【正文】 邊橋式起重機(jī)和場(chǎng)區(qū)之間集卡數(shù)量的確定和調(diào)度安排，不僅影響岸邊橋式起重機(jī)的裝卸效率，而且更關(guān)系到集裝箱碼頭的成本。目前國(guó)內(nèi)大多數(shù)碼頭普遍采用的是將6或7輛集卡固定配備給一個(gè)岸邊橋式起重機(jī)，在整個(gè)工作流程中這些集卡僅僅為這一個(gè)岸邊橋式起重機(jī)服務(wù)。而與這一指標(biāo)密切相關(guān)的是岸邊橋式起重機(jī)單位時(shí)間的集裝箱裝卸數(shù)量。而在我國(guó)，雖然一些集裝箱碼頭，尤其是沿海大型集裝箱碼頭已具備了先進(jìn)的生產(chǎn)設(shè)施和現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)，但總體來說，與國(guó)外先進(jìn)的集裝箱碼頭相比還存在一定差距，主要表現(xiàn)在對(duì)碼頭物流系統(tǒng)的資源配置和路徑優(yōu)化等方面仍以經(jīng)驗(yàn)管理為主。面對(duì)覆蓋全球的經(jīng)濟(jì)危機(jī)。國(guó)際集裝箱運(yùn)輸自20世紀(jì)50年代中期興起，隨著集裝箱運(yùn)輸?shù)娘w速發(fā)展，世界各國(guó)港口相繼建造了大量的集裝箱多用途和專用碼頭。本文在充分分析研究背景的前提下，基于裝卸計(jì)劃已事先擬定這一主要假設(shè)，和集卡不固定服務(wù)于某一岸吊的基本策略，建立了面向作業(yè)面的集卡調(diào)度優(yōu)化模型。國(guó)際貿(mào)易量的萎縮，航運(yùn)業(yè)的不景氣，也迫使港口不斷降低成本，以求在有限的業(yè)務(wù)量中創(chuàng)造最大的利潤(rùn)空間，在競(jìng)爭(zhēng)中獲得一席之地。我國(guó)的港口管理水平與發(fā)達(dá)國(guó)家的現(xiàn)代化港口有較大差距，相同規(guī)模的港口，其吞吐量能力遠(yuǎn)遜于國(guó)外，這值得港口管理者和學(xué)者們深思。并利用蟻群算法進(jìn)行求解，在獲得每輛集卡所需執(zhí)行的任務(wù)序列的同時(shí)，確定了最合理的集卡配置數(shù)量。集裝箱碼頭在整個(gè)集裝箱運(yùn)輸過程中對(duì)加速車船周轉(zhuǎn)，提高貨運(yùn)速度，降低整體運(yùn)輸成本等方面，起著十分重要的作用。而在最新的世界集裝箱港口吞吐量排名中，中國(guó)占據(jù)六席。碼頭管理中包括堆場(chǎng)作業(yè)，岸邊裝卸，集卡運(yùn)輸?shù)茸鳂I(yè)環(huán)節(jié)。一般碼頭會(huì)給岸邊橋式起重機(jī)分配一定數(shù)量的集卡，集卡將裝或卸于船舶的集裝箱從堆場(chǎng)運(yùn)到碼頭或從碼頭運(yùn)到堆場(chǎng)。這種模式是個(gè)靜態(tài)的分配模式，集卡將集裝箱運(yùn)送到目的地后又重新返回到岸邊橋式起重機(jī)邊。一些世界先進(jìn)集裝箱碼頭的經(jīng)驗(yàn)表明，根據(jù)岸邊和場(chǎng)區(qū)作業(yè)的需求合理安排集卡數(shù)量和運(yùn)輸調(diào)度，對(duì)減少交通擁擠，降低運(yùn)輸成本提高作業(yè)效率至關(guān)重要。此外，現(xiàn)代化的計(jì)算機(jī)管理系統(tǒng)和方便快捷的通信系統(tǒng)為實(shí)現(xiàn)集卡的精確優(yōu)化配置提供了強(qiáng)有力的硬件支撐，使得動(dòng)態(tài)分配具備了良好的可操作性。