CN103902778A - 码头堆存容量与靠泊能力匹配的微观仿真方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于交通运输场站规划设计和管理领域，为建立码头堆存容量与靠泊能力相互联动的行为的仿真模型，研究码头堆场规划堆存容量对码头实际装卸效率、实际吞吐量造成的正负面影响，从而获得更符合实际的内部非线性因果关系，寻找码头堆存容量与靠泊能力的合理匹配方法。为此，本发明采取的技术方案是，一种码头堆存容量与靠泊能力匹配微观仿真方法，包括下列步骤：元胞的选择；元胞自动机的运行；建立码头堆场堆存容量与码头靠泊能力匹配微观仿真框架的基本框架：集港过程；疏港过程；评价指标；港区道路交通量预测模块；港区道路路网模块；集装箱码头堆场模块；船边装船作业模块；船边卸船作业模块。本发明主要应用于交通运输场站规划设计和管理。

Description

码头堆存容量与靠泊能力匹配的微观仿真方法

技术领域

本发明属于交通运输场站规划设计和管理技术领域，具体为码头堆存容量与靠泊能力匹配的元胞自动机微观仿真方法。

技术背景

码头堆场是保证码头船舶装卸作业的基本要素，是码头集疏运作业的关键节点。无论是从技术还是经济，具有一定靠泊能力的码头必须要有一定容量的与之相配套的堆场，二者能否匹配直接决定了码头装卸作业的实际效率、码头实际的吞吐量，决定了港口能否建立起高效的集疏运系统，码头公司能否有好的经济效益和社会效益，因此二者的匹配是港口规划布局及优化设计、已有港口码头功能优化调整、港口码头企业运输组织优化、港区交通优化管理控制的基础工作和关键环节，对其进行仿真分析具有重要的工程应用价值。

针对码头堆场堆存容量与码头靠泊能力匹配的问题，国内外学者做出了一些研究：一是通过建立数学解析模型予以确定，例如：德国的DirkSteenken等总结了集装箱码头营运相关的部分文献，侧重于分析集装箱港口的装卸设备、配载图、港口EDI系统、堆场作业效率及码头后方运输系统的优化对集装箱码头营运所产生的影响；Ballis和Abacoumkin建立了一个由于设备不匹配而引起的交通堵塞和延迟的模型，他们使用这个模型来评价一个码头的堆场设计、设备数量、集卡到达、运行规则。董婧与乐美龙应用排队网络理论对集装箱码头系统进行分析，并重点讨论集装箱码头前沿到堆场的内部运输系统的建模理论问题，并运用串联排队网络模型对内部运输网络节点服务台数量进行合理配置，使内部系统达到局部最优化；靳志宏，邱波，赵芳等人运用排队论结合与集装箱泊位实际运营相关的成本参数，确定合理的集装箱码头泊位规模，使港口的泊位规模匹配集装箱吞吐量及集装箱船流量密度。虽然这些模型非常漂亮，方法数学上严谨，但由于建模时规定的假设较多，与实际系统之间具有加大的差距，且为宏观层面的模型，无法从微观层面上全面地描述研究对象的细致非线性关系。二是利用已有宏观仿真软件，对码头堆场堆存容量与码头靠泊能力匹配进行研究。如计三友，高悦文在考虑了集装箱重量等级分布的条件下，建立了出口箱区堆存模型，并利用搜索技术求解该模型；张仁星主要研究堆场资源的调度，重点研究堆场的配置问题，通过合理的配置场桥使得堆场的场桥利用率达到最大，降低经营成本，提高码头综合竞争力；都江沙通过概率模拟方法，建立集装箱码头堆场容量仿真系统，给出压港概率，设备空闲率等工艺参数，为港口中转、暂存工程建设提供技术支持。但这一类宏观仿真软件都不是多主体仿真，无法描述其复杂的非线性行为，得到的结论无法贴近实际情况，也就无法保证结果的准确性。三是通过建立微观仿真模型，到目前为止尚没有。

从已知文献阅读分析可知，现有关于码头堆场堆存容量与靠泊能力匹配的研究具有以下特点：

（1）不少文献是单独研究码头泊位能力的，或单独研究堆场布局来实现提高整个码头运营效率的，将两者综合地考虑，特别是建立在码头靠泊能力基础上与之匹配的码头堆存能力研究较少。

（2）当前针对码头堆存容量与靠泊能力匹配问题的研究大都停留在理论探究阶段，一些研究采用建立解析模型予以研究，假设较多，不能反映出其真实的复杂关系；一些研究利用已有宏观仿真软件，对码头堆场堆存容量与码头靠泊能力仿真，以寻找其合理的匹配度。但这一类宏观仿真软件都不是多主体仿真，无法描述其复杂的非线性行为，得到的结论相对较粗，无法保证结果的准确性和精确性。

（3）采用元胞自动机模型对堆场和码头靠泊进行微观仿真的没有，没有关于实际码头堆场货物摆放所处三维空间的微观仿真，已有模拟仿真与真实情况不相符。

考虑到码头作业以及与之配套堆场是复杂多主体非线性系统，解决码头堆场堆存容量与码头靠泊能力匹配问题的核心和关键是建立与之相符合的微观模型，特别是微观仿真模型。特别是三维的微观仿真模型，将整个集装箱码头装卸交通系统布局与交通组织所涉及的各个模块有效地联系起来，综合考虑出匹配的最优方案是十分迫切的。

发明内容

为克服现有技术的不足，本发明旨在利用元胞自动机模型能实现对每个决策主体（Agent）的微观行为进行具体描述的这一自然特性，建立码头堆存容量与靠泊能力相互联动的行为的仿真模型，研究码头堆场规划堆存容量对码头实际装卸效率、实际吞吐量造成的正负面影响，从而获得更符合实际的内部非线性因果关系，寻找码头堆存容量与靠泊能力的合理匹配方法。为此，本发明采取的技术方案是，一种码头堆存容量与靠泊能力匹配微观仿真方法，包括下列步骤：

