三峡枢纽两坝联合调度外文翻译资料

 2022-03-18 22:22:57

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目 录

摘要 3

Abstract 4

1 绪论 5

2 研究现状 5

3 问题定义与模型 6

3.1 问题定义 6

3.2 MILP模型 10

4 关于船舶布置问题的三种算法 13

4.1 顶层算法 13

4.2 具体方法 15

4.3 快速启发式算法 15

4.4 多阶最佳拟合启发式算法 16

5 实验 18

5.1 实验装置 18

5.3 内陆设置 19

5.3.1 多阶最适合不同的顺序 19

5.3.2 船舶布置算法的结果 19

5.4 港口设置 20

6 结论 20

参考文献 22

摘要

船舶调度存在的问题已对潮汐河港口的规划者构成了日常挑战。实际上，它需要将一组船舶定位在尽可能少的闸室中，同时满足一些通用和特定的布局约束条件。这些限制使得船舶放置问题不同于传统的二维装箱问题。我们提出了该问题的数学公式。此外，还开发了一个分解模型，可以在合理的时间内计算出最优解。针对船舶布置问题，还引入了多阶最佳拟合启发式，并将其性能与快速返回启发式算法对比。对模拟和现实生活实例的实验表明，多阶最佳拟合启发式法击败其他启发式算法，同时保持可比较的计算时间。最后，新启发式的最优性差距很小，但它在计算时间方面明显优于确切的方法。

关键词：船舶调度；启发式算法；二维装箱问题；船闸

Abstract

The ship placement problem constitutes a daily challenge for planners in tide river harbours. In essence, it entails positioning a set of ships into as few lock chambers as possible while satisfying a number of general and specific placement constraints. These constraints make the ship placement problem different from traditional 2D bin packing. A mathematical formulation for the problem is presented. In addition,a decomposition model is developed which allows for computing optimal solutions in a reasonable time.A multi-order best fit heuristic for the ship placement problem is introduced, and its performance is compared with that of the left-right-left-back heuristic. Experiments on simulated and real-life instances show that the multi-order best fit heuristic beats the other heuristics by a landslide, while maintaining comparable calculation times. Finally, the new heuristicrsquo;s optimality gap is small, while it clearly outperforms the exact approach with respect to calculation time.

Keyword：Ship scheduling; heuristic algorithm; two-dimensional loading problem; shiplock

1 绪论

进入或离开港口时，船舶通常会通过一个或多个船闸。因此，驳船在水道网络上行驶。在码头装卸货物时，船闸为船舶提供恒定的水位，或者它们控制内河水流量和水位。越来越多的集装箱运输造成了港口的高成本（Wiese，Suhl，＆Kliewer，2010）。改善船舶操作可以减少他们在港口的时间，并使港口更具吸引力，引起地理上靠近的港口之间的强烈竞争（Bish，2003; Chen，Bostel，Dejax，Cai＆Xi，2006; Cullinane＆Khanna， 2000;Guuml;nther＆Kim，2006）。虽然在海上处理船舶和集装箱的许多方面已经进行了广泛的研究（Stahlbock＆Voszlig;，2008），港口基础设施的一个关键组成部分却很少受到关注船闸。然而，船闸的容量的次优使用可以极大地增加船的处理时间。当船舶无法及时转运给定的船舶时，该船可能会错过其在码头的时间窗口，导致港口总时间的强劲增加以及码头效率的降低。因此，改善这些船闸的运行对提高港口效率和经济吸引力起着重要作用。多式联运的预期增加是提高内陆水道船闸效率的主要动机（欧盟委员会，2009年，2011年）。多式联运是单一运输链中多种运输方式的组合，不需要更换货物的集装箱。内陆导航是联运链中最有前途的运输方式，它具有网络接入能力和环保特性作为最重要的优势。比利时和西欧的情况尤其如此，内陆水道在主要港口的腹地通道中发挥着至关重要的作用（Notteboom＆Rodrigue，2005）。因此，通过更好的过闸操作提高（多式联运）驳船运输效率是支持未来货运流量和增加内陆导航市场份额的关键问题。

