一个旨在优化海运集装箱转运码头的多阶段方法外文翻译资料

 2022-01-16 19:36:14

一个旨在优化海运集装箱转运码头的多阶段方法

摘要

本文论述了海上集装箱码头集装箱流的管理。在此背景下，我们提出了一种多阶段的方法，允许提供集装箱船从到达到交付到接收公司的完整时间表。我们所建议的方法，旨在尽量减少公司在申请货柜后的总最长等候时间。计算结果表明，在处理这一问题时，存在一些与所涉及资源有关的关系，必须加以考虑。

关键词：集装箱中转；海运集装箱码头；元启发式方法

  1. 简介

多式联运涉及几种运输工具(如集装箱船、卡车、火车等)的互联。在这种环境下，海上集装箱码头发挥着突出的作用。这些设施是开放的系统，专门用于在多式联运网络中交换集装箱，使货物能够从其生产来源运往其最终目的地。然而，由于集装箱吞吐量大、集装箱内异构流程的数量和特点以及对可靠服务的需求日益增加，一个特定的海运集装箱码头的管理极其复杂。

因此，在这一运输领域，能否提供支助系统来帮助实现对海运集装箱码头的有效管理是至关重要的。因此,为了解决一些最具挑战性的问题获得一个支持系统,本文的主要目标是主要流动分析集装箱码头之间的海上集装箱码头地区和外部公司,和提出一个多阶段方法旨在模拟集装箱转运的一个终端。

第二章分析了海上集装箱码头出现的集装箱的主要流向。第三章概述了在相关文献中发现的最突出的论文。然后，第四章介绍了一种多阶段方法，旨在优化某一海运集装箱码头的集装箱转运。第五章给出并讨论了几个计算实验。最后，第六章总结了本文的主要结论，并提出了进一步研究的方向。

  1. 海上集装箱码头

海上集装箱码头是多式联运网络中的大型设施，主要用于不同运输方式之间的集装箱交换。一个终端的布局可以分成以下三个不同的功能区域(参考文献[10]):

-码头区域是集装箱船舶停泊的港口区域，用于装卸集装箱。在参考文献[14]中对海上集装箱码头的主要岸线作业进行了研究。

-堆场区域的目的是储存容器，直到它们被回收。在参考文献[2]中分析了堆场的主要作业方式和今后的研究方向。

-内地接口连接码头与陆路运输方式。在参考文献[3]中回顾了集装箱码头的运输操作。

海运集装箱码头的集装箱通过集装箱船舶、卡车或火车到达。货柜船到达码头后，会根据其特性(即(如吃水、积载图等)及所有货柜均由码头起重机卸下。同时，一些集装箱可以装上船，由船舶运往航线上的另一个港口。装卸作业被称为转运作业，它决定着码头船舶的周转时间，因此对码头的竞争力有很大的影响。

在码头发现的内部运输车辆的目的是将集装箱从码头起重机运到堆场的储存地点，反之亦然。货柜存放在码头的堆场内，待日后取回时，再由货柜在船上的装载时间或在码头外的私营公司的预计到达时间决定。

货柜通过外部运输车辆在码头与码头外的私营公司之间运输。外运车辆要求的集装箱，在码头吊车卸完后，可以从码头取走，也可以从目前堆场的位置取走。一旦集装箱被外部运输工具取走，就可以直接运输到码头外的私营公司。值得一提的是，由于空间和安全的限制，航站楼只能同时容纳最多数量的外部运输车辆。

本文研究的优化目标是最小化民营企业集装箱的等待时间。这可以正式表示为:

其中E为现有民营企业集合, 为企业请求集装箱后的最大等待时间。

  1. 相关资料及工作

海运集装箱码头的集装箱转运管理，首先涉及集装箱船舶靠泊和集装箱在堆场的存放。在这方面，码头和堆场业务由于直接影响转运流的全面管理而发挥着突出的作用。

临海物流的主要问题是所谓的泊位分配问题(BAP)。它的目标是分配和安排来港船只停靠码头的位置。如参考文献[12]所示，该问题对集装箱码头的性能有相关影响。究其原因，是由于其资源安排不佳而造成的瓶颈可能会导致终端剩余后勤行动的拖延。