元胞的选择

利用元胞自动机建立仿真码头装卸作业与码头堆场流程联动的模型，以其寻找与码头靠泊能力相匹配的堆存容量。路网模块中每一条车道作为一个研究对象，若干港口卡子门作为道路的入口，交叉口或者码头闸口作为道路的出口，每条车道只有一个入口和一个出口，每一列元胞视为一维数组，构建为某一具有单个入口与单个出口并连接到某单个元胞的一维元胞自动机模型；将前方堆场集港的集装箱用若干组三维元胞表示，每组三维元胞代表一个箱区，箱区都配有一个场桥以及相应的集卡数量，每组集卡同样用一列一维元胞代表；船舶规定使用三个岸桥进行作业，因此，码头前沿设有三个车道与之对应，各用一列元胞代表，每个车道指定元胞位置表示岸桥作业处；

元胞自动机的运行

路网模块：建立元胞自动机模型，道路长度为L，仿真时间为t秒，x(i,t)与v(i,t)分别为第i辆车在第t时刻的位置和速度；d(i,t)＝x(i+1,t)-x(i,t)-lveh为第i辆车在第t时刻与前车i+1之间空的元胞数；l_veh为车长；d(i,t)_other是第i辆车在第t时刻与旁车道上前车之间的空元胞数；d(i,t)_back是第i辆车在第t时刻与旁车道上的后车之间的空元胞数；d_safe是确保车辆不会发生撞车的安全距离，随机慢化概率p的取值范围为0到1；

码头前沿模块：仿真总时长为10000秒，仿真步长为1s，每一个元胞仿真长度为1m；前方堆场模块为随机生成一个15×6×3的三维元胞自动机，按照集港的先后顺序对每个集装箱进行编号，区分集装箱所在箱区，箱型以及序号，无箱则用0表示；集卡模块，所有箱区各自对应相同数量的一维元胞，1代表空闲状态，0代表非空闲状态；

码头前沿道路模块，由于模拟的船舶规模需要若干个岸桥，所以每个模块有与之对应的道路。道路上车辆的车身长为15m，最大的行驶速度为12m/s；分别在不同位置处表示三条道路上岸桥的作业位置；

（1）元胞的初始化

堆场区前方堆场模块——三维元胞进行初始化，三维元胞随机生成后，用编号区分出每一个集装箱所在箱区号，箱型以及到港顺序，然后随机生成一个一维序号组代表提箱顺序；集卡模块——每个箱区生成的集卡元胞均为空闲状态，等待场桥作业。码头区道路模块以及路网模块——初始化时所有道路上没有车辆；

（2）元胞自动机的运行

1s为一个仿真步长，v(i,k+1)表示第i辆车第k+1秒的速度，v(i,k)表示第i辆车第k秒的速度，v_max表示车辆可以行驶的最大速度，d(i,k)表示第i辆车第k秒时与前一辆车的距离，x(i,k+1)表示第i辆车第k+1秒的位置；

1）前方堆场模块规则：按照随机生成的提箱顺序，找到即将被提取的集装箱后，判定是否需要翻箱，若不需要，则直接提取，该箱位清空；如需要翻箱，则判断需要翻几次箱，一次则将上面的一个箱子放在下面箱位的位置，相面的箱位清空；两次则将最上面的箱位清空，被上面的两个箱子进行装船顺序的判断，将序号较大的放在最下面的箱位上；

2）集卡队列模块规则：完成一次装车作业，集卡模块对应的一个元胞由空闲状态变为非空闲状态；完成一次装船作业，集卡驶出道路模块，其对应的一个元胞由非空闲状态变为空闲状态；集卡在岸桥处完成装船作业；

3）码头前沿道路以及路网模块：当运行总时间与堆场装车完成时间一致时，该车辆驶入码头前沿道路，集卡在车道上的主要演化规则为：

(1)加速：v(i,k+1)＝min(v(i,k)+1,vmax)表明集卡司机期望以最大速度在道路上行驶；

(2)减速：v(i,k+1)＝min(v(i,k),d(i,k))即集卡司机为避免和前车发生碰撞而采取减速措施；

(3)以概率p随机慢化:v(i,k+1)＝max(v(i,k)-1,0)反映现实中由包括天气因素、集卡司机心理状态因素、以及道路的路面状况因素的不确定因素造成的集卡减速；

(4)运动：x(i,k+1)＝x(i,k)+v(i,k+1)即集卡按照调整后的速度向前行驶，进入下一个仿真步；

建立码头堆场堆存容量与码头靠泊能力匹配微观仿真框架的基本框架：

集港过程：由码头靠泊能力，预测生成码头交通量，确定出港口卡子门货物信息，集卡通过港区道路网，将货物运送至前方堆场模块、后方堆场模块以及码头闸口模块。此时，集装箱大部分运往前方堆场，由船舶配载图确定集装箱在前方堆场的位置以及船边的装船顺序，在船模块布局完成，最后根据船期表，船舶由航道驶离港口；

疏港过程：船舶依船期表驶入港口航道子系统，码头装卸作业人员依照制定的船舶积载图在船边卸船模块进行卸船，然后集卡载着集装箱驶入码头道路模块，有一部分集装箱，如危险品，直接通过码头闸口子系统后，到达港区道路子系统，再运往港区外；而大部分被放置在前方堆场模块，若集装箱在前方堆场位置不充足或者若干天后仍然没有提走，则通过码头卡闸口子系统，港区道路子系统转栈到后方堆场，经过在集装箱中心的拆箱后，运往港区外；

评价指标：为装卸作业总时间、堆存率、场桥处等待作业的集卡数、岸桥处等待作业的集卡数、码头前沿道路交通状况、港区道路交通状况。其中装卸作业总时间越短越好；堆存率越大越好；场桥处等待作业的集卡数适中较好，一般有两到三辆，保证集卡不在场桥处大量堆积，而是在岸桥处作业或者码头道路上；岸桥处等待作业的集卡数不能太少，防止岸桥作业后没有后续车辆，造成启动岸桥的人力、物力资源的浪费，也不能太多，造成道路的拥挤；码头前沿道路交通状况同样是反应岸桥处等待作业的集卡数以及码头道路状况；港区道路交通状况为闸口外部的交通状况，若没有在闸口处有大量的拥挤，则为匹配度较好；

