CN110443409B - 一种港口出口集装箱船舶配载方法 - Google Patents

一种港口出口集装箱船舶配载方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种港口出口集装箱船舶配载方法，首先根据作业的岸桥数对船舶进行划分；然后先处理目的港偏后的集装箱，再处理目的港靠前的集装箱；进行集装箱贝位选择，确定一组集装箱所在的簇；接着采用栈优先策略和最低位策略处理集装箱在簇内的堆码，获得一个初始解；最后对起始港的初始解，采用组内迁移和组间迁移的方式进行优化；对于其他港口，采用卸载和重新装载的方式进行优化。本发明能够在较短的时间内得到结果，保证船的稳定性，同时有效减小船舶的压箱率。

Description

一种港口出口集装箱船舶配载方法
技术领域
本发明属于计算机科学、港口物流技术领域，涉及一种船舶的配载方法，具体涉及一种港口出口集装箱船舶配载方法。
背景技术
近年来，中国的港口物流运输发展迅速，世界集装箱吞吐量排名前十的港口中有七个是中国的，其中上海港已连续多年位列第一，港口的吞吐量也超过了4千万TEUs。为了满足港口的需求，越来越多的学者提出了他们的研究成果。
一部分学者使用数学的方法进行问题的求解。Avriel等提出了0-1整数规划的方法来求解一个矩形贝位的配载计划。但他们只考虑了集装箱只能从顶部取得，而且该方法因为大量的二元变量而存在限制。Botter等，Ambrosino等，Sciomachen等也是使用整数规划进行问题的求解，但他们不仅考虑的集装箱堆码过程的特殊性，还考虑了船舶稳定性约束、重量约束等。但因为配载问题是一个NP难问题，整数规划方法需要足够长的时间和资源才能解决。另一部分学者使用启发式算法。Dubrovsky等通过遗传算法最小化翻箱次数；Sciomachen等在考虑船和集装箱的结构和操作约束的情况下，以最小化装船时间为目标，使用分支限界法进行问题的求解；Kang等考虑在保证船的稳定性的条件下，减小船的在港时间，采用两阶段过程，先使用贪心策略，再通过树搜索方法得到最终的结果；Wei等也是将整个过程分成两个阶段，先对不同特征的集装箱进行打包，再使用禁忌搜索得到集装箱在贝内的具体位置。这些方法的效率需要验证。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明提出了一种港口船舶配载的方法，利用生态中性理论，能够在较短的时间内得到结果，在保证船的稳定性的前提下，有效减小船舶的压箱率。
本发明所采用的技术方案是：一种港口出口集装箱船舶配载方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：根据作业的岸桥数对船舶进行划分；
步骤2：先处理目的港偏后的集装箱，再处理目的港靠前的集装箱；进行集装箱贝位选择，确定一组集装箱所在的簇；
步骤3：采用栈优先策略和最低位策略处理集装箱在簇内的堆码；并计算适应度，获得一个初始解；
步骤4：对起始港的初始解，采用簇内迁移和簇间迁移的方式进行优化；对于其他港口，采用卸载和重新装载的方式进行优化。
相对于现有技术，本发明的优势在于：能够在较短的时间内得到结果，保证船的稳定性，同时有效减小船舶的压箱率。
附图说明
图1为本发明实施例的原理框图。
具体实施方式
为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明，下面结合附图及实施例对本发明作进一步的详细描述，应当理解，此处所描述的实施示例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
请见图1，本发明提供的一种港口出口集装箱船舶配载方法，包括以下步骤：
步骤1：根据作业的岸桥数对船舶进行划分；
本实施例中，步骤1的具体实现包括以下子步骤：
步骤1.1：设每个贝位当前空闲的箱位为C[i]，其中i为贝位的编号；计算总箱位的平均数；
步骤1.2：对C[i]进行累加，如果当前和与平均值的差距较上一次的和与平均值的差距小，则该位置就是一个分割点；
