CN101782981A - 面向作业面的集装箱码头装船配载非线性规划方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种面向作业面的集装箱码头装船配载非线性规划方法，涉及到码头管理、堆场管理、集卡调度和配载优化的技术领域。该方法在靠泊计划的基础上，针对集装箱出口业务，以集装箱出口任务为单位，所有作业线并行作业，考虑桥吊、集卡和场吊充分利用的面向作业面的作业方式，建立船舶在泊时间最小的配载计划全局优化的非线性规划模型，求解最优的作业线任务作业序列。该方法涉及复杂的模型与算法，能够为码头的配载计划提供参考，实现对桥吊、集卡和场吊资源的充分利用，提高码头的作业效率。

Description

面向作业面的集装箱码头装船配载非线性规划方法

技术领域

本发明涉及集装箱码头装船配载领域。特别涉及码头管理、堆场管理、集卡调度和配载技术领域。

背景技术

集装箱码头一般会根据船舶的到港时间和作业资料制定周期逐渐缩小和准确的船舶靠泊计划，然后根据出口船舶的卸船计划和其他作业资料，制定装船配载计划，确定装船的集装箱任务序列，并安排集卡和桥吊的分派。相对于进口卸船而言，出口装船更为复杂。装卸配载计划是影响码头资源利用和作业效率的重要环节。装船配载计划，涉及到不同船舶、作业线、桥吊、集卡、场吊等多种资源的协调，如何通过它们之间的协作保证桥吊利用率，提高码头作业效率，具有直接的经济效益，已经成为研究的热点。

目前，针对装船配载计划优化的全面资源配置没有专门的研究和公开的专利成果。港口计划人员在实际配载时，是根据经验确定资源的分配，安排任务的作业序列，通过软件工具实现配载，具有很大的随意性，难以达到优化的目标。已经公开的研究成果虽然某种程度涉及配载问题，但整体的全面的优化模型还很少见。例如，1)文献{[1]张维英，林焰，纪卓尚，邓林义，集装箱船舶配载方案评价的Hopfield神经网络模型.大连海事大学学报，2005.31(3)：13-18.}提出了船舶配载方案评价的神经网络模型；2)文献{[2]王鸿鹏，基于知识的集装箱船自动配积载专家系统.上海海运学院学报，2002.23(1)：46-49.}研究了配载的专家系统，这是商用码头管理软件常用的方式。这些文献都是从特定的角度，将部分因素独立出来简化配载问题，这也是配载优化的典型思路。

以上公开的成果，并没有从全局考虑多作业线的并行、多资源类型(桥吊、集卡和场吊等)协同作业的配载问题，距离实际应用还有很远，难以在实际应用中推广。本发明公开的方法，面向作业面，全面整体的考虑了各种资源，是一个全局优化的配载模型。

发明内容

本发明的目的是提供一种面向作业面的集装箱码头配载非线性规划优化方法，实现对桥吊、集卡和龙门吊的协调配置，实现装卸任务的排序与作业资源的分配。

一、假设条件

鉴于桥吊资源的昂贵，本发明以装船时的桥吊的充分利用为主要假设和最小化在泊时间为优化目标，而本发明的方法通过简单的转化能够适应进口卸船，或完善以上两者混合的情况。

根据集装箱船的靠泊计划，可以确定船舶的靠泊时间和预计的离泊时间、作业线以及作业线所分配的船舱Bay位序列。根据装船单能够确定每个集装箱的再堆场的位置(所在堆场、Bay位、行和层)。配载计划的目标是实现对作业线内的装卸任务进行排序，并安排每个任务的作业集卡和龙门吊。

装卸任务的排序需要尽量满足三个条件：1)堆场翻箱率尽量小；2)桥吊装船时倒箱操作尽量少；3)同一作业线内的集装箱满足卸船时的顺序要求。假设：在进行配载时，所有出口集装箱都已经堆码在堆场。