船舶靠泊后，集装箱卸下（见参考文献[7]），移向堆场，储存在堆场块中，等待后续取回（见参考文献[9]）。然而，庭院空间是一种稀缺资源，因此需要合适的堆垛策略。这样，供应链中的货物就可以保持连续的流动。参考文献[11]和参考文献[1]等提出了以满足集装箱码头集装箱需求为目标的优化方法。

另一方面,相关问题在地里,路线规划问题,可以分成两个阶段:服务网络的设计(战术),其目标是找到最好的组服务处理运输和物流和运输编程或操作计划(操作),决定最好的服务场景下可用资源和实施限制。文献中描述的大多数模态间问题遵循第一种格式(即目的是在多式联运网络中寻找最佳的联运路线)。这些问题被解决并建模为一个最短路径问题，因为它们的目标是找到给定起始点和结束点的最佳路径，以及在不同节点上的停止点。参见文献[4],[5]和[15]进一步讨论。

  1. 优化方法

海运集装箱码头周围的集装箱流向接收公司的过程可以采用多阶段的方法来处理，如下文所述。如图1所示。抵达港口的货柜船必须沿码头停泊，以便装卸货柜，同时尽量缩短轮候时间。因此，在第一阶段，由码头起重机根据其配载计划分配船舶，并安排转运集装箱装卸。本阶段采用了一种基于路径重启动策略的高效搜索算法(参考文献[13])。

图1 多阶段方法示意图

将集装箱从码头运到这些公司需要管理一批外部运输车辆。基于这一目标，提出了一种启发式方法。这种方法允许将每个集装箱分配给一个可用的外部运输车辆，目的是将集装箱到公司的总运输时间最小化。这样，从船上卸下的每个集装箱都被分配到一辆车辆上，由其运输到目的公司，如第三阶段所示。在没有外部运输工具的情况下，集装箱必须储存在一个堆场内，并按照第二阶段所示的程序进行。

如上所述，在某些情况下，集装箱无法立即送达目的地公司，只能暂时存放在码头的院子里。在这种情况下，每个集装箱由码头的内部车辆之一移动到堆场，并通过堆垛起重机存储在堆场块中。块中存储和检索操作的管理称为堆栈问题(Stacking Problem, SP)。其目的是尽量减少堆垛起重机在堆场进行的搬迁活动。采用启发式算法（参考文献[8]）求解该问题。该启发式算法的基本原理是利用堆垛机闲置的时间周期，根据堆垛机的回收顺序对堆垛机所存储的集装箱进行排序。

  1. 效果计算

本章将专门评估本文所提出的多阶段方法的性能。研究了海运集装箱码头各要素对企业等待时间的影响，检验了该方法的正确性。该方法是使用Java Standard Edition 7.0编程语言实现的。所有的计算实验都是在一台装有Ubuntu 13.10、Intel Core 2 Duo 3.16 GHz处理器和4gb RAM的PC上进行的。

考虑集装箱数量nC、公司数量nE、泊位数量nB、到达船舶数量nV等参数，生成具有不同特征的场景。这些方案已经执行，改变了一些其他的参数值，如a泊位b的码头起重机数量记为qc(b)，内部车辆nKin数量，外部车辆nKout数量，以及允许在集装箱码头内同时使用的最大内部车辆数量。

图2 公司平均等待时间，以超过最大外部车辆数量(maxKout)的百分比计算。

在第一个实验中，我们检验了同时允许进入终端的外部车辆数量(maxKout)对公司等待时间的影响。图2显示了当终端maxKout允许外部车辆进入的百分比增加时，公司等待时间的行为。每一行对应不同数量的公司nE ={100, 125, 166, 250}，并且容器nC的数量已固定为500。

如图2所示，根据集装箱所属公司的数量，等待时间的排序是不同的，从4天到2天不等。可以验证的是，百分比越高，公司等待的时间就越短。

当达到一定百分比时，公司等待时间有一定的稳定性。在这方面，当外部车辆的数量增加时，这种稳定性会更早实现，因为终端的允许车辆百分比是根据外部车辆总数计算的。因此，外部车辆总数越高，终端内允许外部车辆的数量就越大，因此在公司等待时间方面的效果就越好。这样，当外部车辆的总数很高时，允许10%或100%的车辆进入航站楼没有区别。利用这种图形，可以根据所研究的终端的具体特点，确定终端内允许的外部车辆的限制数量是多少，而终端性能没有明显改善。