港区道路交通量预测模块：首先对港口规划年的吞吐量进行预测，根据预测的吞吐量生成节点的交通量，结合土地的利用形态，产生PA矩阵，在交通分配阶段需将生成吸引（Production Attraction，PA）矩阵转化为出发目的地（Orignation Destination，OD）矩阵，然后基于已有OD矩阵，考虑港区节点和道路网络的容量约束，建立配流模型，分配的交通量分为一般和高峰两个时段，最后根据分配的结果，对港区各节点约束、港区道路路阻函数等进行调整，以期达到港区道路网络交通量的整体均衡；

港区道路路网模块：本仿真中涉及多种道路运行规则，其中港区道路交叉口两相位的信号配时方案：（1）交通灯为红灯，除右转车道的车辆外，其余车辆必须在停止线前停车；（2）交通灯为绿灯，当不同方向车辆驶离交叉口时，该方向车辆按照正常规则行驶，否则停车让行；（3）驶入控制区以及在交叉口内部运行的过程中，除左转和右转车辆外其他车辆不能换道或改变方向；（4）当经过信号灯时，如果车辆和后面的车辆的间距小于一个设定值数值时，后面车辆就需要降低速度；在交叉口内部，渠化后的车道按功能不同通常分为直左、直右、专门左转、直行和专门右转等5种类型车道；正常行驶时则按照码头前沿道路模块进行更新；

集装箱码头堆场模块：重集卡达到前方堆场，同时，有一部分集装箱需要转栈到后方堆场，重箱由船舶配载图，使每个箱子所在的箱区尽量靠近相应船舶所对应的泊位，若条件不允许，则需安排到附近的其它箱区。每个箱区内部，堆场针对集装箱具体箱位的摆放有多种选择方案，通过比较各个方案中所有集装箱装卸完成所耗时间以及成本，选出最优的方案，确定下来箱子的具体位置，集卡将集装箱卸下，空车离开堆场。由船舶配载图我们可以知道集装箱的装船顺序，在寻找下一个离开堆场到船的集装箱时，依据各集装箱的状态确定是否需要翻箱、翻几次；完成翻箱后，将该集装箱装车，重卡离开堆场区驶入相应的码头道路；

船边装船作业模块：重集卡驶入相应的码头道路，行驶到相应的岸桥处时，判断岸桥是否是空闲状态，若非空闲状态，则在此处进行排队，等待装船作业；否则，依船舶配载图进行装船作业，完成后空集卡驶出码头前沿道路，驶入堆场区；

船边卸船作业模块：船舶靠岸后，空集卡驶入相应的前沿道路，依进口船图确定卸船顺序，然后岸桥执行卸船作业，将箱子放到空集卡上，此时，重集卡驶出码头前沿道路，驶入堆场区。

本发明具备下列技术效果：

1）已有码头堆场堆存容量与码头靠泊能力匹配的研究都是采取的解析模型，假设较多不符合实际；部分采用已有仿真软件的模拟是采用宏观软件，不能达到实际情况微观层面的多主体仿真，无法描述其复杂的非线性行为，得到的结论相对较粗，无法保证结果的准确性和精确性。而本发明利用元胞自动机能模拟仿真多主体（Agent）这一自然特性，建立微观的三维元胞自动机模型，将码头前后方堆场区与码头装卸作业区，通过码头道路、闸口、港口道路有效地连接起来，使之成为统一的整体，突出了堆场堆存容量对于整个码头靠泊能力的反馈作用，使得模拟仿真的结果更符合实际情况。

2）本发明的工程应用价值高。由于模型充分利用了元胞自动机能模拟仿真多主体（Agent）这一自然特性，细致刻画出码头作业各个环节、模块之间的复杂非线性关系，使得在具体工程上，从港口堆场功能调整后堆存箱区的改变着手，进而影响到码头闸口的工作效率，通过对比不同的指标，为新建港口和码头规划、布局与设计，已有港口规划及其功能调整，为港口码头企业运输组织优化、为港区交通管理控制提供技术支持提供依据和指导；还可以通过观察集卡的利用率以及集卡在堆场区、码头区等待作业的时间与数量，提高场桥、岸桥的作业效率以及港区道路的通行能力，为码头运输组织优化设计管理提供技术支持。

3）本发明从整体上对码头堆场堆存容量与码头靠泊能力匹配进行研究，运用中微观结合的方式，研究堆场区与码头区的相互影响关系，具有较好的实用性。

附图说明

图1码头堆场堆存容量与码头靠泊能力匹配总框图。

图2码头靠泊能力与堆场堆存容量匹配与否评价指标体系。

图3基于P—A港区道路交通量预测模块。

图4堆场模块流程图。

图5装卸岸桥工艺系统流程示意图。

图6堆场三维元胞自动机示意图。

图7集卡队列模块规则示意图1。

图8码头前沿道路模块元胞运行规则示意图。

图9集卡队列模型规则示意图2。

图10天津港北疆港区堆场功能规划图。

图11功能调整前等待场桥作业的集卡数。

图12功能调整前等待岸桥作业的集卡数。

图13功能调整前车道的时空斑图。

图14功能调整后等待场桥作业的集卡数。

图15功能调整后等待岸桥作业的集卡数。

图16功能调整后车道的时空斑图。

图17码头功能调整前后作业总时间对比。

图18调整前港区外部道路。

图19调整后港区外部道路。

具体实施方式

码头堆场堆存容量与码头靠泊能力匹配的研究，利用元胞自动机能模拟仿真多主体（Agent）这一自然特性，建立微观的三维元胞自动机模型，将码头前后方堆场区与码头装卸作业区，通过码头道路、闸口、港口道路有效地自然的连接起来，使之成为统一的整体，突出了堆场堆存容量对于整个码头靠泊能力的反馈作用，使得模拟仿真的结果更符合实际情况。在具体应用与实施方式方面为：

（1）新建港口和码头规划、布局与设计方面。由于码头靠泊能力主要与码头海岸线、航道水深所决定，码头实际靠泊能力、能力及其吞吐量需要合理的与之配套的堆场，本研究能为其提供能反映实际的定量化的技术支持，包括具体各个功能部分如装船模块、前方堆场模块、后方堆场模块、码头闸口模块、码头道路、港区道路等的规划布局和设计方面。