配载计划安排桥吊、集卡、龙门吊等资源的配置。一般，因为桥吊昂贵，首先假设桥吊被充分利用；其次假设龙门吊被充分利用；而集卡则认为是充足的。对于每条船舶，根据为其分配的作业线的数量，能够对整船的Bay分割为连续的区段，每个大的区段对应一条作业线，或者说一个桥吊。作业线工作量和时间根据桥吊的作业效率，假定在靠泊计划中已经尽量平衡。显然，这些作业线是并行的。作业线是Bay位的作业序列，一般为了避免桥吊的来回移动造成的时间，以Bay位为作业单位，即一个Bay位作业完毕才移动到下一个Bay位。在同一Bay位内，假设配载计划部要求倒箱；并且，在堆场作业过程，也没有倒箱。

本发明依据靠泊计划和出口集装箱装船的位置约束建立模型。靠泊计划对船舶的装卸任务分解为作业线，根据靠泊计划确定作业线的开始时间、根据合同确定装卸任务的最晚结束时间。

建模思路可以概括如下。对每一个出口集装箱，对应一个任务，有出发点和目标；一个任务需要经历三个时间段：龙门吊作业段、集卡作业段、桥吊作业段；其中桥吊的两个任务：需要满足以上所述的装卸排序的三个条件，同时包括时间条件，一个在另一个结束后开始；其中集卡的两个任务：一个任务结束到另一个任务开始，需要满足行使时间间隔约束；其中龙门吊的两个任务：一个任务结束到另一个任务开始，需要满足行驶时间间隔约束。从而，在码头集装箱操作的各个阶段，对出口集装箱装船的位置进行约束，规定了不允许的装船序列，以满足尽量少翻箱的要求。对堆场的任意Bay上的任务的作业时间，取决于作业序列，如果有倒箱则加上倒箱时间作为龙门吊在该任务上的作业时间，即场吊作业的翻箱时间采用分摊的方式，均分到作业任务中；集卡的作业时间是路上时间；桥吊的任务作业时间是确定数值。

二、模型

下面定义船舶、时间、堆场、作业线、任务、桥吊移动时间和单箱作业时间等等。

定义

TASK＝{1，2，...，NTK}： 全部作业任务                           (1)

QC＝{1，2，...，NQC}：   桥吊集合，实际上是作业线集合，桥吊的分 (2)

                         配假设已经通过泊位分派确定

YC＝{1，2，...，NYC}：   龙门吊集合                             (3)

TRUCK＝{1，2，...，NTK}：集卡集合                               (4)

AQC_ta，qc∈{0，1}：      任务ta分配给桥吊qc                     (5)

TTSTART_t：               作业任务t∈TASK的最早作业时间，即靠泊  (6)

                         时间

TTEND_t                 作业任务t∈TASK的最晚作业时间，即离泊  (7)

                         时间

TQCSQ_a，b∈{0，1}：      TQCSQa，b＝1表示任务a必须在任务b前面   (8)

                      根据规则生成。

QCMT_t：               桥吊作业任务t∈TASK时在相邻Bay位移动    (9)

                      的时间

QCTT_t：               桥吊作业任务t∈TASK的作业时间           (10)

TRUCKTT_t：            集卡作业任务t∈TASK的运输时间           (11)

                      根据堆场与任务所在作业线计算

YCTT_t：               龙门吊作业任务t∈TASK的作业时间         (12)

YCMT_a，b：            龙门吊作业任务a，b之间的移动时间，取决  (13)

                      于两个作业任务之间的Bay位距离和(如果

                      位于不同堆场)不同堆场之间的移动时间

决策变量

ATruck_ta，tr∈{0，1}：任务ta分配给集卡tr                      (14)

AYc_ta，yc∈{0，1}：   任务ta分配给龙门吊yc                    (15)

TQcStart_ta：          桥吊在任务ta的启动时间                  (16)

TTrStart_ta：          集卡在任务ta的启动时间                  (17)

TYcStart_ta：          龙门吊在任务ta的启动时间                (18)

目标

Minimize： ${\mathrm{\Σ}}_{\mathrm{qc}\∈\mathrm{Qc}}\left(\underset{\mathrm{ta}\∈\mathrm{TASK}}{\max }(\mathrm{TQcStar}{t}_{\mathrm{ta}}\·\mathrm{AQ}{C}_{\mathrm{ta},\mathrm{qc}})\right)---\left(19\right)$

最小化总在泊时间：

约束

任务分配给集卡： $\∀\mathrm{ta}\∈\mathrm{TASK},\underset{\mathrm{tr}\∈\mathrm{TRUCK}}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{ATr}{\mathrm{uck}}_{\mathrm{ta},\mathrm{tr}}=1---\left(20\right)$

