集装箱码头配对/不配对协作策略下的智能和自主车辆调度外文翻译资料

 2022-03-29 21:27:26

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集装箱码头配对/不配对协作策略下的智能和自主车辆调度

Shahin Gelareh a,b,c,d,uArr;，Rochdi Merzouki b,d，Kay McGinley e，Roisin Murray e

a UArtois，LGI2A，F-62400，白求恩，法国；b LAGIS UMR CNRS 8219，里尔综合工科学校，保罗.郎之万大道，F-59655 维伦纽夫，法国，c里尔大学法国北部分校，F-59000 里尔，法国；d里尔综合工科学校，保罗.郎之万大道，59655维伦纽夫，法国；e交通工程系，都柏林理工学院，Bolton St，都柏林 1，爱尔兰。

文献信息：

文献历史：2011年10月24日接收，2013年3月12日经修订的表格；2013年4月8日接收。

关键词:

智能自主车辆、自动导引车、混合整数规划、调度、拉格朗日松弛离散事件仿真

摘要：

在欧洲联盟资助的动态环境 (InTraDE) 项目的智能交通框架下，设计了一种新型的智能和自主车辆 (IAVs)。在许多方面，这种类型的车辆在技术上优于现有的自动制导车辆 (AGVs)。它们提供了更大的灵活性和智能的机动在密闭空间内的后勤业务发生。这包括配对/不配对的能力，使一对1箱 (20 英尺当量单位) IAVs 动态地加入，运输集装箱的任何大小之间的1个或 1-磁共振 (40 英尺当量) 和分开再次。部署 IAVs 可帮助港口运营商有效应对日益增长的港口集装箱运输量，并消除在非常密闭的港口地区部署更多40英尺运输者的需要。为了适应 IAVs 的这一新特点，我们回顾并扩展了一个现有的 AGV 调度混合整数规划模型，以最大限度地减少运输一组不同大小集装箱在码头起重机之间的单机和院子里的起重机。我们特别研究了都柏林港码头的案例。为了解决调度模型的复杂性，我们开发了一种基于拉格朗日松弛的分解方法，它配备了一个变量固定程序和一个原始试探法，以获得问题实例的高质量解决方案。

2013 Elsevier 有限公司保留所有权利。

1导言

日益增加的国际贸易量，其中多达90% 是完全集装箱化的，要求适当的解决方案，在整个供应链网络的物流业务中出现的其他几个问题。

这大量的集装箱的发行量目前正在三条主要航线上进行: (1) Asia–Europe、(2) 跨太平洋和 (3) 跨大西洋。总共有500多个港口和数艘班轮运输公司参与全球海运物流。

由于集装箱运输系统各组成部分的密切互动和全球范围的空间分布，系统个别要素的效率低下 (包括班轮服务提供商和港务局的观点)在本地和世俗的整个系统网络中传播它们的负面影响。

相应作者在: UArtois，LGI2A，F-62400 白求恩，法国。电话: 33 3 21 63 23 00/7 86 64 73 34。 电子邮件地址: shahin.gelareh@univ-artois.fr，shahin.gelareh@gmail.com (S. Gelareh).

0968-090X/$ - see front matter 2013 Elsevier Ltd. 有限公司保留所有权利。

http://dx.doi.org/10.1016/j.trc.2013.04.006

图1.智能和自主车辆 (IAVs)。

从班轮航运业的角度来看，需要更大的船只，以帮助服务提供商从规模经济中受益于运输日益增长的数量。部署这样的船只非常昂贵 (通常每天超过数亿美元)，事实上，这只是在航行时，船舶为业主创造利润。航程时间的一部分，在不同的港口调用的路线被称为周转时间的完整航程，实际上是服务的无利可图的一部分。因此，除非在长途运输中，否则规模经济可能不会被利用。这意味着班轮服务提供商 (LSPs) 通常没有发现在服务轮换上调用太多的端口 (所谓的 '字符串') 是有利可图的。因此，一些主要的转运枢纽，即整合和分销港口开始发挥作用，转而为其区域内其他较小的港口提供代理服务。这些港口的选择取决于几个不同的因素。最重要的是效率和基础设施，当然假设一个港口有可能成为枢纽港，即它有足够的吃水来接受较大的船只，并且符合许多生态政治标准。

从港口 (等价终端) 运营商的角度来看，它们的竞争力实质上取决于它们是否能够最大限度地减少船舶周转时间，同时最大限度地提高港口吞吐量。这样，他们就可以与邻近的港口竞争，在竞争激烈的市场中生存。由于竞争的活力和规模，除非终端的某些战略、战术和操作方面不断得到更好的审查和解决，否则就无法达到目标。这包括三主要方面: (一) 布局和设备，(二) 路线决定和 (iii) 安排机器和资源分配。