（2）已有港口和码头规划、布局的优化调整方面。已有部分码头、港口特别是老港区码头广泛存在着码头堆场与码头靠泊能力的不匹配问题，造成虽然码头靠泊能力高但由于没有足够的堆场库容，使得装卸船作业时由于集疏运限制受阻，生产的可靠性不高，无法达到设计的码头装卸能力，码头及其船边装卸市场处于低效率或停顿状态，迫切需要按照合理匹配原则，对堆场进行合理调整。

（3）为港口码头企业运输组织优化、为港区交通管理控制提供技术支持。本微观模型由于细致的刻画装船作业、前方堆场作业、后方堆场作业、码头闸口作业、码头道路、港区道路等自然流程，优化集装箱堆场的资源配置，提高堆场的作业效率，将缩短船舶的停靠时间，进而缩短运行周期，降低成本，为码头企业运输组织优化提供技术支持，为港区交通管理控制提供技术支持。

因此堆场堆存容量与码头靠泊能力匹配的研究具有重要的现实意义和理论意义。下面结合附图和具体实施方式进一步详细说明本发明。

1.1仿真系统基本框架

码头堆场堆存容量与码头靠泊能力匹配微观仿真系统的总框图见图1所示，其中集港过程如图中实线箭头所示，疏港过程如图中虚线箭头所示，本研究采用元胞自动机能模拟仿真多主体（Agent）这一自然特性，建立微观的三维元胞自动机模型予以实现。

集港过程：由码头靠泊能力，预测出码头交通量的生成，确定港口卡子门货物信息，集卡通过港区道路网，将货物运送至后方堆场模块以及码头闸口模块，此时，集装箱大部分运往前方堆场，由船舶配载图确定集装箱在前方堆场的位置以及船边的装船顺序，在船模块布局完成，最后根据船期表，船舶由航道驶离港口。

疏港过程：船舶依船期表驶入港口航道子系统，依照航运公司系统制定的船舶积载图在船边卸船模块进行卸船，然后集卡载着集装箱驶入码头道路模块，有一部分集装箱，如危险品，直接通过码头闸口子系统后，到达港区道路子系统，再运往港区外；而大部分被放置在前方堆场模块，若集装箱在前方堆场位置不充足或者若干天后仍然没有提走，则通过码头卡闸口子系统，港区道路子系统转栈到后方堆场，经过在集装箱中心的拆箱后，运往港区外。

综合考虑码头堆场堆存容量与码头靠泊能力系统的具体特点，提出了一套针对该项目的评价指标体系，评价指标体系根据影响区域分为堆场与码头两部分，具体评价指标见图2所示，包括装卸作业总时间、堆存率、场桥处等待作业的集卡数、岸桥处等待作业的集卡数、码头前沿道路交通状况、港区道路交通状况。其中装卸作业总时间越短越好；堆存率越大越好；场桥处等待作业的集卡数适中较好，一般有两到三辆，保证集卡不在场桥处大量堆积，而是在岸桥处作业或者码头道路上；岸桥处等待作业的集卡数不能太少，防止岸桥作业后没有后续车辆，造成启动岸桥的人力、物力资源的浪费，也不能太多，造成道路的拥挤；码头前沿道路交通状况同样是反应岸桥处等待作业的集卡数以及码头道路状况；港区道路交通状况为闸口外部的交通状况，若没有在闸口处有大量的拥挤，则为匹配度较好；

港区道路交通量预测模块见图3所示。首先对港口规划年的吞吐量进行预测，根据预测的吞吐量生成节点的交通量，结合土地的利用形态，产生PA矩阵，在交通分配阶段需将PA矩阵转化为OD矩阵，然后基于以有OD矩阵，考虑港区节点和道路网络的容量约束，建立配流模型，分配的交通量分为一般和高峰两个时段。根据分配的结果，对港区各节点约束、港区道路路阻函数等进行规划调整，以期达到港区道路网络交通量的整体均衡。

集装箱码头堆场区的装船流程见图4所示，重集卡达到前方堆场，同时部分集装箱需要转栈到后方堆场，重箱由船舶配载图，使每个箱子所在的箱区尽量靠近相应船舶所对应的泊位；若条件不允许则需安排到附近的其它箱区。每个箱区内部，堆场针对集装箱具体箱位的摆放有多种方案，通过比较各方案中所有集装箱装卸完成所耗时间及成本，选出最优的方案，确定下来箱子的具体位置，集卡将集装箱卸下，空车离开堆场。由船舶配载图我们可以知道集装箱的装船顺序，在寻找下一个离开堆场到船的集装箱时，依据各集装箱的状态确定是否需要翻箱，翻几次。完成翻箱后，将该集装箱装车，重卡离开堆场区驶入相应的码头道路。

船边装船作业模块：重集卡驶入相应的码头道路，行驶到相应的岸桥处时，判断岸桥是否是空闲状态，若非空闲状态，则在此处进行排队，等待装船作业；否则，依船舶配载图进行装船作业，完成后空集卡驶出码头前沿道路，驶入堆场区。

船边卸船作业模块：船舶靠岸后，空集卡驶入相应的前沿道路，依进口船图确定卸船顺序，然后岸桥执行卸船作业，将箱子放到空集卡上，此时，重集卡驶出码头前沿道路，驶入堆场区。

1.2港区道路路网仿真模型

分为港区道路模型和港区道路网路交叉口模型。

1.2.1港区道路仿真模型

车辆在港区道路上行驶过程中，将按照正常道路上基本运行规则进行演化：加速、减速、速度更新、位置更新和换道；

（1）换道规则：

①换道动机：

d(i,t)＜min(v(i,t)+1,v_max)and d(i,t)_other＞d(i,t)

此动机中d(i,t)＜min(v(i,t)+1,v_max)表示车辆在本车道上不能按照期望的速度行驶，d(i,t)_other＞d(i,t)表示旁车道上的行驶条件比本车道上的行驶条件好；

②安全条件：

d(i,t)_back＞d_safe

此条件保证车辆换道时不会与旁车道上的后车发生碰撞。

③换道意愿：

rand()<p_{_change1}

其中p_{_change}1为正常道路上司机换道概率。此条件标明在车辆在满足安全条件和具有换道动机的情况下，司机根据其换道意愿具决定是否进行换道操作。

（2）加速规则：

v(i,t+1)＝min(v(i,t)+1,v_max)