步骤1.3：重复步骤1.2，直到找到所有的分割点；至此，一艘船就按要求划分成了不同的簇，每个簇包括若干个连续的贝位。
步骤2：先处理目的港偏后的集装箱，再处理目的港靠前的集装箱；进行集装箱贝位选择，确定一组集装箱所在的簇；
本实施例中，使用改进的生态中性理论进行集装箱贝位选择，具体实现包括以下步骤：
步骤2.1：对于待处理的集装箱，根据集装箱的总数确定将它们分成几组，但最多不超过步骤1中的作业岸桥数；具体实现过程是：首先对所有的集装箱按照重量降序排序；然后遍历每个集装箱，记录它加入每个分组后，分组的总重量；选择总重量最小的分组作为当前集装箱的加入分组；重复这遍历及分组过程，直到所有的集装箱都确定分组；
步骤2.2：确定每组集装箱所在的簇；
每一个贝位看作一个岛屿，若干个岛屿构成一个簇，每一个集装箱组抽象为一个种群；这样，船舶配载问题就转换成使用生态中性理论进行求解的问题：首先，将各种群随机分配到各个簇中；随机杀死部分种群；优先在没有种群的簇中随机选择一个被杀死的种群出现在该簇中；在重新生成的过程中，可能发生了变异，出现在该簇中的种群是未被杀死的；重复随机杀死部分种群和重新生成种群的过程，直到各种群分布在不同的岛屿中；这样，就确定了每组集装箱所在的簇；
步骤3：采用栈优先策略和最低位策略处理集装箱在簇内的堆码，并计算适应度；一个港口需要装船的集装箱都被安排了，这样就得到了一个初始解(适应度函数中需要知道每个集装箱的位置，而这里就给出了它们的位置)；
本实施例中，步骤3的具体实现包括以下子步骤：
步骤3.1：添加随机过程，对集装箱的顺序进行打乱；
步骤2.1得到的每一组集装箱都是按照重量降序排序的，为了避免陷入局部最优，添加随机过程，增加结果的多样性，以得到更好的结果。设阈值为σ，如果随机数大于σ，那么从头部取集装箱，否则从尾部取集装箱。
步骤3.2：使用栈优先策略和最低位策略进行簇内的集装箱堆码；其中，先处理的部分集装箱采用栈优先策略，另一部分则采用最低位策略；
栈优先策略是指，一个栈一个栈的进行集装箱的堆码，栈内遵循从下往上的堆码原则，如果这个栈堆满了，或者达到了重量限制无法放更多集装箱，则选择其他新的栈。最低位策略是指每次选择最低的位置进行堆码。这两种策略各有优点，栈优先策略容易满足重的集装箱在偏低的位置，而最低位策略更能保证将目的港口靠后的集装箱放在较低的位置。本发明采用两种策略的一个折中，先处理的部分集装箱采用栈优先策略，另一部分则采用最低位策略。
步骤3.3：如果步骤3.2中存在无法在所分配的簇中堆码的集装箱，寻找新的簇，重新执行步骤3.1，直到所有的集装箱都被处理。
步骤3.4：计算适应度；
船舶的稳定性从三个方面进行评估：船的重心与稳心之间的距离GM，横倾list和纵倾trim；它们与船舶以及所装载的集装箱的关系如下：
Figure GDA0003655914750000031
Figure GDA0003655914750000032
Figure GDA0003655914750000033
其中，G0M是船空载时的重心与外心的距离；wi是集装箱i的重量；lhi是集装箱i的重心与船的重心的垂直距离；，ΔT是船的排水；lwi是集装箱i的重心与船的重心的水平距离；lli是集装箱i的重心与漂心之间的水平距离；W是船的宽度；L是船的长度；lhi、lwi和lli与集装箱堆码的位置有关；list是由船舶左右集装箱分布不均匀造成的，使用tanθ进行衡量；trim是由船舶的首尾吃水差造成的使用t进行衡量；
为了维持船的稳定性，需要最大化GM，最小化tanθ和t。因为所有的集装箱都能装上船，不同结果的ΔT是相同的。最大化GM也就是max(∑iwi*lhi)。在最小化tanθ时，因为已经最大化了GM，只需要考虑∑iwi*kwi的最小化。而这个值可能为正也可能为负，需要最小化它的绝对值，即min(|∑iwi*lwi|)。同理，在最小化t时，考虑的也是绝对值，即min(|∑iwi*lli|)。
同时，整个过程中的压箱率也是优化的目标，整个过程中的压箱率B：
