提高码头装卸效率和服务水平, 早在 1993 年, 荷兰鹿特丹港就开始建
设运营自动化集装箱码头, 接着伦敦港、川崎港、新加坡港、汉堡港、厦门远海、上海洋
山港等港口相继建成自动化集装箱码头. 经过二十多年的发展, 目前自动化码头技术已经逐
渐成熟和完善, 特别是为了适应节能环保要求, 已将早期使用的内燃机驱动的设备转换为电
力驱动, 岸边作业采用双小车岸桥进行船舶装卸作业, 水平运输采用自动导引车(Automated
guided vehicle, AGV), 堆场使用自动化轨道吊(Automated rail mounted gantry crane,
ARMG),“双小车岸桥+AGV+ARMG”的装卸工艺系统被应用于大多数自动化集装箱码头.
Sim
[2]
指出码头装卸作业的能耗在码头作业总能耗中占比 48.3 %, 联合优化双小车岸桥与
AGV 的配置及调度以减少码头装卸作业的能耗, 对集装箱码头实现绿色低碳发展有重要意
义.
已有学者对集装箱码头装卸作业能耗、岸桥和 AGV 的配置和调度等问题展开了研究.
郑松等
[3]
将码头系统的管理和控制过程通过平行系统融合在一起, 以实现对港机设备的最优
控制. He 等
[4]
指出岸桥和 AGV 的配置和调度是装卸作业过程中两个密切相连的生产决策问
题, 岸桥的配置和调度决定船舶作业时间, AGV 的配置和调度影响岸桥和 ARMG 的取/放箱
时间, 联合优化装卸设备的配置和调度, 降低自动化集装箱码头装卸作业过程中的能耗成为
研究热点问题. 岸桥把待卸船集装箱从船上提起放到运输工具上, 又把待装船集装箱放到船
上, 是码头装卸作业中重要的一环, 关于减少岸桥作业中能耗的问题, 部分学者从资源配置
的角度出发, 研究码头现有泊位和岸桥的分配方案. 例如, Chang 等
[5]
研究了一种泊位岸桥调
度策略, 并通过实例分析验证了策略的有效性和可靠性. He
[6]
以最小化船舶延误和最小化作
业能耗为目标, 构建了泊位分配和岸桥分配问题混合整数优化模型, 并基于集成仿真的优化
方法探索解空间.
在已知泊位计划下优化岸桥在港口所有船舶之间调度以实现装卸船时间最短的研究方
面, Chang 等
[7]
研究了动态船舶到达条件下岸桥调度问题, 提出一种基于动态滚动策略的岸
桥调度方法, 建立了以最小化港口所有船舶的装卸作业时间和均衡岸桥作业时间为目标的
优化模型, 采用遗传算法求解, 得到各个船上集装箱任务的最佳装卸顺序和完成时间.
Zhang 等
[8]
考虑了装卸过程中船舶的纵向稳定性, 建立了具有稳定性约束的岸桥调度优化模
型, 引入了一种基于滑动窗的启发式算法以修复违反稳定性约束的岸桥调度序列, 并将模型
求解结果与不考虑船舶稳定性的结果进行了比较和分析, 验证了模型和算法的有效性.
部分学者从优化每个集装箱装卸作业时间的角度出发, 研究了岸桥调度对减少装卸能
耗和装卸完工时间的作用. Liu 等
[9]
研究了单船岸桥分配和调度问题, 以最小化卸载过程中
二氧化碳排放量为目标建立了 AGV 排队模型. Liang 等
[10]
从岸桥任务调度和数量配置两个
方面研究了岸桥调度问题, 通过分析每个任务的最早可作业时刻和要求完工时刻, 建立了岸
桥调度和配置的耦合模型, 并应用循环迭代的方法求解每个时间窗内岸桥配置和调度方案.
Msakni 等
[11]
针对码头岸桥调度问题, 以单个集装箱为任务单位, 提出了增加割平面和基于
图的二分搜索算法求模型的精确解, 并通过对比不同规模任务下的岸桥调度结果, 验证模型
和算法的有效性. Kim 等
[12]
考虑到任务的优先关系和岸桥间安全距离, 建立了岸桥调度的混
合整数规划模型, 提出了一种基于分支定界的贪婪随机自适应算法求解该模型. Nguyen 等
[13]
分别采用遗传算法和遗传规划算法求解岸桥装卸过程中集装箱的优先级, 使所求得的调
度方案能在不确定环境下达到相对稳定的岸桥完工时间.