其中v_max为车辆行驶的最大速度，该规则表明驾驶员总是期望以最大速度在道路上行驶。

（3）减速规则：

v(i,t+1)＝min(v(i,t),d(i,t))；

（4）随机慢化规则：

在车辆行驶过程中，由各种不确定因素会造成的车辆的减速。因此，在模型仿真中，需要对该情况进行考虑。具体规则如下：

①慢化发生的概率：

rand()<p

其中p为随机慢化发生的概率

②随机慢化的进行规则：

v(i,t+1)＝max(v(i,t)-1,0)

（5）位置更新：

x(i,t+1)＝x(i,t)+v(i,t+1)

其中,x(i,t)与v(i,t)分别为第i辆车在第t时刻的位置和速度；d(i,t)＝x(i+1,t)-x(i,t)-l_veh为第i辆车在第t时刻与前车i+1之间空的元胞数；l_veh为车长；d(i,t)_other是第i辆车在第t时刻与旁车道上前车之间的空元胞数；d(i,t)_back是第i辆车在第t时刻与旁车道上的后车之间的空元胞数；d_safe是确保车辆不会发生撞车的安全距离，通常取v_max；随机慢化概率p的取值范围为0到1。1.2.2港区道路网交叉口仿真模型

在交叉口内部，渠化后的车道按功能不同通常分为直左、直右、专门左转、直行和专用右转等5种车道类型；根据这5种情况，设定如下的车辆演化更新规则：

（1）右转车道：

①位置更新：

x(i,t+1)＝x(i,t)+v(i,t+1)，

②换道条件：

若x(i,t+1)＞L_change且相邻道路所换位置为空闲状态，则车辆进行换道；否则，车辆在

控制线前进行等待；

（2）左转车道：

1）当交通信号灯为红灯时，左转车辆禁止进入交叉口内部，停止在停止线前位置；

2）当交通信号灯为绿灯时，最后不足5个绿灯时步时，车辆禁止进入交叉路口内部；最

后非5个绿灯时步时，车辆的演化规则为：

①位置更新：

x(i,t+1)＝x(i,t)+v(i,t+1)

②换道判断：

若x(i,t+1)＞L_change且左转车辆在对向左转车道相临位置元胞为空，则车辆进行换道，换道后继续对前方车道进行判断，若车道相应位置空闲，则左转车辆再次进行换道；否则，车辆停止让行；

（3）直行车道：

1）当交通信号灯为红灯时，车辆必须在到达停止线前停止；

2）当交通信号灯为绿灯时，最后不足5个绿灯时步时，车辆禁止进入交叉路口；最后非5个绿灯时步，与之相交叉道路为空闲状态时车辆的演化规则为：

x(i,t+1)＝x(i,t)+v(i,t+1)

（4）直左车道：

1）当交通信号灯为红灯时，车辆必须在到达停止线前停止。

①速度更新：

v(i,t+1)＝min(v(i,t)+1,S(i,t))

②位置更新：

x(i,t+1)＝x(i,t)+v(i,t+1)

其中S(i,t)为第i辆车在t时刻至停止线的距离。

2）当交通信号灯为绿灯时，最后不足5个绿灯时步时，车辆禁止进入交叉路口内部；最后非5个绿灯时步时，车辆的演化规则为：

①产生左转车辆的概率：

rand()<p

其中p为车道产生左转车辆的概率；

②位置更新：

x(i,t+1)＝x(i,t)+v(i,t+1)

③换道判断：

若x(i,t+1)＞L_change且左转车辆在对向左转车道相临位置元胞为空，则车辆进行换道，换道后继续对前方车道进行判断，若车道相应位置为空闲状态，则左转车辆再次进行换道；否则，车辆停车让行等待。其中L_change为换道停止线。

（5）直右车道：

1）当交通信号灯为红灯时，车辆必须在到达停止线前停止；

①速度更新：

v(i,t+1)＝min(v(i,t)+1,S(i,t))

②位置更新：

x(i,t+1)＝x(i,t)+v(i,t+1)

其中S(i,t)为第i辆车在t时刻至停车线的距离；

2）当交通信号灯为绿灯时，最后不足5个绿灯时步时，车辆禁止进入交叉路口；最后非5个绿灯时步时，车辆的演化规则为：

①产生右转车辆的概率：

rand()<p

其中p为车道产生左转车辆的概率；

②位置更新：

x(i,t+1)＝x(i,t)+v(i,t+1)

③换道判断：

若x(i,t+1)＞L_change且右转车辆相应位置为空闲状态，则右转车辆再次进行换道，否则，车辆停车让行等待。其中L_change为换道停止线；

1.3集装箱码头装卸、堆场存储交通系统布局与组织仿真模型

1.3.1元胞的选择

利用元胞自动机能模拟仿真多主体（Agent）这一自然特性，建立微观的能仿真码头装卸作业与码头堆场流程联动的三维元胞自动机模型，以其寻找与码头靠泊能力相匹配的堆存容量。路网模块中每一条车道作为一个研究对象，若干港口卡子门作为道路的入口，交叉口或者码头闸口作为道路的出口，每条车道只有一个入口和一个出口，每一列元胞视为一维数组，构建为某一具有单个入口与单个出口并连接到某单个元胞的一维元胞自动机模型；模型中主要以港区道路行驶的大货车为主体，其作业活动在实际中主要围绕港口船舶进出港引发的集疏运来进行，具有不同于城市交通潮汐式的时间点和特点。通过利用元胞自动机对港区道路网络的仿真，克服了其他道路仿真软件无法针对以大货车为主体的港区交通系统并真实反映港区道路非线性交通流特性的缺陷，所仿真结果更加直观、形象、贴近实际。

将前方堆场集港的集装箱用若干组三维元胞表示，每组三维元胞代表一个箱区，箱区都配有一个场桥以及相应的集卡数量，每组集卡同样用一列一维元胞代表；船舶规定使用若干岸桥进行作业，因此，码头前沿设有相对应车道与之对应，各用一列元胞代表，每个车道指定元胞位置表示岸桥作业处。具体一辆集卡完成一次作业的流程见图5所示。

