自动化集装箱码头管理与设备调度一体化的装卸作业计划建模与优化研究

本项目旨在依据ZPMC新一代自动化集装箱码头装卸系统的作业要求和实际特点，建立一套自动化集装箱码头作业计划系统，涵盖码码头泊位计划、装卸作业调度计划、堆区分配计划和堆位计划；针对以上各计划模型，采用时间/事件联合驱动的混合系统及分布式多智能体概念建立集成码头管理与设备调度一体化的装卸系统作业计划优化模型和决策支持系统，实现码头多个子计划系统之间的协调建模；研究连续/离散联合驱动的MAS实时调度策略，以及装卸系统人工/自动调度融合机理及其控制算法；基于多层次搜索策略的现代启发式算法和局部搜索理论，分析智能优化算法的计算复杂性和优化效率；规划和设计自动化码头计划系统的软件框架，并以上述模型和算法研究为基础，完成计划优化决策的软件开发。研究的主要目的是最大限度地减少进出港货船在码头的周转时间、高效使用装卸设备、优化分配堆场集装箱的堆存区域、减少堆场集装箱的倒箱次数等，从而提高码头集装箱整体运输。

本项目针对自动化集装箱码头对作业计划合理调度及优化策略的迫切需要，以ZPMC于2007年在上海长兴岛建设的自动化集装箱码头示范工程为原型，研究作业资源集成调度的优化模型与算法。研究的主要目的是最大限度提高装卸设备利用率和码头整体运输效率，实现码头装卸系统的高效、智能化作业。本项目完成的主要工作包括：.（1）针对立体装卸作业设备集成调度问题，建立了以单船装卸作业时间最短为目标的0-1整数规划数学模型，提出了粒子群-模拟退火混合优化算法（PSO-SA），实验测试验证了优化算法及其性能，包括立体装卸系统的作业能力与瓶颈问题等。.（2）针对从船舶靠泊、岸桥作业、低架桥上各个设备的作业到堆场起重机作业完成的整个过程，建立了自动化码头作业资源集成调度多目标优化模型，设计了多目标和声-粒子群混合算法（PSO-HS），设计了粒子群位置交叉更新及和声微调策略，确定了算法的终止条件，并提出以单目标优化问题作为参照的最终方案选择原则。算法性能的分析和测试结果表明了混合算法在收敛性和精度上都具有优越性。.（3）建立了基于分布式MAS的自动化集装箱码头调度系统。提出了船舶、堆场、任务管理、设备管理等智能体，建立了自动化码头协同作业计划系统MAS模型。考虑低架桥装卸设备位置冲突因素，结合就近原则与时间估计优化策略，提出集装箱装卸最短路径的搜索方案，通过路径与任务的双分解来指导MAS系统的协作。实例分析验证了模型具有较好的可行性；提出了基于MAS协作的自动化集装箱码头动态调度算法。仿真实验及分析验证了算法的有效性；建立了基于MAS的自动化码头决策支持系统架构。系统采用B/S架构，利用Struts+Spring+ Hibernate框架进行开发。系统具有良好的稳定性、可扩展性。对Agent推理优化部分的内容以及系统整体架构的优化可作为进一步的研究。