AGV 在自动化集装箱码头中作为水平运输工具从岸桥下接收卸船集装箱送至堆场, 在
堆场接收待装船集装箱送至岸桥. 虽然 AGV 的能耗只占码头作业总能耗的 1.04 %, 但是它
的调度和配置对岸桥和场桥的作业能耗产生很大影响. 关于减少 AGV 作业中能耗的问题,
部分学者研究了 AGV 的调度策略, Kim 等
[14]
以减少自动化集装箱码头因船舶作业延误产生
的能耗为目标调度 AGV, 求解最优的 AGV 配置调度方案. Choe 等
[15]
提出了 OnPL (Online
preference learning)算法, 通过更新偏好函数动态地调整 AGV 的调度策略. Kim 等
[16]
研究了
多标准调度策略下自动化集装箱码头 AGV 调度, 基于不同的场景对问题仿真模拟得到
AGV 的调度方案. 部分学者从岸桥和 AGV 协同调度的角度出发, Xin 等
[17]
将集装箱码头的
集装箱运输作业看作是由连续时间的低级形态和动态离散事件的高级形态这两部分组成,
提出了一种分层控制结构, 在岸桥和 AGV 的数量已知的条件下, 最小化上层岸桥作业完工
时间和下层 AGV 的能耗. Peng 等
[18]
量化了码头作业中设备的配置对总碳排放量的影响, 建
立了基于复杂排队网络的仿真模型, 优化岸桥、场桥和 AGV 的配比. Yang 等
[19]
基于混合流
水车间调度问题(HFSS), 以最小化总作业时间和最小能耗为目标, 提出并求解了岸桥、内
集卡和场桥装卸作业的双目标联合优化模型. Dkhil 等
[20]
针对自动化集装箱码头岸桥、AGV
和场桥的作业问题, 提出了以最小化岸桥完工时间和最小化 AGV 配置数量为目标的优化模
型, 并采用 Cplex 求解. Yang 等
[21]
研究了同时装卸作业的岸桥、场桥和 AGV 的集成调度,
设计了基于预防性拥塞规则的通用算法模拟处理自动化集装箱码头装卸作业.
部分学者考虑了 AGV 运输过程中的不确定环境的影响, Singgih 等
[22]
研究了自动化集
装箱码头 AGV 运输路径规划问题, 考虑了 AGV 在运输过程中因交通拥堵导致的等待时间,
以最小化运输时间和等待时间为目标构建整数规划模型, 应用改进 Dijkstra 算法求解.
Legato 等
[23]
考虑岸桥装卸效率不恒定时岸桥和车辆的调度问题, 以最小化岸桥等待时间和
AGV 路径冲突导致的拥堵时间为目标构建优化模型, 采用模拟退火算法求解模型, 并通过
仿真实验确定适用于实例的算法参数. Xin 等
[24]
提出了一种无冲突调度算法, 用于生成 AGV
的无碰撞轨迹及岸桥、场桥的时刻表, 降低 AGV 运行的平均距离.
从现有研究中可以看出, 岸桥装卸作业中产生的能耗在码头作业总能耗中占较大比重,
AGV 到达岸桥下的时间影响岸桥装卸作业能耗. 已有关于减少码头装卸作业能耗的研究中:
1)多以最小化作业岸桥的完工时间为目标, 没有考虑要求船舶在港总装卸时间对岸桥配置
的影响. 实际调度过程中需要在保证所有车辆准时到达岸桥下的前提下, 规划出能耗最低的
运输方案
[25]
. 2)大多针对卸船阶段或装卸同步阶段下岸桥和 AGV 的调度, 忽略了装卸作业
的各个阶段的联系. 3)为了避免岸桥延迟给码头带来的损失, AGV 的配置数量较多, 增加了
不必要的运输能耗, AGV 的利用率较低. 4)在 AGV 调度过程中忽略了可续航时间对调度的
影响, 不符合实际码头作业情况, 现实中 AGV 在耗尽电量前需驶往换电站更换电池或充电,
此过程中 AGV 不可使用. 5)缺乏对缓冲区的研究, 双小车岸桥的缓冲平台可以减少岸桥和
AGV 相互等待能耗, 堆场的缓冲区可以减少 AGV 在堆场的等待能耗. 因此, 本文对考虑能
耗节约的双小车岸桥与 AGV 联合配置及调度问题进行研究, 保证岸桥主小车不延误等待,
在运输过程中 AGV 续航时间、双小车岸桥中转平台容量和堆场缓冲支架容量约束下, 研究
双小车岸桥与 AGV 联合配置及调度优化问题具有重要的理论与实际价值.