自集装箱化和集装箱化运输开始以来，已开发出几种不同类型的港口设备。这包括各种各样的起重机 (为码头边和围场边) 和载体 (例如单和多艘船，与和没有推力的能力) 以非常不同的物理和机械特征。

随着信息和通信技术的增强，自动化和半自动化基础设施的概念应运而生，港口当局开始逐步纳入信息和通信技术工具，以提高效率。如今，欧洲集装箱码头 (ECT)、新加坡的 PSA 港、台湾的高雄、韩国的釜山、日本的川崎和 Kajima、Thamesport 在英国、德国的 Bremerhafen 和汉堡以及比利时的安特卫普都是最自动化的集装箱之一。终端在世界上。

全球各地都在观察类似的趋势，一些项目的资金用于开发港口的新技术。其中，具有一定程度的情报和自主权的车辆--同时也利用信息和通信技术并配备多种传感器以及地理信息系统 (GIS) 工具 (见 InTraDEas 例) 特别感兴趣.

虽然枢纽口岸之间存在着激烈的竞争，通过提高效率来吸引更多的客户，但这种竞争不仅限于它们。较小的港口 (例如，都柏林 Ferryport 终端 (DFT) 在我们的情况下) 关注的效率，在目前的进口/出口量增长的趋势。当知道 DFT (由于该区域的许多其他港口) 几乎没有可能由于若干原因，包括政治因素和与土地使用和基础设施有关的理由而扩展其终端时，这就变得更加严重。附近.这意味着投资于先进的技术开发，最终将导致更有效的设施 (运输和堆叠/卸下机器)。

智能和自主车辆 (IAVs) (见图 1) 属于 InTraDE 框架下设计的一种新的运输类，它概括了 AGVs 的概念。续集中列出了 IAVs 的一些区别特征:

——与 AGVs 不同的是，IAVs 不需要跟随被签署的路的部分到达目的地并且没有 跟从的特别路线。相反，它们是 MIMO (多输入多输出) 系统，配备了多个传感器，使它们能够从基于地理定位系统 (GPSs) 的导航系统和其他一些传感器中受益，以检测到其他车辆的距离等。

——IAV 的单位容量为一箱，运输集装箱大小介于1个和 1-磁共振之间，两个 IAVs 可以以领导者的方式配对 (对)，从而使40英尺的容量能够运输有关大小的容器。在加载/卸载操作时间范围内，IAVs 可以配对和解除配对的次数没有限制 (图1a 描述了20英尺单 IAV和图 1b a 40 英尺配对 IAVs)。

——IAVs 可以根据被领导的方式形成排，每一个 IAV 的构思方式，因为它可以成为领导或跟随在任何时间点在操作过程中。

——所有四个轮子装备了执行器和一个故障在任何单独轮子，不停止汽车从操作。相反，它运行在一个降级的操作模式中，操作以较低的性能继续运行。

——IAVs 横向和纵向移动。与正常运输商 (如 AGVs 和卡车) 相反，IAVs 不需要更大的空间来机动。车轮提供360度的旋转灵活性。

——最后，IAV 系统应适应周围环境。在 AGV 系统的情况下，这是现有环境，必须适应他们。

虽然总体上，全球数以百计的港口都出现在班轮运输网络上，但主要港口的物流服务商却很少。这使它相当自然，就专业和学术文献而言，有一个更大的语料库的研究的优化和模拟港口码头的运作。

智能交通的动态环境 (InTraDE) (http://www.intrade-new.eu/)。

1.1目标和贡献

本文利用AGVs (2007) 中的模型对其进行了详细的技术修正。请参阅附录A以进行解释。并表明，它可以推广到适应AGVs和IAVs的情况。然后，我们将研究一类有效不等式对一般用途求解器计算性能的影响，以解决问题的实例。作为大多数调度问题的内在属性，只有非常小的实例才能有效地由通用求解来解决。因此，我们提出了一种基于拉格朗日松弛的分解方法，它配备了变量固定和原始绑定生成启发式 (利用问题的对偶信息) 来解决实际实例中的高质量解决方案。合理的时间。以拉格朗日方式识别和放宽了几种违反有效不等式的类，以加速收敛。作为一个案例研究，我们在爱尔兰都柏林港终端应用模型InTraDErsquo;s伙伴终端之一，其中IAVs设计。

