CN101526969A - 通用性建模与仿真的输出指标体系 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了通用性建模与仿真的输出指标体系,所述输出指标中涉及时间的指标计算时只要通过仿真时间累加得到;涉及到随机变量的指标在计算时先按照步长处理指标随机性,然后将该指标按步长累加在一起。本发明提供的通用性建模与仿真的输出指标体系适用于集装箱码头物流运营系统通用性建模与仿真,避免了传统的指标算法在准确性方面存在问题。
Description
技术领域:
本发明涉及一种集装箱码头物流运营系统通用性建模与仿真的方法,特别涉及一种集装箱码头物流运营系统通用性建模与仿真的输出指标体系。
背景技术:
传统上,港口装卸作业评价指标按其性质来说,可分为数量指标和质量指标两大类。
数量指标又称总量指标。它是反映港口生产经营活动所应达到或已经达到的数量上的要求,它反映现象的总体规模、水平或工作总量,通常用绝对数来表示。港口作业中主要的数量指标有:吞吐量、装卸自然吨、操作吨、堆存货物吨天、泊位数、库场总面积、利润总额等。集装箱码头作业中的主要数量指标有:吞吐量、装卸自然箱、堆寸箱天、泊位数、堆场面积、堆场容量、利润总额等。
质量指标是反映港口生产经营活动所应达到或已经达到的质量上的要求,是两个数量指标相除所得的结果,通常是用相对数或平均数表示。例如,比例、比值、百分率等。港口作业中主要的质量指标有:装卸工人劳动生产率、船舶装卸效率、操作系数、直取比重、船舶平均每装卸千吨货在港停时、泊位占用率、不平衡系数、装卸机械利用率、库场容量运用率等。集装箱码头运营中的质量指标有:工人劳动生产率、船舶装卸效率、船舶平均在港停时、泊位占用率、单位装卸成本、装卸机械利用率、库场容量运用率等。
数量指标与质量指标是相互关联的,数量指标是质量指标的基础。任何质量指标都是数量指标与时间、数量指标与数量指标之间的比值。它们是相辅相成、相互促进、相互制约的。没有数量,也就没有质量;没有质量,也就无所谓数量。只有把二者有机地结合起来,才能反映集装箱码头工作的全貌和目标,才能正确反映集装箱码头工作的全部特征。
传统的指标体系是完整的,但由于采用经验公式进行计算,指标的算法存在以下问题。
经验公式中的经验值的可靠性和变量之间的相互关系存在问题,由于其采用基于经验公式的计算方法,传统的指标算法在以下两方面存在问题:准确性、战略规划设计和运营方案比选。
1)准确性
准确性方面存在较大偏差:其一将大量的不确定值或随机变量以确定值代入经验公式计算;其二,由于参数的取值来自于经验,经验公式中的参数的确定直接影响到计算结果。
2)战略规划设计和运营方案比选
这些公式在集装箱码头战略规划设计和运营方案比选时,存在的问题表现如下:
(1)战略规划设计
在集装箱码头装卸工艺的设计中主要采用经验公式,除了规范中提供的计算公式,码头设计部门在计算其他指标时也采用经验公式,存在问题。经验公式中的参数的确定直接影响到计算结果,而这些参数的取值却来自于经验。通过以上经验值存在的问题原因和实质分析,经验值的可靠性和变量之间的相互关系存在问题。由于存在的问题,实际上设计单位将其作为设计的依据误差大,致使最后对建设投资和使用绩效产生重大影响的建设规模和装卸工艺设计方案却是建立在很随意的基础上,造成实际码头运行时的能力可能大大超过设计能力,从而影响到设计的可信性。
(2)运营方案比选
运营方案比选时,更强调指标计算的准确性,由于其存在上述准确性方面的问题,方案很难据此科学地评价和比选。
发明内容:
本发明针对上述现有港口装卸作业评价指标采用经验公式进行计算所存在的缺陷,而提供了一种适用于集装箱码头物流运营系统通用性建模与仿真的输出指标体系和详细的指标算法。
为了达到上述目的,本发明所采用的技术方案如下:
通用性建模与仿真的输出指标体系,所述输出指标中涉及时间的指标计算时只要通过仿真时间累加得到;涉及到随机变量的指标在计算时先按照步长处理指标随机性,然后将该指标按步长累加在一起。
所述输出指标的类型包括主要机械数量、工艺系统配机比例、通过能力、船舶、设施利用率、设备利用、机械处理能力成为瓶颈的比例、设备投资、成本、主要设备能耗、工人人数。
所述主要机械数量指标类型的输出结果及指标包括集装箱装卸桥数量、集卡数量、自动导向车数量、堆场轮胎龙门吊数量、堆场轨道龙门吊数量;
所述工艺系统配机比例指标类型的输出结果及指标包括“装卸桥-集卡-堆场轮胎龙门吊”配机比例、“装卸桥-集卡-堆场轨道龙门吊”配机比例、“装卸桥-自动导向车-堆场轮胎龙门吊”配机比例、“装卸桥-自动导向车-堆场轨道龙门吊”配机比例;
所述通过能力指标类型的输出结果及指标包括码头和堆场;
所述船舶指标类型的的输出结果及指标包括船舶技术特征、装卸特征、数量、船舶在港时间;
所述设施利用率指标类型的输出结果及指标包括泊位平均利用率和堆场平均利用率;
所述设备利用率指标类型的输出结果及指标包括装卸桥利用率、集卡利用率、自动导向车利用率、堆场轮胎龙门吊利用率、堆场轨道龙门吊利用率;
所述机械处理能力成为瓶颈的比例指标类型的输出结果及指标包括机械处理能力成为瓶颈的比例;
所述设备投资指标类型的输出结果及指标包括码头主要设备投资;
所述成本指标类型的输出结果及指标包括直接装卸成本、综合成本;
所述主要设备能耗指标类型的输出结果及指标包括仿真期单位云量主要设备能耗;
所述工人人数指标类型的输出结果及指标包括装工人和司机人数。
本发明提供的通用性建模与仿真的输出指标体系适用于集装箱码头物流运营系统通用性建模与仿真,避免了传统的指标算法在准确性方面存在问题。
附图说明:
以下结合附图和具体实施方式来进一步说明本发明。
图1为本发明中各输出类型的关系图。
具体实施方式:
为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解,下面结合具体图示,进一步阐述本发明。
针对现有集装箱码头物流运营领域,由于其采用基于经验公式的计算方法所存在问题存在问题并结合传统的集装箱码头运营指标体系,本章提出一套适用于集装箱码头物流运营系统通用性建模与仿真的输出指标体系和详细的指标算法。该输出指标,是在通用性仿真系统中使用的反映集装箱码头物流运营系统运营活动状态和运营目标的数值。所不同的是在计算方法上有较大突破,将力求还原集装箱码头物流运营系统离散事件动态系统的特性,其输出指标的算法是使用系统中的随机变量进行计算。
如图1所示,输出指标的类型包括主要机械数量、工艺系统配机比例、通过能力、船舶、设施利用率、设备利用、机械处理能力成为瓶颈的比例、设备投资、成本、主要设备能耗、工人人数。
主要机械数量指标类型的输出结果及指标包括集装箱装卸桥数量、集卡数量、自动导向车数量、堆场轮胎龙门吊数量、堆场轨道龙门吊数量;
工艺系统配机比例指标类型的输出结果及指标包括“装卸桥-集卡-堆场轮胎龙门吊”配机比例、“装卸桥-集卡-堆场轨道龙门吊”配机比例、“装卸桥-自动导向车-堆场轮胎龙门吊”配机比例、“装卸桥-自动导向车-堆场轨道龙门吊”配机比例;
通过能力指标类型的输出结果及指标包括码头和堆场;
船舶指标类型的的输出结果及指标包括船舶技术特征、装卸特征、数量、船舶在港时间;
设施利用率指标类型的输出结果及指标包括泊位平均利用率和堆场平均利用率;
设备利用率指标类型的输出结果及指标包括装卸桥利用率、集卡利用率、自动导向车利用率、堆场轮胎龙门吊利用率、堆场轨道龙门吊利用率;
机械处理能力成为瓶颈的比例指标类型的输出结果及指标包括机械处理能力成为瓶颈的比例;
设备投资指标类型的输出结果及指标包括码头主要设备投资;