任务分配给场吊： $\∀\mathrm{ta}\∈\mathrm{TASK},\underset{\mathrm{yc}\∈\mathrm{YC}}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{AYC}}_{\mathrm{ta},\mathrm{yc}}=1---\left(21\right)$

$\∀\mathrm{ta}\∈\mathrm{TASK},$

单一任务三个时间的关系：(22)

${\mathrm{TTSTART}}_{\mathrm{ta}}$

$\≤{\mathrm{TYcStart}}_{\mathrm{ta}}+{\mathrm{YCTT}}_{\mathrm{ta}}$

$\≤{\mathrm{TTrStart}}_{\mathrm{ta}}+{\mathrm{TRUCKTT}}_{\mathrm{ta}}$

$\≤{\mathrm{TQcStart}}_{\mathrm{ta}}+{\mathrm{QCTT}}_{\mathrm{ta}}$

$\≤{\mathrm{TTEND}}_{\mathrm{ta}}$

$\∀\mathrm{qc}\∈\mathrm{QC},\∀\mathrm{ta}\∈\mathrm{TASK},\∀\mathrm{tb}\∈\mathrm{TASK}\backslash \left\{\mathrm{ta}\right\}:$

同机任务时间不交叠：(23)

${\mathrm{AQC}}_{\mathrm{ta},\mathrm{yc}}={\mathrm{AQC}}_{\mathrm{tb},\mathrm{yc}}=1\⇒$

$({\mathrm{TQcStart}}_{\mathrm{tb}}\≥{\mathrm{TQcStart}}_{\mathrm{ta}}+{\mathrm{QCTT}}_{\mathrm{ta}})$

$\∀\mathrm{tr}\∈\mathrm{TRUCK},\∀\mathrm{ta}\∈\mathrm{TASK},\∀\mathrm{tb}\∈\mathrm{TASK}\backslash \left\{\mathrm{ta}\right\}:$ (24)

${\mathrm{ATruck}}_{\mathrm{ta},\mathrm{yc}}={\mathrm{ATruch}}_{\mathrm{tb},\mathrm{yc}}=1\⇒$

$({\mathrm{TTrStart}}_{\mathrm{tb}}\≥{\mathrm{TTrStart}}_{\mathrm{ta}}+{\mathrm{TRUCKTT}}_{\mathrm{ta}})$

$\∀\mathrm{yc}\∈\mathrm{YC},\∀\mathrm{ta}\∈\mathrm{TASK},\∀\mathrm{tb}\∈\mathrm{TASK}\backslash \left\{\mathrm{ta}\right\}:---\left(25\right)$

${\mathrm{AYC}}_{\mathrm{ta},\mathrm{yc}}={\mathrm{AYC}}_{\mathrm{tb},\mathrm{yc}}=1\⇒$

$({\mathrm{TYcStart}}_{\mathrm{tb}}\≥{\mathrm{TYcStart}}_{\mathrm{ta}}+{\mathrm{YCTT}}_{\mathrm{ta}}+{\mathrm{YCMT}}_{\mathrm{ta},\mathrm{tb}})$

$\∀\mathrm{ta},\mathrm{tb}\∈\mathrm{TASK},$

船上Bay位不翻箱：(26)

$({\mathrm{TQCSQ}}_{\mathrm{ta},\mathrm{tb}}=1)\⇒({\mathrm{TYcStart}}_{\mathrm{ta}}+{\mathrm{YCTT}}_{\mathrm{ta}}\≤{\mathrm{TYcStart}}_{\mathrm{tb}})$

一个集装箱的装卸操作作为一个完整的任务，它通过桥吊、集卡和场桥配合完成。从定义(1)至定义(13)，靠泊计划对船舶的装卸任务分解为作业线，进一步通过将作业线分解为Bay位上的集装箱装卸任务，根据作业线的开始时间和最晚结束时间，可以确定每个任务的最早开始时间和结束时间，式(6)、(7)、(9)、(11)和(12)对集装箱装卸任务涉及的各种时间进行了定义；并且，通过式(8)和约束(26)定义了Bay位集装箱任务序列的位置约束，满足尽量少翻箱的要求，即满足集装箱装船的位置约束。