图3 按货柜数量计算的公司平均轮候时间(nC)

第二个实验是为了评估所需集装箱数量对公司等待时间的影响。图3表示当所需容器数量增加时，公司等待时间的增量。在图中,每一行对应一个的公司数量,nE = { 0.2lowast;数控,0.25lowast;数控,0.5lowast;nC数控},这取决于工作负载的容器的数量数控= { 250、500、750、1000 }。

如图所示，公司等待时间的增量随着容器数量的增加而增加。这种增量是准线性的，考虑到具有相同特性的终端内容器的增长是有意义的。此外，在公司数目较少的情况下，公司的轮候时间较长，反之亦然。这与实际情况是一致的，因为企业数量越多，企业租用的集装箱外部车辆越多。

此外，海运集装箱码头的另一个重要因素是可用的内部车辆数量。因此，在最后的实验中，我们对该参数在企业等待时间中的效果进行了评估。表1反映了公司内部车辆数量的等待时间。表中的每一列都表示考虑的公司的不同数量。可以看出，车辆数量越多，等待时间越短。在这方面，当公司数量增加时，从目标函数值的角度来看，这种减少更加相关。也就是说，当公司的数量是较高的，外部车辆的数量也高时，所以外部运输车辆更有可能不需要使用任何内部车辆就可以直接将集装箱运送到公司。

表1 根据内部车辆数目(nKin)及公司数目(nE)计算的公司平均轮候时间

  1. 结论及进一步研究

在这项工作中，我们分析了海运集装箱码头的集装箱从到达集装箱船到交付到接收公司的流程。在整个过程中，我们认识到三个主要阶段，因此，我们提出了一个多阶段的方法来提供一个完整的时间表。进行的计算实验表明，所提出的多阶段方法的性能符合预期，同时提供了管理容器流所需资源的完整时间表。

此外，通过我们提出的方法，终端管理人员也能够从公司的角度分析一些资源对终端的影响。这一特点为他们在做出战略决策时提供了支持，如增加内部车辆或码头起重机的数量，扩大码头以包括更多的泊位等。

在今后的工作中，我们将在本文所作贡献的基础上，重点介绍与船舶到达和集装箱移动有关的动力。

参考文献

1. Bortfeldt, A., Wuml;ascher, G.: Constraints in container loading - a state-of-the-art review. Eur. J. Oper. Res. 229(1), 1–20 (2013)

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3. Carlo, H.J., Vis, I.F.A., Roodbergen, K.J.: Transport operations in container terminals:Literature overview, trends, research directions and classification scheme.Eur. J. Oper. Res. 236(1), 1–13 (2014)

4. Cho, J., Kim, H., Choi, H.: An intermodal transport network planning algorithm using dynamic programming case study: from Busan to Rotterdam in intermodal freight routing. Appl. Intell. 36(3), 529–541 (2012)

5. Cho, J.H., Kim, H.S., Choi, H.R., Park, N.K., Kang, M.H.: An intermodal transport network planning algorithm using dynamic programming. In: Okuno, H.G.,Ali, M. (eds.) IEA/AIE 2007. LNCS (LNAI), vol. 4570, pp. 1012–1021. Springer, Heidelberg (2007)

6. de Armas, J., Meliacute;an-Batista, B., Moreno-Pacute;erez, J.A., Brito, J.: GVNS for a realworld rich vehicle routing problem with time windows. Eng. Appl. Artif. Intell.Rev. 42, 45–56 (2014)

7. Expacute;osito-Izquierdo, C., Gonzacute;alez-Velarde, J.L., Meliacute;an-Batista, B., Moreno-Vega,J.M.: Hybrid estimation of distribution algorithm for the quay crane scheduling problem. Appl. Soft Comput. 13(10), 4063–4076 (2013) 全文共12696字，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

资料编号：[1264]

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