1.3.2元胞自动机的运行

仿真步长为1s，每一个元胞仿真长度为1m；堆场模块为随机生成一个15×6×3的三维元胞自动机，按照集港的先后顺序对每个集装箱进行编号，区分集装箱所在箱区，箱型以及序号，无箱则用0表示；集卡模块，所有箱区各自对应相同数量的一维元胞，1代表空闲状态，0代表非空闲状态；码头前沿道路模块，按照模拟的船舶规模需要的岸桥数量，在不超过最大数量限制前提下设置道路数量极其长度，道路上车辆的车身长为15m，最大的行驶速度为12m/s；分别设置对应的岸桥作业位置；

以集装箱装船作业流程为例。集装箱在相应泊位的堆场集港，待船舶到港后，依配载图搜索到指定要提的集装箱，判定该集装箱上是否有后面的箱子覆盖，如没有则直接将该箱从堆场提出，否则进行翻箱，按配载图将序号较大的箱子重新至于下层，提出指定集装箱；接着判定是否有空闲状态的集卡，若存在则该集卡元胞由空闲状态变为非空闲状态，对于前方堆场将通过码头道路模块直接驶入码头前沿相应的车道，否则等待空闲集卡的出现再进行后续步骤；对于后方堆场则驶出后方堆场进入港区道路，通过港区道路抵达码头闸口，通过码头闸口进入码头道路模块，抵达码头前沿相应的车道。最后的判定是岸桥是否为空闲状态，如果空闲，则进行装船作业，否则在相应岸桥处排队等待岸桥作业。作业完成后，集卡驶出码头前沿道路，集卡元胞由非空闲状态变为空闲状态。再依据配载图进行下一轮的流程。

主要流程说明如下：

(1)元胞的初始化

堆场模块——三维元胞进行初始化，三维元胞随机生成后，用编号区分出每一个集装箱所在箱区号，箱型以及到港顺序，然后随机生成一个一维序号组代表提箱顺序。集卡模块——每个箱区生成的集卡元胞均为空闲状态，等待场桥作业。道路模块—初始化时所有道路上没有车辆。

(2)元胞自动机的运行

1）堆场模块规则。按照随机生成的提箱顺序，找到即将被提取的集装箱后，判定是否需要翻箱，若不需要，则直接提取，该箱位清空；如需要翻箱，则判断需要翻几次箱，一次则将上面的一个箱子放在下面箱位的位置，相面的箱位清空，见图6所示（la为场桥的作业时间，斜线标记的箱子为即将被装船的集装箱）；两次则将最上面的箱位清空，被上面的两个箱子进行装船顺序的判断，将序号较大的放在最下面的箱位上。

2）集卡队列模块规则。完成一次装车作业，集卡模块对应的一个元胞由空闲状态（白色表示）变为非空闲状态（黑色表示）。见图7所示。

3）码头前沿道路的更新，见图8所示。当运行总时间与堆场装车完成时间一致时，该车辆驶入码头前沿道路，集卡在车道上的主要演化规则为

(1)加速：v(i,k+1)＝min(v(i,k)+1,v_max)表明集卡司机期望以最大速度在道路上行驶；

(2)减速：v(i,k+1)＝min(v(i,k),d(i,k))即集卡司机为避免和前车发生碰撞而采取减速措施；

(3)以概率p随机慢化:v(i,k+1)＝max(v(i,k)-1,0)反映现实中由包括天气因素、集卡司机心理状态因素、以及道路的路面状况因素的不确定因素造成的集卡减速；

(4)运动：x(i,k+1)＝x(i,k)+v(i,k+1)即集卡按照调整后的速度向前行驶，进入下一个仿真步；

(5)集卡在岸桥处完成装船作业。

4）集卡队列模块规则。完成一次装船作业，集卡驶出道路模块，其对应的一个元胞由非空闲状态变为空闲状态。见图9所示。

1.4仿真实验及分析

1.4.1实验条件

（1）天津港北疆堆场基本情况

天津港北疆港是天津港最早建设的以集装箱、杂散货运输为主的老港区，其中有集装箱、散杂货堆场（主要集中在四号路以南，二号路以北）共有十一个区域25块左右，约280万平米，现用于集装箱约104.8万平米，用于矿石约116.2万平米，用于钢材及杂货约36.4万平米，用于汽车约14.4万平。

（2）北疆港区现状布局存在的问题

1）码头能力与配套堆场能力不匹配，使得已有码头靠泊能力不能发挥，装卸效率低下，且后方堆场条块分割，规模小，经营成分复杂，缺乏统一调整和专业化经营。

2）集港作业时，四号路、六号路、二号路等路段交通压力突出，并且四号路与临海路交叉口、二号路与东环路交叉口拥堵情况严重。

（3）北疆港区规划布局拟调整方案

依据天津港北疆港区的具体情况，确定拟调整的规划布局方案，具体见表1。除表外，还拟调整中北疆汽车物流基地以及新建成的国际物流汽车堆场占地约34.5万平方米。

1.4.2功能调整前

此实验是在集港时，模拟24h的作业过程，其中选取某一码头的10000s这一时段集装箱的装船过程，实验的假设条件是进行15×6×3的堆垛规模的装船工作。功能调整前由于堆场的面积太小，只能将堆垛规模为15列集装箱平均分成三个箱区，每份有5列，每个箱区分配4辆集卡车。按之前的运行规则进行模拟仿真，得出的实验结果如下：

（1）比较箱区内，1000s至9000s排队等待场桥作业的车辆数

从图11中可以看出，在大部分情况下，堆场内每一个箱区都有3到4辆车在等候场桥作业，集卡没有在堆场有效地运作起来，集卡的利用率很低，大部分时间都没有在进行作业，造成了集卡资源的极大浪费。

（2）比较道路上，1000s至9000s排队等待岸桥作业的车辆数

表1规划调整方案

从图12中可以看出，在大部分情况下，道路上每个岸桥处都有0到1辆车在等候岸桥作业，待一辆车完成作业，长时间没有后续车辆紧接着作业，导致启动岸桥设备的人力物力资源大部分时候得不到利用，造成了岸桥资源的极大浪费。