然而目前多采用仿真模型來確定集卡數(shù)量，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同集卡調(diào)度策略效果的對(duì)比，采用數(shù)學(xué)模型進(jìn)行研究的的相對(duì)較少。有別于以往蟻群算法應(yīng)用于集卡調(diào)度問題時(shí)將岸區(qū)、堆場(chǎng)等空間上的節(jié)點(diǎn)作為研究對(duì)象[3]，本文以裝卸任務(wù)為節(jié)點(diǎn)構(gòu)造TSP圖。因此，集裝箱碼頭是各種運(yùn)輸方式銜接的換裝點(diǎn)和集散地。集裝箱碼頭主要有三類裝卸機(jī)械：岸邊裝卸機(jī)械是直接用于岸邊集裝箱船舶裝卸的機(jī)械。雙吊岸橋能同時(shí)吊起兩個(gè)20TEU的集裝箱。然而在實(shí)際中，岸橋的作業(yè)效率還取決于操作司機(jī)的技術(shù)熟練程度以及外部環(huán)境，正常情況下，岸橋的作業(yè)效率為每小時(shí)完成22一35個(gè)吊次的裝卸作業(yè)。龍門吊有輪胎式和軌道式兩種。龍門起重機(jī)的跨距(即“門”的寬度)為6行集裝箱加一條集卡道的寬度，可堆碼集裝箱的高度為4一8層。集裝箱跨運(yùn)車堆碼和通過集裝箱的層數(shù)，與整個(gè)集裝箱碼頭及堆場(chǎng)的堆存面積、工藝條件有關(guān)。單掛集卡是是本論文的主要研究對(duì)象。一、集裝箱港口進(jìn)口業(yè)務(wù)流程進(jìn)口卸船計(jì)劃：由調(diào)度室根據(jù)船舶近期計(jì)劃安排船舶靠泊，并依照卸船堆場(chǎng)計(jì)劃等安排卸船機(jī)械；進(jìn)口卸船：根據(jù)進(jìn)口卸船計(jì)劃來實(shí)時(shí)調(diào)度組織卸船。移箱作業(yè)主要是為了提高堆場(chǎng)堆存率，掌握集裝箱運(yùn)轉(zhuǎn)動(dòng)態(tài)，更好地安排下一次裝卸作業(yè)，提高裝卸作業(yè)效率。裝船前準(zhǔn)備：集裝箱碼頭根據(jù)船期和在場(chǎng)箱的情況，進(jìn)行裝船前準(zhǔn)備，主要有箱子的歸并和移箱處理，主要是為了能夠在集裝箱裝船作業(yè)時(shí)能夠快速裝船。實(shí)際裝卸船作業(yè)由調(diào)度室指揮，機(jī)械隊(duì)操作，集裝箱由集卡拖運(yùn)至碼頭由集裝箱裝卸橋裝船，并由內(nèi)外理進(jìn)行裝船確認(rèn)。面向作業(yè)面的調(diào)度策略又分為面向小作業(yè)面和面向大作業(yè)面：面向小作業(yè)面是指將服務(wù)于同一艘船的集卡形成一個(gè)隊(duì)列，隊(duì)列中的集卡僅服務(wù)于該船舶的岸橋；面向大作業(yè)面是指將碼頭中所有工作的集卡形成一個(gè)隊(duì)列，服務(wù)于所有船舶作業(yè)的岸橋。集卡1固定服務(wù)于岸橋1，集卡2固定服務(wù)于岸橋2，這種調(diào)度策略雖然簡(jiǎn)單易操作，但是會(huì)造成碼頭成本增加和效率低下的問題。