成本指标类型的输出结果及指标包括直接装卸成本、综合成本;
主要设备能耗指标类型的输出结果及指标包括仿真期单位云量主要设备能耗;
工人人数指标类型的输出结果及指标包括装工人和司机人数。
各种输出结果的算法如下:
1、主要机械数量
集装箱装卸桥数量:N1;集卡数量:N2=N21+N22;自动导向车数量:N2’=N21’+N22’;堆场轮胎龙门吊数量:N3=N31+N32+N33;堆场轨道龙门吊数量:N4=N41+N42+N43;其中:N21为装卸船服务的集卡数量;N22为倒箱服务的集卡数量;N21’为装卸船服务的自动导向车数量;N22’为倒箱服务的自动导向车数量;N31为装卸船服务的轮胎吊数量;N32为集疏运服务的轮胎吊数量;N33为倒箱服务的轮胎吊数量;N41为装卸船服务的轨道吊数量;N42:为集疏运服务的轨道吊数量;N43:为倒箱服务的轨道吊数量。
2、配机比例
一条作业线,“装卸桥-集卡-堆场轮胎龙门吊”系统配机比例LineR1为:LineR1=N1∶N2∶N3
一条作业线,“装卸桥-自动导向车-堆场轮胎龙门吊”系统配机比例为:LineR2==N1∶N2’∶N3
一条作业线,“装卸桥-集卡-堆场轨道龙门吊”系统配机比例为:LineR3=N1∶N2∶N3;
一条作业线,“装卸桥-自动导向车-堆场轨道龙门吊”系统配机比例为:LineR4=N1∶N2’∶N4
3、通过能力
仿真期内码头通过能力计算方法如下:
PA=Throughput*(2-R1);其中:PA为仿真期内码头通过能力,单位为“TEU”;R1为到港的20英尺标准集装箱占20英尺与40英尺集装箱总量的比例;Throughput为仿真期累计完成的作业量,单位为“TEU”。
仿真期内堆场通过能力的算法为:
PC=(PC1+PC2)*(2-R1);其中:PC为仿真期内堆场通过能力,单位为“TEU”;PC1为出场装船量(自然箱量)在仿真期内的累加值;PC2为出场疏运量(自然箱量)在仿真期内的累加值;R1为到港的20英尺标准集装箱占20英尺与40英尺集装箱总量的比例。
4、船舶数量及在港时间
船舶数量
Totalship=k1+k2+k3+...+ki+...km;其中:Totalship为仿真期内船舶总数;仿真期内第1种船型数量累加有k1艘,第2种船型数量有k2艘,第i种船型数量有ki艘,第m种船型数量有km艘。
船舶在港时间
1)分船型输出船舶等待作业时间
第i种船型船舶平均等待作业时间计算方法为:
Tchp=Tch/ki;其中:Tchp:第i种船型平均等待作业时间,单位为“小时”;
Tch:仿真期内该船型作业时间累计,单位为“小时”;ki:该船型达到数量累计。
2)分船型输出船舶平均等待作业时间
3)分船型输出船舶平均装卸作业时间
4)分船型输出船舶最长装卸作业时间
第i种船型最长装卸作业时间=
max{第1艘第i种船型装卸作业时间,第2艘第i种船型装卸作业时间,...,第km艘第i种船型装卸作业时间}
5)分船型输出船舶平均在港总停留时间
5、设施及设备利用率
设施利用率(%)
1)泊位利用率
分泊位的泊位利用率(泊位数量固定)
b=bt/T其中:b为泊位利用率,bt为泊位船舶停靠时间;
泊位平均利用率(泊位数量动态变化)
2)堆场平均利用率
StockDumpR1=(PZ1+PS1+Qd)*(2-R1)/Q
StockDumpR2=(PZ2+PS2+Qd)*(2-R1)/Q
StockDumpRs=(PZs+PSs+Qd)*(2-R1)/Q
其中:
StockDumpR1为仿真期内第1个24小时内的堆场利用率;StockDumpR2为仿真期内第2个24小时内的堆场利用率;…;StockDumpRs为仿真期内最后1个24小时内的堆场利用率;