本文架构如下: 1) 模型建立, 该部分构建了考虑能耗节约的集装箱码头双小车岸桥与
AGV 联合配置及调度优化模型. 2) 模型求解, 该部分进行了算法设计, 分别应用枚举算法
和遗传算法求解岸桥调度的最优解并 AGV 调度的满意解. 3) 算例分析, 该部分采用实例验
证了模型及其算法的有效性. 4) 结论, 该部分总结了研究成果并提出了未来研究方向.
1. 模型建立
1.1 问题描述
集装箱船在特定泊位靠港后, 码头根据要求的船舶在港总装卸时间和船舶配积载信息
配置及调度岸桥和 AGV. 双小车岸桥因具有中转平台可以减少岸桥和 AGV 相互等待时间
而被广泛应用于自动化集装箱码头, 如图 1 所示.
图 1 双小车岸桥示意图
Fig. 1 The dual-trolley quay crane
下载: 全尺寸图片 幻灯片
在岸桥装船过程中, AGV 从箱区的缓冲支架上取装船集装箱至岸桥的门架小车下方,
岸桥门架小车将集装箱从 AGV 上抓起放至中转平台, 岸桥主小车空闲时再将中转平台上的
集装箱吊起装至船上; 岸桥卸船过程中, 主小车放卸船箱到中转平台, 门架小车从中转平台
取箱放至 AGV, 由其运送到该箱所在箱区, 待箱区的缓冲支架空闲时将集装箱放到缓冲支
架上. 多个岸桥同时进行装卸作业有利于加快船舶装卸速度, 但由于岸桥不可跨越且两两之
间需要保持安全距离, 配置过多岸桥会产生相互干扰而引起的额外等待时间, 不仅会影响船
舶在港装卸作业时间, 也会增加码头作业能耗.
在装卸船过程中, AGV 的配置和调度方案影响岸桥实际完工时间, 配置数量过少可能
会出现岸桥主小车等待 AGV, 导致岸桥作业延误, 影响完工时间. 调度方案不合理使得运
输过程中岸桥门架小车等待 AGV、AGV 空载和等待能耗增加. 如图 2 所示, 空载 AGV 在
箱区 6 接收装船集装箱后, 根据集装箱所属船贝信息, 前往岸桥 C 下交付集装箱. 交箱后的
AGV 可调往堆场箱区(路线 2)作业下一个装船任务, 也可调往岸桥 B (路线 3)或岸桥 A (路
线 4)作业下一个卸船任务. 根据岸桥调度方案制定合理的 AGV 配置和调度方案, 能保证岸
桥主小车不延误的同时, 减少岸桥门架小车等待 AGV 的能耗、AGV 在岸桥和场桥下的等
待能耗、AGV 的载箱能耗和空载能耗.
图 2 码头布局和 AGV 运输流程示意图
Fig. 2 Automated container terminal layout and AGV transportation process
下载: 全尺寸图片 幻灯片
本文分两阶段研究单船作业面模式下双小车岸桥和 AGV 的联合配置和调度问题. 第
一阶段根据待装卸集装箱数量和位置配置岸桥, 位于同一贝位的甲板箱或舱内箱的所有装
或卸作业称为一个任务, 同一贝位中岸桥作业的先后顺序为先卸甲板箱再卸舱内箱, 先装舱
内箱再装甲板箱. 如图 3 所示, 待装卸集装箱分布在 6 个不同的贝位, 贝位编号为 1 的 32
个集装箱的卸船作业为任务 1, 自左向右按先卸船再装船的顺序依次编号, 可知岸桥的总装
卸任务量为 24, 如图 4 所示. 第二阶段根据所有作业该船的岸桥主小车和门架小车的计划
作业时间调度和配置 AGV, 调度过程中一个集装箱为一个作业单元, 并考虑 AGV 续航能
力和往返换电站运输时间的约束. 由于岸桥延迟会产生较高损失, 所以 AGV 调度过程中需
要保证 AGV 到达时间不会使岸桥主小车等待.
图 3 待装卸集装箱分布示意图
Fig. 3 Containers to be loaded and unloaded
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