2 研究现状

Wilson（1978）研究了不同排队模型对过闸能力分析的适用性。研究表明，单一船闸具有良好的排队模式，但不适用于平行船闸。其他研究集中在密西西比河上游（UMR）。在那条河上，驳船连接在一起成为驳船队伍，然后需要通过一个比驳船本身小的单一船闸来转移。驳船队伍被划分成不同的驳船组，然后这些组一次一个地转移，然后他们返回到下一个行程阶段。 Nauss（2008）提出了具有设置时间的单一船闸的驳船队伍/驳船的最佳分选。这种方法允许牵引一艘拖船。此外，它认为，在第一次过闸之前，所有牵引/驳船将出现在船闸中。史密斯，斯威尼和坎贝尔（2009）提出了一个模拟模型，比较不同的策略以缓解上密西西比河的拥堵。这些策略旨在提高船闸的吞吐量并建立一个模拟工具来验证它们。史密斯等人。 （2011）使用基于启发式和MIP模型的更复杂的决策规则进一步改进了这些船闸的性能。船闸计划文献的另一部分着重于船闸（平行）隔室，这些隔间可以将多艘船舶转移到一起。最近的一项贡献（Verstichel＆Vanden Berghe，2009）涉及计划三个平行船闸，其中两个是相同的。考虑到隔室的独立操作，所提出的方法允许将多于一个的容器同时转移到一个隔室中。具有问题特征的左和右启发式技术与晚期接受登山者结合产生了高质量的结果。 Verstichel，De Causmaecker和Vanden Berghe（2011）研究了使用同一个平行船闸的情况。该贡献将问题确定为具有依赖于序列的设置时间和发布日期的相同的并行机器调度问题，并且提出了数学模型。考虑具有固定处理时间的内陆船闸和具有依赖于船的处理时间的海港船闸。提出了对这个问题的元启发式方法，并将其性能与先来先服务的决策规则进行比较。 Coene，Spieksma和Vanden Berghe（2011）关注计划过闸操作，而不考虑舱室内船舶的实际位置。本文考虑了至少有一个但可能多个平行舱室的船闸有不同特性。根据其尺寸，每个腔室具有有限的容量和一定的船闸定持续时间，即将腔室中的水位从一侧的水平改变到另一侧的水平所需的时间。具有相同尺寸和船闸持续时间的腔室是相同的腔室类型。因此，当一些腔室相同时，船闸将由比腔室数量更少的腔室类型组成。通过船闸计划运输时，可能会出现不同的问题。传输一个数EA船舶所需要的时间，例如，取决于它们的尺寸和manoeuvrability.Positioning在腔室中的一般转移要求拖船大型船舶特别是当可能甚至需要更长的时间比所述腔室的实际过闸操作。当只有内陆船舶被转移时，定位船只所需的时间可以被认为是不变的，因为这些船只要小得多，并且可以容易地放置在舱室内。将船舶定位在舱室内所需的时间甚至可以包括在舱室的船闸时间内。并行工作室的策略也不同。有些船闸使用成对的房间，必须同时操作，而其他系统允许独立操作房间。尽管有这些不同的方法，但所有上述情况都需要解决船舶安置问题。当多艘船舶可以同时在一个船闸中转运时，更好的船舶布置程序可能会大大提高船闸的效率。两个示例，其中船闸起到运输链中的关键作用是安特卫普港和Albertkanaal在Belgium.This本文介绍了一种数学模型船放置问题，并比较三种算法：（一）准确的分解基于整数规划的方法， （ii）改进的左 - 右 - 左后启发式（Verstichel＆Vanden Berghe，2009），和（iii）多阶最佳拟合启发式。第（i）部分的主要贡献是深入分析了船舶布局模型及其特点，并且引入了分解方法来生成最优解，即使对于大型实例也是如此。第3节介绍了问题的细节和a船舶安置问题的数学模型。第4节描述了应用于该问题的三种解决方案。实验设置和结果在第5节中讨论，随后在第6节中得出结论。

3 问题定义与模型

3.1 问题定义

表1 定义表

集合

需要放置的船舶，N = {1,2，...，n}

可用的船闸，M = {1,2，...，m}，其中m应该是足够大的数字，例如m = n或等于一个适当的上限。

n艘船中允许停泊的船i

参数

船闸的宽度和长度（整数）

n艘船中的船i的宽度和长度（整数）

,

n艘船中的船i与船闸前后的最小距离

,

第i艘船与第j艘船的前后或相邻最小安全距离

闸室的左岸码头，其中 = 0， = 0，= 0， = L

闸室的右岸码头，其中 = 0， = 0，= 0， = L

船闸数量

变量

，

以船的左下角作为船i的坐标（整数变量）

船i是否在船j的左面（二进制变量）

指示船i是否停泊在j的后面（二进制变量）

，

指示船i是否停泊在j的左侧，右侧（二进制变量）

指示船闸k是否启用（二进制变量）

指示船只i是否进入船闸k（二进制变量）

当船i与船j在同船闸下处理时为0，否则为1（二进制变量）

船舶构成了船舶安置问题的第一个主要组成部分。它们的特点是宽度和长度。通过假设矩形船舶，我们简化了对布局约束的评估。这种简化是常见的做法，因为船舶的确切形状往往不能过闸操作。根据船舶的尺寸，类型和使用的拖船数量，在船舶间放置一个舱室时，必须保持一定的安全距离。根据船舶的尺寸，类型和数量，对每对船舶定义这些距离。问题的第二个组成部分是船闸，它由一个由宽度W和长度L定义的单个腔室组成。为了安全（碰撞）和实际（系泊柱），船舶和舱门之间必须满足一定的距离，原因。给定n艘船舶的有序清单，船舶配置问题旨在最大限度地减少放置所有船只所需的船闸数量，但要受到一系列特定的布局和序列限制。这个问题让人想起众所周知的二维装箱问题（或2D矩形（Wauml;scher，Hauszlig;ner，＆Schumann，2007）），其中一组矩形物品（船只）可能的，并且物品的旋转不被允许。但是，有一些相关的差异。首先，在船舶配置问题中，存在顺序约束，规定船舶需要按照先到先服务（FCFS）

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