PZ1为仿真期内第1个24小时内出场装船量(自然箱量)累加值;PZ2为仿真期内第2个24小时内出场装船量(自然箱量)累加值;PZs为仿真期内最后1个24小时内出场装船量(自然箱量)累加值;
PS1为仿真期内第1个24小时内出场疏运量(自然箱量)累加值;PS2为仿真期内第2个24小时内出场疏运量(自然箱量)累加值;PSs为仿真期内最后1个24小时内出场装船量(自然箱量)累加值;
Qd为每隔24小时统计的堆场箱有量之和;
Q为堆场额定容量,单位为“TEU”。
设备利用率(%)
1)装卸桥利用率:BridgeCrR=TBridgeCr/(T*N1);其中:TBridgeCr为仿真期内装卸桥台时累计,即仿真期内所有装卸桥实际作业台时按照泊位再累加。
2)集卡利用率:ConLorryR=TConLorry/(T*N2);其中:TConLorry-仿真期内集卡台时累计,即仿真期内所有水平搬运机械实际作业台时按照泊位再累加。
3)自动导向车利用率:AGVR=TAGV/(T*N2’);其中:TAGV为仿真期内自动导向车台时累计,即仿真期内所有水平搬运机械实际作业台时(按照泊位再累加。
4)堆场轮胎龙门吊利用率:
为装卸船服务的轮胎吊利用率的算法:
TGCraneR1=TTGCrane1/(T*N31;其中:TTGCrane1为装卸船服务的轮胎吊台时累计,即仿真期内所有龙门吊实际作业台时按照泊位再累加。
为集疏运服务的轮胎吊利用率的算法:
TGCraneR2=TTGCrane1/(T*N32);其中:TTGCrane2为集疏运服务的轮胎吊台时累计,即仿真期内所有龙门吊实际作业台时累加。
为倒箱服务的轮胎吊利用率的算法:
TGCraneR3=TTGCrane3/(T*N33*2);其中:TTGCrane3为倒箱服务的轮胎吊台时累计,即仿真期内所有龙门吊实际作业台时累加。
堆场轮胎龙门吊平均利用率的算法:
TGCraneR=(TTGCrane1+TTGCrane2+TTGCrane3)/(T*(N31+N32+N33*2))
5)堆场轨道龙门吊利用率:
为装卸船服务的轨道吊利用率的算法:
RGCraneR1=TRGCrane1/(T*N41)其中:TRGCrane1为装卸船服务的轨道吊台时累计,即仿真期内所有龙门吊实际作业台时按照泊位再累加。
为集疏运服务的轨道吊利用率的算法:
RGCraneR2=TRGCrane2/(T*N42)其中:TRGCrane2为集疏运服务的轨道吊台时累计,即仿真期内所有龙门吊实际作业台时累加。
为倒箱服务的轨道吊利用率的算法:
RGCraneR3=TRGCrane3/(T* N43*2)其中:TRGCrane3为倒箱服务的轨道吊台时累计,即仿真期内所有龙门吊实际作业台时累加。
堆场轮胎龙门吊平均利用率的算法:
RGCraneR=(TRGCrane1+TRGCrane2+TRGCrane3)/(T*(N41+N42+N43*2))
6、机械处理能力成为瓶颈的比例
装卸桥、水平搬运机械、堆场机械三种机械处理能力成为瓶颈比例的计算方法如下:
1)装卸桥处理能力成为瓶颈的比例
2)水平搬运机械处理能力成为瓶颈的比例
3)堆场机械处理能力成为瓶颈的比例
4)三种比例之间的关系:Rneck1+Rneck2+Rneck3=1其中:
Rneck1为在仿真期内所有步长中,装卸桥处理能力成为瓶颈的次数(在一个步长内如果出现,计1次,然后按照步长累加);
Rneck2为在仿真期内所有步长中,水平搬运机械处理能力成为瓶颈的次数(在一个步长内如果出现,计1次,然后按照步长累加);
Rneck3为在仿真期内所有步长中,水平搬运机械处理能力成为瓶颈的次数(在一个步长内如果出现,计1次,然后按照步长累加);
Totaltime为仿真总时间;t为仿真步长。
7、码头主要设备投资
码头主要设备总投资QP的算法为:
QP=N1*QP1+N2*QP2+N3*QP3+N4*QP4+AGVIn
其中:N1为装卸桥数量;N2为集卡数量;N3为堆场轮胎龙门吊数量;N4为堆场轨道龙门吊数量;QP1为装卸桥单机造价;QP2为集卡单车造价;QP3为堆场轮胎龙门吊单机造价;QP4为堆场轨道龙门吊单机造价;AGVIn为一套自动导向车系统造价。
码头主要设备总投资占码头投资百分比
码头主要设备总投资占码头投资百分比d的算法为:
d=QP/Q*100%其中:Q为码头总投资,单位为“万元”。
仿真期单位运量的主要设备投资的算法为:
PINV=QP/PA
其中:PINV为仿真期单位运量的主要设备投资,单位为“元/TEU”;QP为码头主要设备总投资;PA为仿真期内码头通过能力。
8、直接装卸成本与综合成本
直接装卸成本的算法为:
MC=C1+C2+C3+C4+C5;其中:MC为直接装卸成本,单位为“万元”;
C1为人工工资及附加费及福利费;C2为燃料、动力及照明费;C3为主要设备的折旧基金;C4为修理费;C5为管理费及其他支出;
C5=(C1+C2+C3+C4)*FG;FG为管理费费率
综合成本
1)港口营运综合成本为:
ZC=MC+SC+HC;其中:ZC为港口营运综合成本,单位为“万元”;MC为码头装卸成本,单位为“万元”;SC为船舶在港费用,单位为“万元”; 其中:Ci为第i种船舶在港费用,单位为“万元”;TWi为第i种船舶在港等待时间累加,单位为“小时”;TOi为第i种船舶在港作业时间累加,单位为“小时”;Cshipi为第i种船舶在港天费用,单位为“万元”。HC为货物在港滞留经济损失,单位为“万元”。
2)口营运单位综合成本的算法为:ZCU=ZC/PA;其中:
ZCU为港口营运单位综合成本,单位为“元/TEU”;ZC为港口营运综合成本;PA为仿真期内码头通过能力。
9、仿真期单位运量主要设备能耗
仿真期单位运量主要设备能耗的算法为:
Pkwh=(kw1*y1*∑t1i+kw2*y2*∑t2i+kw3*y3*∑t3i)/PA
其中:Pkwh为仿真期单位运量主要设备能耗,单位为“kwh/TEU”,即“千瓦小时/TEU”;y1、y2、y3分别为集装箱装卸桥、水平搬运机械、轨道龙门吊单机容量小时利用率;∑t1为集装箱装卸桥单机使用小时数之和;∑t2为水平搬运机械单机使用小时数之和;∑t3为轨道龙门吊单机使用小时数之和。
10、装卸工人及司机人数
装卸工人及司机人数的算法为:MUN=MAN1+MAN2;其中:
MAN1=(M1*N1+M2*N2+M3*N3+M4*N4)*(1+f1)*(1+f2);
MAN2=Mm*Ln*(1+f1)*(1+f2);
其中:MUN为装卸工人及司机人数,单位为“人”;M1,M2,M3,M4分别为装卸桥、集卡、轮胎龙门吊、轨道龙门吊的单机司机数;Mm为一条作业线工人配置人数;Ln为作业线总数,n=1,2,...;f1为缺勤率;f2为轮休率。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解,本发明不受上述实施例的限制,上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理,在不脱离本发明精神和范围的前提下,本发明还会有各种变化和改进,这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (3)
1、通用性建模与仿真的输出指标体系,其特征在于,所述输出指标中涉及时间的指标计算时只要通过仿真时间累加得到;涉及到随机变量的指标在计算时先按照步长处理指标随机性,然后将该指标按步长累加在一起。
2、根据权利要求1所述的通用性建模与仿真的输出指标体系,其特征在于,所述输出指标的类型包括主要机械数量、工艺系统配机比例、通过能力、船舶、设施利用率、设备利用、机械处理能力成为瓶颈的比例、设备投资、成本、主要设备能耗、工人人数。