Figure GDA0003655914750000041
其中，b为贝位，R，C是一个贝位的横向和纵向的箱位数，
Figure GDA0003655914750000042
是在贝位b的箱位(r,c)的集装箱的压箱数；
最终，整体的适应度函数为：
minimize Z＝α∑iwi*lwi+β|∑iwi*lwi|+γ|∑iwi*lli|+δB；
其中，α、β、γ、δ分别表示适应度函数中GM、tanθ、t、B的权重；α<0。
步骤4：对起始港的初始解，采用簇内迁移和簇间迁移的方式进行优化；对于其他港口，采用卸载和重新装载的方式进行优化；
本实施例中，对起始港的初始解，采用簇内迁移和簇间迁移的方式进行优化；在获得了起始港的一个解以后，在一个簇内，随机选择两个贝，交换它们所有的集装箱；随机选择属于不同簇的两个贝，交换它们的所有集装箱；
对于其他港口，采用卸载和重新装载的方式进行优化；在港口i，除了将需要在该港口卸载下的集装箱卸载外，还卸载了港口k之前所有港口的集装箱，然后，这些被卸载的集装箱会和其他集装箱一起重新装回船上；该操作可以降低未来的翻箱数；其中，i＝2,…,N-1，i≤k<N；N为船舶在整个航行过程中经过的港口个数。
不是所有的初始解，都会进行调整以得到更好的结果。对结果进行过滤，处理那些可能会变得更好的。
首先进行了500次循环执行步骤1-4，记录每次优化前的适应度Z1和优化后的适应度Z2，考虑Z1/Z2的分布和中值median，并找到最好的适应度Z*；在之后的循环中，如果满足Z1≤median*Z*，那么就执行步骤1-4，否则就仅执行步骤1-3。
为了验证算法算法在保证船的稳定性同时减小压箱率方面的效果，进行了如下实验。
请见表1，为实验过程中船舶离开港口时的GM的变化情况和整体的压箱率的变化情况。
表1
Figure GDA0003655914750000051
注：设G0M为0。
具体实验数据如下：整个船有20个贝位，每个贝位横向有16个箱位，纵向有10个箱位，在本次旅程中一共要经过10个港口。在每个港口装卸完货物后，船上的集装箱数量在3000左右。所有集装箱的重量在15到25千克，每个栈的重量限制为200千克。具体的集装箱重量情况存在两组数据，从结果中可以看出，在整个船的航运过程中，船的稳定性都得到了保证，第一组整体的压箱率在16％左右，第二组的在10％左右。
应当理解的是，上述针对较佳实施例的描述较为详细，并不能因此而认为是对本发明专利保护范围的限制，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明权利要求所保护的范围情况下，还可以做出替换或变形，均落入本发明的保护范围之内，本发明的请求保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (5)

1.一种港口出口集装箱船舶配载方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：根据作业的岸桥数对船舶进行划分；
步骤2：先处理目的港偏后的集装箱，再处理目的港靠前的集装箱；进行集装箱贝位选择，确定一组集装箱所在的簇；
步骤2中使用改进的生态中性理论进行集装箱贝位选择，具体实现包括以下步骤：
步骤2.1：对于待处理的集装箱，根据集装箱的总数确定将它们分成几组，但最多不超过步骤1中的作业岸桥数；具体实现过程是：首先对所有的集装箱按照重量降序排序；然后遍历每个集装箱，记录它加入每个分组后，分组的总重量；选择总重量最小的分组作为当前集装箱的加入分组；重复这遍历及分组过程，直到所有的集装箱都确定分组；
步骤2.2：确定每组集装箱所在的簇；
每一个贝位看作一个岛屿，若干个岛屿构成一个簇，每一个集装箱组抽象为一个种群；这样，船舶配载问题就转换成使用生态中性理论进行求解的问题：首先，将各种群随机分配到各个簇中；随机杀死部分种群；优先在没有种群的簇中随机选择一个被杀死的种群出现在该簇中；在重新生成的过程中，可能发生了变异，出现在该簇中的种群是未被杀死的；重复随机杀死部分种群和重新生成种群的过程，直到各种群分布在不同的岛屿中；这样，就确定了每组集装箱所在的簇；
