基于異貝的集裝箱翻箱優(yōu)化模型及啟發(fā)式算法

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1、第21卷第6期運(yùn)籌與管理Vol.21,No.62012年12月OPERATIONSRESEARCHANDMANAGEMENTSCIENCEDec.2012基于異貝的集裝箱翻箱優(yōu)化模型及啟發(fā)式算法董小妹,潘郁,徐驍勇,丁燕艷(南京工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,江蘇南京211816)摘要:本文研究集裝箱異貝之間的翻箱優(yōu)化調(diào)度問題。建立集裝箱堆場異貝之間翻箱問題的數(shù)學(xué)模型,優(yōu)化設(shè)計(jì)推理規(guī)則庫,選擇采用雜合啟發(fā)式算法構(gòu)造算法求解流程,尋求滿意解。通過算例測試與其他模型算法比較分析,驗(yàn)證了在接近滿貝的情況下,采用多貝位之間翻箱調(diào)度的合理性及其啟發(fā)式優(yōu)化算法的可行性和有效性,以更

2、好地平衡集裝箱堆場利用率以及翻箱率之間的問題。關(guān)鍵詞:運(yùn)籌學(xué);翻箱調(diào)度;雜合啟發(fā)式算法;集裝箱物流;異貝中圖分類號(hào):TP301.6文章標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):1007-3221(2012)06-0112-07MathematicalModelandHybridHeuristicOptimizationAlgorithmofContainerRehandlingAmongDifferentBayLocationsDONGXiao-mei,PANYu,XUXiao-yong,DINGYan-yan(EconomicsandManagement,NanjingUniver

3、sityofTechnology,Nanjing211816,China)Abstract:Thispaperstudiestheoptimumschedulingproblemofcontaineryardrehandlingamongmultiplebaylocations.Itbuildsaprocessmathematicalmodelofmultiplebaylocationsonacontaineryard,helpsdevelopandoptimizetherulebase,selectsandusethehybridheuristicalgori

4、thm,andestablishesasolution-seekingprocesstoensureasatisfactorysolution.Throughthenumericalexperiments,itmakesacomparativeanalysiswithotheralgorithms,verifiesthereasonabilityofcontaineryardrehandlingamongmultiplebaylocations,andevaluatesthefeasibilityandeffectivenessoftheheuristicopt

5、imizationalgorithmwhenbaylocationsareclosetobeingfull.Keywords:operationsresearch;rehandlingscheduling;hybridheuristicalgorithm;containerlogistics;differentbaylocations0引言隨著港口貨物吞吐量的日益增長,集裝箱作業(yè)效率的高低直接關(guān)系到整個(gè)運(yùn)輸過程的效率和成本,而目前大多數(shù)集裝箱場站都面臨堆場空間有限、集裝箱吞吐量飛速增長、管理方式落后等問題,這些現(xiàn)存的問題大大降低了堆場的運(yùn)營效率。很多學(xué)者已經(jīng)致力

6、于集裝箱堆場管理的研究并提出了一些管理方案,這些研究主要集中在運(yùn)營環(huán)節(jié)及裝卸工藝系統(tǒng)方面的研究。研究者們多利用計(jì)算機(jī)模擬技術(shù)和優(yōu)化算法對(duì)集裝箱物流系統(tǒng)進(jìn)行研究,研究了多種數(shù)學(xué)算法和數(shù)據(jù)模型以尋找不同標(biāo)準(zhǔn)的堆放和存取策略。翻箱優(yōu)化研究是相關(guān)學(xué)者的研究重點(diǎn)之一。[1]WenjuanZhao和AnneV.Goodchild通過仿真評(píng)估了集卡在集裝箱堆場中對(duì)于減少進(jìn)口箱翻箱的影響,模擬了不同場景不同貝位下各類集卡信息對(duì)堆場效益的影響,提出了集卡信息的及時(shí)性和實(shí)時(shí)性對(duì)收稿日期:2011-09-26基金項(xiàng)目:國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(70801036)作者簡介:董小妹(19

7、88-),女,江蘇鹽城人,碩士在讀,研究方向:計(jì)算管理與物聯(lián)網(wǎng)工程;潘郁(1955-),男,江蘇南通人,教授,研究方向:計(jì)算管理與商務(wù)智能。第6期董小妹,等:基于異貝的集裝箱翻箱優(yōu)化模型及啟發(fā)式算法113[2]于降低翻箱量的顯著作用。MohammadBazzazib,NimaSafaei和NikbakhshJavadian在文獻(xiàn)中以集裝箱存取時(shí)間最小化為目標(biāo),建立數(shù)學(xué)模型并運(yùn)用遺傳算法求解該模型,主要解決拓展性的集裝箱儲(chǔ)存空間分配[3]問題,更接近現(xiàn)實(shí)集裝箱堆場中的集裝箱類型多樣化狀況。Lee和Hsu以最小化預(yù)翻箱過程中的翻箱[4]量為目標(biāo),建立整數(shù)規(guī)劃模型和并

8、運(yùn)用啟發(fā)式算法求解該模型

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