（3）结论

应用元胞自动机仿真模型对功能调整前的堆场道路进行仿真实验分析，得出港内道路的时空斑图结果见图13：通过以上实验可以得出，天津港北疆港区码头堆场功能调整前，由于堆场面积小，较为分散，在进行集港作业时，大部分的集卡车都不能运行起来，而岸桥大部分时间都是空闲状态，即完成了一辆集卡的装船工作，没有后续集卡接应，又造成了操作集卡、岸桥的人力，物力资源的浪费。而产生这一原因是由于码头堆场库存容量与码头靠泊能力不匹配所造成的。

1.4.3功能调整后

功能调整后，可以将15列集装箱平均分成五份，每份有3列，按之前的运行规则进行模拟仿真，得出的实验结果如下：

（1）比较箱区内，1000s至7000s排队等待场桥作业的车辆数

从图14中可以看出，在大部分情况下，只有2到3辆车在等候场桥作业。集卡得到了较为充分的利用，大部分时间都在进行作业，场桥资源、集卡资源得到了较为充分的使用。

（2）比较道路上，1000s至7000s排队等待岸桥作业的车辆数

从15图中可以看出，在大部分情况下，道路上岸桥处都有3辆以上的车在等候岸桥作业，最多也只是6辆左右。待一辆车完成作业，后续车辆可以紧接着作业，因此启动岸桥设备的人力物力资源可以得到较为充分、合理的利用。

（3）结论

应用元胞自动机仿真模型对功能调整后的堆场道路进行仿真实验，得出道路的时空斑图结果见图16：通过以上实验可以得出，当码头功能调整后，大部分的集卡车都在进行作业，在堆场集卡的排队数目较少，但能保证存在等待场桥作业的集卡，岸桥处等待的集卡数量适中，也可以保证岸桥完成了一辆集卡的装船工作，马上又后续集卡，不论集卡，场桥，岸桥都得到了充分的利用，调整后的组织布置较为合理。而产生这一原因是由于码头堆场库存容量与码头靠泊能力不匹配所造成的。

1.4.4功能调整前后对比

应用元胞自动机对码头堆场堆存容量与码头靠泊能力匹配仿真模型，分别对比码头在调整前与调整后装卸同样货物即靠泊需求相同的集装箱的总时间与码头外部道路的拥挤情况进行对比，其对比结果如以下所示：

（1）总时间

在装卸同样靠泊船舶需求集装箱条件下，调整后所使用的总时间明显低于调整前，提前了半个多小时完成了相同的任务量，从该方面看，调整是可行的。

（2）港区外部道路

可以看出调整后，在码头内部装卸效率提高的同时，港区外部的道路拥挤情况随之有了较为明显的改善。

（3）结论

若码头堆存能力与码头靠泊能力相匹配，将在实现码头基本装卸功能的前提下，实现码头实际装卸效率最大化、吞吐量最大化，实现码头装卸作业的优化，实现资源的合理配置和企业效益最优化。由此同时，实现港区道路的通畅化，为港口集疏运系统优化提供基础保证。

Claims (1)

1.一种码头堆存容量与靠泊能力匹配的微观仿真方法，其特征包括下列步骤：

元胞的选择

利用元胞自动机能模拟仿真多主体(Agent)这一自然特性，建立微观的能仿真码头装卸作业与码头堆场流程联动的三维元胞自动机模型，以其寻找与码头靠泊能力相匹配的堆存容量。路网模块中每一条车道作为一个研究对象，若干港口卡子门作为道路的入口，交叉口或者码头闸口作为道路的出口，每条车道只有一个入口和一个出口，每一列元胞视为一维数组，构建为某一具有单个入口与单个出口并连接到某单个元胞的一维元胞自动机模型；模型中主要以港区道路行驶的大货车为主体，其作业活动在实际中主要围绕港口船舶进出港引发的集疏运来进行，具有不同于城市交通潮汐式的时间点和特点。通过利用元胞自动机对港区道路网络的仿真，克服了其他道路仿真软件无法针对以大货车为主体的港区交通系统并真实反映港区道路非线性交通流特性的缺陷，所仿真结果更加直观、形象、贴近实际；

将前方堆场集港的集装箱用若干组三维元胞表示，每组三维元胞代表一个箱区，箱区都配有一个场桥以及相应的集卡数量，每组集卡同样用一列一维元胞代表；船舶规定使用若干岸桥进行作业，因此，码头前沿设有相对应车道与之对应，各用一列元胞代表，每个车道指定元胞位置表示岸桥作业处；

元胞自动机的运行

路网模块：建立元胞自动机模型，道路长度为L，仿真时间为t秒，x(i,t)与v(i,t)分别为第i辆车在第t时刻的位置和速度；d(i,t)=x(i+1,t)-x)i,t)-l_veh为第i辆车在第t时刻与前车i+1之间空的元胞数；l_veh为车长；d(i,t)_other是第i辆车在第t时刻与旁车道上前车之间的空元胞数；d(i,t)_back是第i辆车在第t时刻与旁车道上的后车之间的空元胞数；d_safe是确保车辆不会发生撞车的安全距离，随机慢化概率p的取值范围为0到1；

码头前沿模块：仿真总时长为10000秒，仿真步长为1s，每一个元胞仿真长度为1m；前方堆场模块为随机生成一个15×6×3的三维元胞自动机，按照集港的先后顺序对每个集装箱进行编号，区分集装箱所在箱区，箱型以及序号，无箱则用0表示；集卡模块，所有箱区各自对应相同数量的一维元胞，1代表空闲状态，0代表非空闲状态；

码头前沿道路模块，由于模拟的船舶规模需要若干个岸桥，所以每个模块有与之对应的道路。道路上车辆的车身长为15m，最大的行驶速度为12m/s；分别在不同位置处表示三条道路上岸桥的作业位置；

(1)元胞的初始化

堆场区前方堆场模块——三维元胞进行初始化，三维元胞随机生成后，用编号区分出每一个集装箱所在箱区号，箱型以及到港顺序，然后随机生成一个一维序号组代表提箱顺序；集卡模块——每个箱区生成的集卡元胞均为空闲状态，等待场桥作业。码头区道路模块以及路网模块——初始化时所有道路上没有车辆；

(2)元胞自动机的运行

1s为一个仿真步长，v(i,k+1)表示第i辆车第k+1秒的速度，v(i,k)表示第i辆车第k秒的速度，v_max表示车辆可以行驶的最大速度，d(i,k)表示第i辆车第k秒时与前一辆车的距离，x(i,k+1)表示第i辆车第k+1秒的位置；