步骤3：采用栈优先策略和最低位策略处理集装箱在簇内的堆码；并计算适应度，获得一个初始解；
步骤3的具体实现包括以下子步骤：
步骤3.1：添加随机过程，对集装箱的顺序进行打乱；
步骤3.2：使用栈优先策略和最低位策略进行簇内的集装箱堆码；其中，先处理的部分集装箱采用栈优先策略，另一部分则采用最低位策略；
步骤3.3：如果步骤3.2中存在无法在所分配的簇中堆码的集装箱，寻找新的簇，重新执行步骤3.1、3.2和3.3，直到所有的集装箱都被处理；
步骤3.4：计算适应度；
船舶的稳定性从三个方面进行评估：是船的重心与稳心之间的距离GM，横倾list和纵倾trim；它们与船舶以及所装载的集装箱的关系如下：
Figure FDA0003655914740000011
Figure FDA0003655914740000021
Figure FDA0003655914740000022
其中，G0M是船空载时的重心与外稳心的距离；wi是集装箱i的重量；lhi是集装箱i的重心与船的重心的垂直距离；ΔT是船的排水；lwi是集装箱i的重心与船的重心的水平距离；lli是集装箱i的重心与漂心之间的水平距离；W是船的宽度；L是船的长度；lhi、lwi和lli与集装箱堆码的位置有关；list使用tanθ进行衡量，trim使用t进行衡量；
最大化GM，即max(∑iwi*lhi)；最小化tanθ，即min(|∑iwi*lwi|)；最小化t，即min(|∑iwi*lii|)；
计算整个过程中的压箱率B：
Figure FDA0003655914740000023
其中，b为贝位，R，C是一个贝位的横向和纵向的箱位数，
Figure FDA0003655914740000024
是在贝位b的箱位(r,c)的集装箱的压箱数；
最终，整体的适应度函数为：
minimize Z＝α∑iwi*lwi+β|∑iwi*wi|+γ|∑iwi*li|+δB；
其中，α、β、γ、δ分别表示权重；α<0；
步骤4：对起始港的初始解，采用簇内迁移和簇间迁移的方式进行优化；对于其他港口，采用卸载和重新装载的方式进行优化。
2.根据权利要求1所述的港口出口集装箱船舶配载方法，其特征在于，步骤1的具体实现包括以下子步骤：
步骤1.1：设每个贝位当前空闲的箱位为C[i]，其中i为贝位的编号；计算总箱位的平均数；
步骤1.2：对C[i]进行累加，如果当前和与平均值的差距较上一次的和与平均值的差距小，则该位置就是一个分割点；
步骤1.3：重复步骤1.2，直到找到所有的分割点；至此，一艘船就按要求划分成了不同的簇，每个簇包括若干个连续的贝位。
3.根据权利要求1所述的港口出口集装箱船舶配载方法，其特征在于：步骤3.1中，设阈值为σ，如果随机数大于σ，那么从头部取集装箱，否则从尾部取集装箱。
4.根据权利要求1所述的港口出口集装箱船舶配载方法，其特征在于：步骤4中，对起始港的初始解，采用簇内迁移和簇间迁移的方式进行优化；在获得了起始港的一个解以后，在一个簇内，随机选择两个贝，交换它们所有的集装箱；随机选择属于不同簇的两个贝，交换它们的所有集装箱；
对于其他港口，采用卸载和重新装载的方式进行优化；在港口i，除了将需要在该港口卸载下的集装箱卸载外，还卸载了港口k之前所有港口的集装箱，然后，这些被卸载的集装箱会和其他集装箱一起重新装回船上；其中，i＝2,…,N-1，i≤k<N；N为船舶在整个航行过程中经过的港口个数。
5.根据权利要求1-4任意一项所述的港口出口集装箱船舶配载方法，其特征在于：步骤4中，对结果进行过滤；首先进行若干次循环执行步骤1-4，记录每次优化前的适应度Z1和优化后的适应度Z2，考虑Z1/Z2的分布和中值median，并找到最好的适应度Z*；在之后的循环中，如果满足Z1≤median*Z*，那么就执行步骤1-4，否则就仅执行步骤1-3。
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