我國(guó)國(guó)內(nèi)集裝箱碼頭普遍采用“作業(yè)線”生產(chǎn)方式進(jìn)行船舶裝卸作業(yè)，作業(yè)機(jī)械的配置大約為一臺(tái)岸橋?qū)?yīng)兩臺(tái)場(chǎng)橋，6一7輛集卡固定為一臺(tái)岸橋服務(wù)，無論岸橋如何空閑，這些集卡不會(huì)脫離該岸橋，也不論該岸橋多么忙碌，即使出現(xiàn)岸橋等待集卡的現(xiàn)象，也不會(huì)有新的集卡加入。而無效運(yùn)行里程，即集卡從其先行任務(wù)的結(jié)束地點(diǎn)到后繼任務(wù)的開始地點(diǎn)之間的距離，是可以優(yōu)化的。在集裝箱港口裝卸作業(yè)過程中，為保證船舶的穩(wěn)定性和安全性，港口管理者都會(huì)事先制定相應(yīng)的裝卸順序單，并得到船方的確認(rèn)，并且該計(jì)劃一旦制定后港方不能隨意修改。(4)在集卡的工作中，集卡的某些作業(yè)需要堆場(chǎng)機(jī)械的配合。 符號(hào)定義在對(duì)集裝箱碼頭的集卡調(diào)度優(yōu)化時(shí)，除了考慮集卡本身的作業(yè)因素外，還必須考慮岸橋的作業(yè)因素，例如岸橋何時(shí)需要集卡的服務(wù)，而此時(shí)是否有空閑的集卡，空閑的集卡離岸橋的距離多遠(yuǎn)，與此同時(shí)，堆場(chǎng)中也有集裝箱需要作業(yè)，這時(shí)有沒有空閑的集卡可以作業(yè)，空閑集卡是去服務(wù)岸橋還是去服務(wù)堆場(chǎng)的集裝箱等等。這樣針對(duì)這臺(tái)岸橋的每一個(gè)集裝箱，我們都知道該集裝箱的開始作業(yè)的時(shí)間、開始作業(yè)的地點(diǎn)、完成作業(yè)的時(shí)間以及完成作業(yè)的終點(diǎn)(岸區(qū)或是堆場(chǎng)中)。建立集卡的調(diào)度優(yōu)化模型時(shí)首先定義如下符號(hào)：p：調(diào)度的集卡，假設(shè)計(jì)劃周期內(nèi)所需集卡的總數(shù)為N，p=1，2，…，N；M：計(jì)劃周期內(nèi)所有調(diào)度任務(wù)的總和；：調(diào)度任務(wù)i的開始時(shí)間，；：集卡完成調(diào)度任務(wù)i所需要的時(shí)間，；：集卡從調(diào)度任務(wù)i釋放集卡到調(diào)度任務(wù)j開始占用集卡所需要的時(shí)間，即集卡的無效作業(yè)時(shí)間。通過對(duì)集卡調(diào)度優(yōu)化模型的求解，可以得到集卡調(diào)度的優(yōu)化方案，從而使得所有集卡的無效作業(yè)里程最短。 蟻群算法簡(jiǎn)介蟻群優(yōu)化(ACO，Ant Colony Optimization )算法是由意大利學(xué)者Colomi A、Dorigo M和Maniezzv于1991年提出來的[6]，是一種新型的模擬進(jìn)化算法。(a)中，一群螞蟻從一個(gè)未經(jīng)歷過的分岔口開始出發(fā)，最初所有螞蟻隨機(jī)選擇路徑行進(jìn)。由于外激素?cái)?shù)量對(duì)螞蟻選擇路徑的影響，經(jīng)過很短的時(shí)間，外激素?cái)?shù)量的差異就大的足以影響新來的螞蟻的決策。每只人工螞蟻根據(jù)狀態(tài)轉(zhuǎn)換規(guī)則反復(fù)地選擇為訪問過的城市，通過這種方式來完成一次完整的旅程。接下來就以蟻群算法如何解決TSP問題介紹算法的基本原理。設(shè)表示t時(shí)刻位于元素i的螞蟻數(shù)目，表示t時(shí)刻路徑(ij)上的信息量，n表示TSP規(guī)模，m為蟻群中螞蟻的總書目，則。