1)堆场模块规则：按照随机生成的提箱顺序，找到即将被提取的集装箱后，判定是否需要翻箱，若不需要，则直接提取，该箱位清空；如需要翻箱，则判断需要翻几次箱，一次则将上面的一个箱子放在下面箱位的位置，相面的箱位清空；两次则将最上面的箱位清空，被上面的两个箱子进行装船顺序的判断，将序号较大的放在最下面的箱位上；

2)集卡队列模块规则：完成一次装车作业，集卡模块对应的一个元胞由空闲状态变为非空闲状态；完成一次装船作业，集卡驶出道路模块，其对应的一个元胞由非空闲状态变为空闲状态，集卡在岸桥处完成装船作业；

3)码头前沿道路以及路网模块：当运行总时间与堆场装车完成时间一致时，该车辆驶入码头前沿道路，集卡在车道上的主要演化规则为：

①加速：v(i,k+1)＝min(v(i,k)+1,vmax)表明集卡司机期望以最大速度在道路上行驶；

②减速：v(i,k+1)＝min(v(i,k),d(i,k))即集卡司机为避免和前车发生碰撞而采取减速

措施；

③以概率p随机慢化:v(i,k+1)＝max(v(i,k)-1,0)反映现实中由包括天气因素、集卡

司机心理状态因素、以及道路的路面状况因素的不确定因素造成的集卡减速；

④运动：x(i,k+1)＝x(i,k)+v(i,k+1)即集卡按照调整后的速度向前行驶，进入下一个仿

真步；

建立码头堆场堆存容量与码头靠泊能力匹配微观仿真框架的基本框架：

集港过程：由码头靠泊能力，预测生成码头交通量，确定出港口卡子门货物信息，集卡通过港区道路网，将货物运送至前方堆场模块、后方堆场模块以及码头闸口模块。此时，集装箱大部分运往前方堆场，由船舶配载图确定集装箱在前方堆场的位置以及船边的装船顺序，在船模块布局完成，最后根据船期表，船舶由航道驶离港口；

疏港过程：船舶依船期表驶入港口航道子系统，码头装卸作业人员依照制定的船舶积载图在船边卸船模块进行卸船，然后集卡载着集装箱驶入码头道路模块，有一部分集装箱，如危险品，直接通过码头闸口子系统后，到达港区道路子系统，再运往港区外；而大部分被放置在前方堆场模块，若集装箱在前方堆场位置不充足或者若干天后仍然没有提走，则通过码头卡闸口子系统，港区道路子系统转栈到后方堆场，经过在集装箱中心的拆箱后，运往港区外；

评价指标：为装卸作业总时间、堆存率、场桥处等待作业的集卡数、岸桥处等待作业的集卡数、码头前沿道路交通状况、港区道路交通状况。其中装卸作业总时间越短越好；堆存率越大越好；场桥处等待作业的集卡数适中较好，一般有两到三辆，保证集卡不在场桥处大量堆积，而是在岸桥处作业或者码头道路上；岸桥处等待作业的集卡数不能太少，防止岸桥作业后没有后续车辆，造成启动岸桥的人力、物力资源的浪费，也不能太多，造成道路的拥挤；码头前沿道路交通状况同样是反应岸桥处等待作业的集卡数以及码头道路状况；港区道路交通状况为闸口外部的交通状况，若没有在闸口处有大量的拥挤，则为匹配度较好；

港区道路交通量预测模块：首先对港口规划年的吞吐量进行预测，根据预测的吞吐量生成节点的交通量，结合土地的利用形态，产生PA矩阵，在交通分配阶段需将生成吸引(Production Attraction，PA)矩阵转化为出发目的地(Orignation Destination，OD)矩阵，然后基于已有OD矩阵，考虑港区节点和道路网络的容量约束，建立配流模型，分配的交通量分为一般和高峰两个时段，最后根据分配的结果，对港区各节点约束、港区道路路阻函数等进行调整，以期达到港区道路网络交通量的整体均衡；

港区道路路网模块：本仿真中涉及多种道路运行规则，其中港区道路交叉口两相位的信号配时方案：(1)交通灯为红灯，除右转车道的车辆外，其余车辆必须在停止线前停车；(2)交通灯为绿灯，当不同方向车辆驶离交叉口时，该方向车辆按照正常规则行驶，否则停车让行；(3)驶入控制区以及在交叉口内部运行的过程中，除左转和右转车辆外其他车辆不能换道或改变方向；(4)当经过信号灯时，如果车辆和后面的车辆的间距小于一个设定值数值时，后面车辆就需要降低速度；在交叉口内部，渠化后的车道按功能不同通常分为直左、直右、专门左转、直行和专门右转等5种类型车道；正常行驶时则按照码头前沿道路模块进行更新；

集装箱码头堆场模块：重集卡达到前方堆场，同时，有一部分集装箱需要转栈到后方堆场，重箱由船舶配载图，使每个箱子所在的箱区尽量靠近相应船舶所对应的泊位，若条件不允许，则需安排到附近的其它箱区。每个箱区内部，堆场针对集装箱具体箱位的摆放有多种选择方案，通过比较各个方案中所有集装箱装卸完成所耗时间以及成本，选出最优的方案，确定下来箱子的具体位置，集卡将集装箱卸下，空车离开堆场。由船舶配载图我们可以知道集装箱的装船顺序，在寻找下一个离开堆场到船的集装箱时，依据各集装箱的状态确定是否需要翻箱、翻几次；完成翻箱后，将该集装箱装车，重卡离开堆场区驶入相应的码头道路；

船边装船作业模块：重集卡驶入相应的码头道路，行驶到相应的岸桥处时，判断岸桥是否是空闲状态，若非空闲状态，则在此处进行排队，等待装船作业；否则，依船舶配载图进行装船作业，完成后空集卡驶出码头前沿道路，驶入堆场区；

船边卸船作业模块：船舶靠岸后，空集卡驶入相应的前沿道路，依进口船图确定卸船顺序，然后岸桥执行卸船作业，将箱子放到空集卡上，此时，重集卡驶出码头前沿道路，驶入堆场区。

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