港口调度中储位分配与路径规划的协同优化研究

Container ports are highly mechanized, informationalized and standardized man-machine systems, with continuous practice on scheduling optimization. When the handling capacity is growing at the quay-side, the container yard is becoming a new bottle-neck to the whole port. Space allocation and yard crane (YC) routing are two key decisions in medium and short term planning. However, these two decisions have been studied separately, which caused indispensable management problems and theoretical limitations. This project will study their collaborative optimization following three stages..(1) Abstract the index system and constraint parameters to build the static model of collaborative optimization; (2) Progressively study the simplified model and the full model to design exact solution methods, and develop acceleration methods based on YC zoning rules; (3) Improve the decision flexibility for problems with uncertainties via rolling horizon method and stochastic optimization, and test the algorithm performance with a case study. .In general, our research can improve the quality and flexibility of two key decisions in yard management. It will not only provide theoretical reference for port scheduling, but also have high popularization and application values.

集装箱港口是高度机械化、信息化、标准化，对调度优化有长期实践需求的人机复合系统。随着岸侧产能的不断提高，堆场正逐渐成为制约港口效率的新瓶颈。储位分配和场桥路径规划是堆场中短期规划的核心决策，而两者的割裂研究造成了不容忽视的管理问题和理论局限。本项目拟从如下三个阶段研究两者的协同优化问题。.1）提炼指标体系与约束参数，建立静态协同优化模型；2）通过简化模型和完整模型的分步研究，设计静态协同优化的精确求解算法，并根据场桥分区调度规则设计加速算法；3）结合滚动规划和随机优化方法，改善动态决策柔性，并在案例应用研究中测试算法绩效。.该项目的研究成果将改善堆场管理中两大核心问题的决策质量和执行柔性，为集装箱港口调度提供有效的理论参考，具有较高的推广价值和应用前景。

集装箱港口是高度机械化、信息化、标准化，对调度优化有长期实践需求的人机复合系统。随着岸侧产能的不断提高，堆场正逐渐成为制约港口效率的新瓶颈。储位分配和路径规划是堆场中短期规划的两大核心决策，本项目从如下三个阶段提出了针对两者协同优化的决策方法。.1.储位分配与路径规划的目标协同和模型建立。1）构建了适用于协同优化的统一指标体系。研究从存取效率和运作成本这两个方面选取多元指标，并通过指标权重的分配反映不同管理策略对两方面指标的权衡。2）建立了协同优化的静态模型。研究在变量定义中兼顾时间粒度和决策关联，并在此基础上综合考虑了存储分类规则、设备冲突、安全距离、交通拥堵等实际约束，建立了协同优化的静态模型。.2.基于静态模型的协同优化算法设计。1）解决了针对水平搬运设备的路径规划与储位分配的协同优化子课题。该子课题以水平搬运设备的路径规划为突破口，综合考虑储位分配决策和设备调度中的冲突问题，提出了均衡效率与成本的过滤束搜索算法。2）解决了针对垂直搬运设备的路径规划与储位分配的协同优化子课题。该子课题侧重垂直搬运设备的路径规划视角，研究了集装箱存储位置和操作次序对协同优化的影响。研究提出列生成算法优化任务操作次序，改善了垂直搬运设备的移动路径和设备协同中的等待，从而平衡港口的存取效率和运作成本。.3.考虑不确定性的协同优化与实时调整。1）整合了水平和垂直搬运设备的协同优化算法框架，并结合滚动规划思路提出了考虑多个未来场景的修正算法，使解决方案能够优先保障权重更高的指标。2）设计了针对突发状况的方案调整策略，最小化原有方案在执行过程中的偏离量，从而减少突发状况对未来规划的影响。研究分析了不同调整策略对各指标的影响，设计并实现了保障高优先级指标的调整策略。.该项目的研究成果改善了堆场管理中两大核心问题协同优化的决策质量和执行柔性，为集装箱港口调度提供有效的理论参考，具有较高的推广价值和应用前景。