對(duì)于螞蟻k而言，越小，則越大，也就越大。這種更新策略模仿了人腦記憶的特點(diǎn)，在新信息不斷存入大腦的同時(shí)，存儲(chǔ)在大腦中的舊信息隨著時(shí)間的推移逐漸淡化，甚至忘記。在AntQuantity模型中 （）在AntDensity模型中 （）區(qū)別：式（）和式（）中利用的是局部信息，即螞蟻完成一部后更新路徑是上的信息素；而式（）中利用的是整體信息，即螞蟻的完成一個(gè)循環(huán)后更新所有路徑上的信息素，在求解TSP時(shí)性能更好，因此通常采用式1作為蟻群算法的基本模型。(3)螞蟻的禁忌表索引號(hào)k=1。(7)若存在螞蟻沒有完成遍歷，即km，則跳轉(zhuǎn)至第(4)步，否則執(zhí)行第(8)步。同時(shí)本文假設(shè)在集卡作業(yè)期間，有裝卸要求的船舶的數(shù)量、位置及需求箱量是固定不變的，而堆場(chǎng)內(nèi)的集裝箱的位置也是固定不變的，各堆場(chǎng)之間及堆場(chǎng)與岸區(qū)之間的距離已知。集卡全部為單掛集卡。但由于任務(wù)的裝卸順序已經(jīng)固定，因此在由任務(wù)點(diǎn)組成的TSP圖中，只包含由執(zhí)行序列中排在前面的任務(wù)指向排在后面任務(wù)的有向路徑，即集卡只能順序選擇任務(wù)而不能倒序選擇；同時(shí)，由于任務(wù)轉(zhuǎn)移需要消耗空載時(shí)間，集卡必須在有足夠時(shí)間由一個(gè)任務(wù)結(jié)束地點(diǎn)轉(zhuǎn)移到另一個(gè)任務(wù)的開始地點(diǎn)的情況下才能選擇這兩個(gè)任務(wù)相繼完成，形成一個(gè)相繼連接。與經(jīng)典VRP問題類似，集卡調(diào)度問題可以看作路徑受限的TSP問題，即受約束條件的限制，單獨(dú)一個(gè)集卡（車輛）不能遍歷全部節(jié)點(diǎn)。因此，在求解集卡調(diào)度問題的每次迭代中，每只螞蟻移動(dòng)的次數(shù)是不確定的，只能將是否還存在可行后繼節(jié)點(diǎn)(先行節(jié)點(diǎn))作為路徑完成的標(biāo)志。(2)的區(qū)別。(3)可行解結(jié)構(gòu)的區(qū)別。其設(shè)計(jì)思路是：以求解TSP的蟻群算法為基礎(chǔ)，充分考慮集卡問題的具體要求，對(duì)算法選擇機(jī)制、更新機(jī)制以及協(xié)調(diào)機(jī)制做進(jìn)一步改進(jìn)，引入自適應(yīng)的轉(zhuǎn)移策略和信息素更新策略，以克服基本蟻群算法計(jì)算時(shí)間長(zhǎng)、易出現(xiàn)停滯等缺陷。當(dāng)這種情況發(fā)生時(shí)，該集卡雖然沒有增加空載歷程，卻會(huì)長(zhǎng)時(shí)間處于閑置等待狀態(tài)，這在實(shí)際生產(chǎn)中是不可接受的。信息素更新規(guī)則螞蟻吸引力 設(shè)經(jīng)過節(jié)點(diǎn)i的螞蟻數(shù)目為R，經(jīng)過有向弧段(i,j)的螞蟻數(shù)目為r，則稱r/R為有向弧段(i,j)的螞蟻吸引力。其調(diào)整原則是，路徑的螞蟻吸引力越大，則Q(t)越小。若經(jīng)常得不到可行解，則會(huì)造成大量的計(jì)算時(shí)間浪費(fèi)。(3)近似解可行化策略：前兩種策略的目的都是為了提高個(gè)螞蟻所構(gòu)造的子路徑組合成可行解的可能性，是一些針對(duì)無可行解的事前預(yù)防措施。