式(5)说明桥吊对任务的分派，但是其他的定义都说明桥吊对连续的Bay位序列操作，即桥吊按作业线分配。而从定义决策变量的式(14)、式(15)、约束(20)和(21)则说明集卡和场吊不限制在特定的作业线，针对所有作业任务分派。

对于桥吊、集卡和场吊作业的所有任务，都涉及的任务的排序，从定义决策变量的式(16)至(18)可以看出，模型不规定任务的唯一排序。而约束式(22)至式(25)则说明，任务在桥吊、集卡和场吊设备上的作业排序，满足设备同时只作业一个任务的约束；每一个任务在三种设备上的作业时间，满足先场吊、再集卡、最后桥吊的顺序。

综上所述，本发明公开的面向作业面的集装箱码头装船配载非线性规划方法，依据靠泊计划和出口集装箱装船的位置约束建立支持多船舶多作业线的并行任务作业的模型，该模型考虑集装箱装船任务的排序问题，是一种面向作业面的配载优化模型。

本发明公开的方法考虑了集装箱码头的新型作业模式，所建立的配载模型为集装箱码头的配载提供优化方法，能够在现有集装箱码头管理系统的基础上，提升软件的优化和决策能力，实现全局优化的配载计划，最大限度的提高码头资源的利用率。

附图说明

下面结合附图进一步说明本发明。

图1本发明的一个实施过程示意图。

具体实施方式

下面结合附图1对本发明公开的方法进一步加以说明。

本发明公开的模型的输入是靠泊计划、船公司提供的作业资料、以及码头的资源配置，目标是得到满足约束的任务资源分配和最优作业任务序列。

根据靠泊计划，分解船舶作业区域得到作业线，作业线并行作业，一般一个作业线相应于一个桥吊的作业。一个作业线是船舶上连续的若干Bay位。每个出口集装箱相应于一个任务，完成该任务，即该集装箱的出口装船，需要场吊、集卡和桥吊的协作，并满足在Bay位的堆码要求，即尽量减少翻箱。模型的目标是根据场吊、集卡和桥吊的配置，以及作业时间的要求，得到任务在各个资源上的分配顺序，满足船舶总在泊时间最短的目标。根据以上的资料，通过模型得到的输出包括：每个任务在场吊、集卡和桥吊上的启动时间和作业时间；场吊、集卡和桥吊上的任务序列，以及各个任务的启动时间与作业时间。即配载计划。根据配载计划，事实上可以很容易的通过很多策略对靠泊计划进行调整。

虽然以上的模型公开了本发明，但对于本领域的普通技术人员来说，在不偏离由权利要求书提出的本发明的构思和范围的条件下，还可以进行许多改进，特别是：1)计算流程的调整；2)基础数据与假设条件的削弱或增强。并且，这些改进和调整，仍然确保能够根据基础资料得到配载计划。

Claims (5)

1.面向作业面的集装箱码头装船配载非线性规划方法，其特征在于，包括以下特点：

1)依据靠泊计划和出口集装箱装船的位置约束建立模型；

2)所述的模型支持多船舶多作业线的并行任务作业；

3)所述的模型是一种面向作业面的配载优化模型；

4)所述的模型考虑集装箱装船任务的排序问题。

2.根据权利要求1所述方法，其特征在于：所述的特点1)，靠泊计划对船舶的装卸任务分解为作业线，并能够确定作业线的开始时间和最晚结束时间；出口集装箱装船的位置约束规定不允许的装船序列，以满足尽量少翻箱的要求。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述的特点2)，分解船舶装卸任务为作业线，对每作业线得到Bay位作业序列，每Bay位的集装箱作业序列满足尽量少翻箱的要求，即满足出口集装箱装船的位置约束。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述的特点3)，桥吊对作业线分配；集卡和场吊不限制在特定的作业线，针对所有作业任务分派。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述的特点4)，对于桥吊、集卡和场吊作业的所有任务，都涉及的任务的排序，所述的模型不规定任务的唯一排序；任务在桥吊、集卡和场吊设备上的作业排序，满足设备同时只作业一个任务的约束；每一个任务在三种设备上的作业时间，满足先场吊、再集卡、最后桥吊的顺序。

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