碳排放约束下集装箱港口核心资源集成调度问题研究

Being an important connecting node of the global comprehensive transport network and a vital part of the international logistics chain, the container terminal has greatly promoted the growth of international trade and the development of the world economy. However, since the handling equipment in container terminals are in big size and the handling process for containers is also very complex, the excessive energy consumption is produced in container terminals. This results in the high amount of carbon emission. Thus, container terminals have become the main body of environmental pollution. In view of this problem，this project，from the perspective of green operation, utilizes the system engineering thought, the combinatorial optimization theory and the computer simulation technology to study the integrated scheduling optimization models of the three core resources (i.e. quay cranes, yard trucks and yard cranes) in container terminals as well as the method solutions for solving the models. First, this project uses the mathematical programming method to quantitatively describe the constraints with relevant to carbon emissions, and then builds an integrated scheduling model which reflects the actual operational process of the container terminals. Second, a multi-objective integrated optimization method is designed based on the endosymbiotic evolutionary algorithm. The project aims to optimize the overall operational efficiency for the container terminals while implementing the low carbon production. The research result will provide an important theoretical basis and decision-making basis for the managers in the modern container terminals.

集装箱港口作为全球综合运输网络的重要节点和国际物流链上的重要一环，对国际贸易增长和世界经济的发展起到了重要的推动作用。然而，集装箱港口大型设备多且装卸工艺复杂，导致能源过度消耗、碳排放量高，已成为环境污染的主体。针对此问题，本项目从绿色运作角度出发，运用系统工程思想、组合优化理论及计算机仿真技术研究碳排放约束下港口桥吊、集卡与龙门吊三种核心资源的集成调度优化模型和解决方法。利用数学规划法将碳排放等相关约束条件进行定量化描述，建立反映港口实际运作过程的集成调度模型，并设计基于内共生进化算法的多目标集成优化方法。本项目旨在保证港口整体运作效率最优化的同时，实现港口低碳化生产，为现代集装箱港口运营商提供重要的理论基础和决策依据。

港口物流的飞速发展促进了国际贸易，在提高港口运作效率的同时如何降低对环境的污染是近几年港口问题的研究热点。在港口作业过程中，桥吊、集卡和龙门吊是港口三大主要设备，传统研究中多针对某单独设备进行调度问题的研究，而在实际作业中，港口三大设备相辅相成，互相影响，单设备的调度方案由于未考虑设备间的协作关系，无法保证港口整个系统的最优化。基于此，本项目研究集装箱港口三种设备资源桥吊、集卡和龙门吊的集成调度优化问题。在原有港口模型的基础上，考虑港口核心资源的协同运作机理，建立多资源集成调度问题优化模型，使之成为组合优化问题。为了有效地解决港口集成调度问题，拟将复杂的原集成系统分解成若干子系统，根据各子系统的特性，针对性地设计优质解的搜索策略，并开发数学规划模型与启发式算法、启发式算法与仿真软件相结合的集成优化方法。本项目旨在建立一个与港口实际作业过程更为接近的优化模型，并设计寻优性能好，时间复杂性不高的求解优化方法，以获得集装箱港口整体系统的最优或满意的调度策略，从而提高港口的运作效率。.主要研究内容包括：（1）建立集装箱港口桥吊、集卡、龙门吊的集成调度模型。以总作业时间最短为优化目标，在少量假设和充分考虑复杂港口作业环境下以及能耗影响的基础上，构建港口多资源的集成调度问题的0-1混合整数规划模型，并利用CPLEX优化软件对其进行求解。（2）设计基于智能算法的港口多资源集成调度优化算法。根据所建立的集成调度问题的数学模型特点，分析解决问题的难点。由于问题的高复杂性，解决一般单设备调度问题的优化算法难以适用于本模型。因此，设计一种能够有效解决该集成问题的优化算法。3）验证模型和算法的有效性。试验结果验证了本项目提出的模型和算法的正确性及有效性，所设计改进的遗传算法能够有效地解决港口大规模实际问题，本项目的研究成果对于未来港口规划、提高港口效率、降低港口作业能耗有着积极促进作用。.