3、根据权利要求1所述的通用性建模与仿真的输出指标体系,其特征在于,所述主要机械数量指标类型的输出结果及指标包括集装箱装卸桥数量、集卡数量、自动导向车数量、堆场轮胎龙门吊数量、堆场轨道龙门吊数量;
所述工艺系统配机比例指标类型的输出结果及指标包括“装卸桥-集卡-堆场轮胎龙门吊”配机比例、“装卸桥-集卡-堆场轨道龙门吊”配机比例、“装卸桥-自动导向车-堆场轮胎龙门吊”配机比例、“装卸桥-自动导向车-堆场轨道龙门吊”配机比例;
所述通过能力指标类型的输出结果及指标包括码头和堆场;
所述船舶指标类型的的输出结果及指标包括船舶技术特征、装卸特征、数量、船舶在港时间;
所述设施利用率指标类型的输出结果及指标包括泊位平均利用率和堆场平均利用率;
所述设备利用率指标类型的输出结果及指标包括装卸桥利用率、集卡利用率、自动导向车利用率、堆场轮胎龙门吊利用率、堆场轨道龙门吊利用率;
所述机械处理能力成为瓶颈的比例指标类型的输出结果及指标包括机械处理能力成为瓶颈的比例;
所述设备投资指标类型的输出结果及指标包括码头主要设备投资;
所述成本指标类型的输出结果及指标包括直接装卸成本、综合成本;
所述主要设备能耗指标类型的输出结果及指标包括仿真期单位云量主要设备能耗;
所述工人人数指标类型的输出结果及指标包括装工人和司机人数。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN200910048505A CN101526969A (zh) | 2009-03-30 | 2009-03-30 | 通用性建模与仿真的输出指标体系 |
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CN200910048505A CN101526969A (zh) | 2009-03-30 | 2009-03-30 | 通用性建模与仿真的输出指标体系 |
Publications (1)
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108090599A (zh) * | 2016-11-21 | 2018-05-29 | 上海海勃物流软件有限公司 | 集装箱码头运营成本控制和客户价值分析方法 |
JP2022091599A (ja) * | 2020-12-09 | 2022-06-21 | Jfeスチール株式会社 | ボトルネック可視化装置及びボトルネック可視化方法 |
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2009
- 2009-03-30 CN CN200910048505A patent/CN101526969A/zh active Pending
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JP7338617B2 (ja) | 2020-12-09 | 2023-09-05 | Jfeスチール株式会社 | ボトルネック可視化装置及びボトルネック可視化方法 |
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C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C12 | Rejection of a patent application after its publication | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20090909 |