1.2文献综述

如前所述，IAVs 技术优越，但与 AGVs 非常相似。许多差异，如从地面上检测标志的独立性，以遵循路径，在原地90轮旋转的能力，被领导行为等，更相关的路由问题。但是，在执行任务中加入和合作的能力对调度和单机最小化有很强的兴趣。运筹学研究的文献了解了在集装箱码头和制造系统中处理 AGVs 的若干贡献。

Meersmans 和 Wagelmans (2001 b) 提出了一种启发式算法，用于组合 AGV 和起重机分配问题。 Grunow (2004) 提出了一种在线物流操作控制，采用基于优先级的方法，并与离线方法进行比较。Grunow 等 (2007) 提出了 AGVs 在自动化集装箱码头的仿真研究，以考察不同调度策略的效率。

同样，我们可以参考比什等 (2001) 的 AGV 调度和堆场分配;比什 (2003) 延长了这项工作，同时考虑到码头起重机的装卸计划。比什 (2005) 扩展了比什 (2003) 的工作，并对所提出的算法进行了分析性能研究。

Cao et al. (2010)提出了一个综合堆场卡车和堆场起重机调度问题的 MIP 配方，而只考虑进口集装箱。他们开发了一个组合的弯折弯分解，以解决其模型的实例。

Lee et al. (2010)研究了装货和卸货集装箱的转运港。虽然它经常被其他作者简化，李等人 (2010) 也考虑到堆场起重机的延误。目的是尽量减少码头侧操作的单机，以减少船只的周转时间，因为船只在最后一项工作完成后，便可离开。他们提出了一个 MIP 配方，但两个启发式方法来解决这个问题。Lee et al. (2010)工作是基于Chen et al. (2007)，但他们认为同时装卸。

Ng et al. (2007)提出了一个在集装箱码头调度一队卡车的 MIP 模型，而舰队的尺寸则假定为外部。

他们对遗传算法的几种变体进行了比较，并表明它们的变体优于所有其他类型。 虽然必须强调的是，他们建议的 MIP 模型不是其解决方法的基础 (解决方案质量评估除外)，但是，如附录 a 所示，使用一个直观的例子，在 Ng 等 (2007) 中的模型并不总是产生可行的解决 AGVs 调度问题。

其他在集装箱码头调度不同设备的工作，可以在 Kim 和 Bae (1999，2004) 中找到，用于 AGV 调度问题;Kim 和 Bae (2004)，采用超前战略，考虑未来任务的本地和时间信息，并假设 AGVs 的双重周期操作;阮和金 (2009) 作为延长的金和 Bae (2004) 为自动起重车 (ALVs);哈特曼 (2004) 为更广泛的设备和纳史木汗和 Palekar (2002)，每辆卡车专用于特定的码头起重机，而不是金和 Bae (2004)。

2.问题陈述

如前所述，IAVs 是智能车辆，可以在小组中工作。这意味着，考虑到一套单独的 IAVs，任何人都有可能扮演领导者的角色，而其他人则表现为追随者，组成一个排。这类似于火车的机车和马车的行为 (然而，在本文中，我们把这样一列 IAVs 的大小限制在 2，即1磁共振集装箱的大小)。

给定这样的属性，为了执行一个1磁共振容器的工作，两个单 IAVs 必须一起加入并执行任务。即，如果一个35英尺的集装箱进口/出口，(1) 两个 IAVs 的选择移动到相应的起重机，(2) 做配对 (联接)，(3) 设置引线/跟随者指定，(4) 从起重机接收容器。

除了 IAVs 中的合作概念外，IAV 调度的问题描述与在 Ng 等 (2007) 中讨论的 AGV 调度非常相似:

在车辆m 2 {1，...，M}的最早准备时间，即tm，车辆m处于位置Lm处。有N个任务，并且对于每个任务n 2 {1，...，N}，提货Pn和交货Dn位置相关联。在每两个位置之间存在一个近似的旅行时间tl0，L = {L1，...，LM，Pi，...，PN，Di，...，DN}和l0 2 L0 = {Pi，.. ...，PN，Di，...，DN}和tll0-t10l。作业i（处理时间）Ti的持续时间是从IAV到达任务i的提取位置Pi直到IAV离开的时刻为止所经过的时间， s）任务i，Di的落差位置（隐含地包括码头起重机和码头起重机的平均等待时间）。然后，Ti加上（1）第一个IAV需要从Di11（在第一个IAV上的前一个作业）空行驶到Pi的时间和（2）第二个IAV需要从Di21空行驶的时间之间的最大值（在第二个IAV上的上一个作业）到Pi（在只需要一个IAV的

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