顯然，采取這種措施后，一般可確保至少得到所求問題的一個(gè)可行解?？尚薪?所謂可行解是這樣一種集合，該集合的元素是兩兩互異的子路徑，并包括所有節(jié)點(diǎn)即N為圖中節(jié)點(diǎn)總數(shù)。將那些在所有未滿非可行解中具有最大的未滿非可行解稱為最大未滿非可行解。顯然，當(dāng)=0時(shí)，溢出非可行解就變?yōu)榭尚薪饬?。?duì)于最大未滿非可行解，可行化策略就是采用某種方法將未在路徑中的點(diǎn)插入到現(xiàn)有路徑中。(2)將M中按從小到大順序排列。 算法步驟(1)初始化各參數(shù)，輸入基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，計(jì)數(shù)器Nc=0。若存在可選先行節(jié)點(diǎn)，更新。(7)更新所有節(jié)點(diǎn)的，若所有節(jié)點(diǎn)上螞蟻數(shù)量=0或=M,跳轉(zhuǎn)至(8)，否則跳轉(zhuǎn)至(3)。 算例分析 案例設(shè)計(jì)已知某靠泊集裝箱船舶需要裝卸的進(jìn)口集裝箱和出口集裝箱總量分別為h=100和m=125，使用兩個(gè)岸橋()來進(jìn)行船舶的裝卸作業(yè)，其中岸橋1的前90個(gè)作業(yè)為進(jìn)口集裝箱作業(yè)，后25個(gè)作業(yè)為出口集裝箱作業(yè)；岸橋2的前10個(gè)作業(yè)為進(jìn)口集裝箱作業(yè)，后100個(gè)作業(yè)為出口集裝箱作業(yè)。船舶時(shí)間t岸橋1岸橋2卸載裝載卸載裝載 案例設(shè)計(jì)不同的集裝箱碼頭進(jìn)出口集裝箱在堆場(chǎng)的箱區(qū)安排不同，一些碼頭采取進(jìn)出口集裝箱混合堆存的原則，既同一箱區(qū)既堆存出口集裝箱（裝上船的集裝箱）也堆存進(jìn)口集裝箱（卸下船的集裝箱）；而一些碼頭采用進(jìn)出口集裝箱分別堆存的原則，即一個(gè)箱區(qū)內(nèi)只能堆存進(jìn)口集裝箱或只能堆存出口集裝箱。 距離參數(shù)（單位：米）岸邊箱區(qū)1箱區(qū)2箱區(qū)3箱區(qū)1670箱區(qū)25601200箱區(qū)3600600600箱區(qū)480050550300。例如集裝箱1堆存在箱區(qū)4，而箱區(qū)4是存放進(jìn)口集裝箱，所以集裝箱1作業(yè)的開始地點(diǎn)在岸橋，結(jié)束地點(diǎn)在箱區(qū)4。依據(jù)堆場(chǎng)岸區(qū)距離矩陣和車輛運(yùn)行速度得到任務(wù)距離矩陣。第5章 結(jié)論在經(jīng)濟(jì)危機(jī)席卷全球，貿(mào)易保護(hù)主義抬頭，航運(yùn)經(jīng)濟(jì)不景氣的大背景下，通過更為精細(xì)科學(xué)的優(yōu)化管理降低成本，從有限的業(yè)務(wù)量中創(chuàng)造出最大化的利潤(rùn)空間，已經(jīng)成為碼頭管理者在激烈競(jìng)爭(zhēng)中得以立足和發(fā)展的重要環(huán)節(jié)。運(yùn)用蟻群算法進(jìn)行模型求解，求解過程中，建立了以任務(wù)為節(jié)點(diǎn)的TSP圖，借鑒了蟻群算法在求解VRP問題中所用到的子路徑組合可行解的方法，同時(shí)確定最優(yōu)集卡數(shù)量和最優(yōu)集卡任務(wù)序列。由于時(shí)間、能