CN112184045B - 一种铁路集装箱场站装卸流程优化与验证系统及方法 - Google Patents

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CN112184045B CN202011081532.4A CN202011081532A CN112184045B CN 112184045 B CN112184045 B CN 112184045B CN 202011081532 A CN202011081532 A CN 202011081532A CN 112184045 B CN112184045 B CN 112184045B
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Abstract

本发明公开了一种铁路集装箱场站装卸流程优化与验证系统及方法，该系统包括铁路集装箱场站装卸策略开发系统和铁路集装箱场站仿真验证系统，所述铁路集装箱场站装卸策略开发系统包括集装箱堆存策略开发模块、装卸设备调度策略开发模块和装卸作业调度策略开发模块；所述铁路集装箱场站仿真验证系统包括数据应用层、中间层和用户界面层。本发明所公开的系统及方法可极大提高集装箱装卸效率，极大缩短列车进站装卸停靠时间，显著提升铁路集装箱场站的吞吐能力，具有极好的工程应用价值。

Description

一种铁路集装箱场站装卸流程优化与验证系统及方法
技术领域
本发明涉及物流仿真优化技术领域，特别涉及一种铁路集装箱场站装卸流程优化与验证系统及方法。
背景技术
随着铁路集装箱场站自动化和智能化装卸设备的使用，传统的装卸工艺和策略已不再适应新的生成环境。而且每个铁路场站的生产目标不同，也导致装卸策略都有所不同。
目前，国内外针对铁路集装箱场站的研究主要集中在铁路集装箱场站的车流组织，在编组计划、车流径路、空车调运等方面已经取得很多研究成果。随着各国铁路集装箱运输的不断发展，关于场站的布局优化、资源配置与设备选型优化资源调度优化等方面的研究也在不断增加，但现有的研究绝大部分都是针对局部问题或单一目标，缺少对全流程的优化与验证问题的研究。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供了一种铁路集装箱场站装卸流程优化与验证系统及方法，以达到根据用户的选择自动生成相应的装卸策略，满足不同用户的不同生产作业需求的目的。
为达到上述目的，本发明的技术方案如下：
一种铁路集装箱场站装卸流程优化与验证系统，包括铁路集装箱场站装卸策略开发系统和铁路集装箱场站仿真验证系统，所述铁路集装箱场站装卸策略开发系统包括集装箱堆存策略开发模块、装卸设备调度策略开发模块和装卸作业调度策略开发模块；所述铁路集装箱场站仿真验证系统包括数据应用层、中间层和用户界面层。
上述方案中，所述中间层包括总控制器、设备模块和资源模块，所述总控制器包括铁路轨道吊控制器、场桥轨道吊控制器和集卡控制器，所述设备模块包括铁路轨道吊大车、堆场轨道吊大车、集卡、小车和吊具，所述资源模块包括集装箱和堆场。
一种铁路集装箱场站装卸流程优化与验证方法，包括如下步骤：
(1)根据集装箱堆存、装卸设备调度和装卸作业调度的目标，以及作业流程，确定影响因素；
(2)根据影响因素建立数学模型，确定目标函数和约束条件；
(3)模型根据用户选择的影响因素，结合目标函数和约束条件，制定出集装箱堆存策略、装卸设备调度策略和装卸作业调度策略；
(4)对制定的策略进行仿真验证。
上述方案中，所述目标函数包括：
A、主堆场集装箱堆存模型的目标函数：
Figure BDA0002718787350000021
其中，D表示计划期内分配到箱区的待分配箱总数，d表示计划期内一段时间分配到箱区的待分配箱数，1≤d≤D；S表示主堆场集装箱指派箱位的影响因素总数，i表示主堆场集装箱指派箱位的影响因素个数，1≤i≤S；
OSIFi表示是否选择使用主堆场集装箱指派箱位的第i个影响因素，即
Figure BDA0002718787350000022
Figure BDA0002718787350000023
表示主堆场集装箱指派箱位的第i个影响因素的权重，值为S-i；
主堆场集装箱堆存模型的目标函数要为计划期内的所有集装箱指派最佳堆放位置，减少翻箱率，减少压箱数，提高堆场利用率，减少列车停靠时间；
B、集装箱装卸设备调度模型的目标函数为
Figure BDA0002718787350000024
其中，E表示装卸设备调度的影响因素总数，j表示装卸设备调度的影响因素个数，1≤j≤E；
OEIFj表示是否选择使用装卸设备调度的第j个影响因素，即
Figure BDA0002718787350000025
Figure BDA0002718787350000026
表示装卸设备调度的第j个影响因素的权重，值为E-j；
集装箱装卸设备调度模型的目标函数要为当前集装箱装卸指令指派最合适的装卸设备，最大化装卸设备的作业效率；
C、集装箱装卸作业调度模型的目标函数
Figure BDA0002718787350000027
其中，T表示装卸作业调度的影响因素总数，k表示装卸作业调度的影响因素个数，1≤k≤T；
OTIFk表示是否选择使用装卸作业调度的第k个影响因素，即
Figure BDA0002718787350000031
Figure BDA0002718787350000032
表示装卸作业调度的第k个影响因素的权重，值为T-k；
集装箱装卸作业调度模型的目标函数要找到下一条最优可执行装卸作业指令，最终实现最小化作业计划周期。
上述方案中，所述约束条件包括：
约束条件1：集装箱堆存不允许悬空放置；
Cbrt-Cbr(t-1)≤0,
b＝1,2,…,B；r＝1,2,…,R；t＝2,3,…,T (4)
其中，B表示箱区内的贝位总数；b表示贝位编号，1≤b≤B；T表示箱区的最大堆垛层数；t表示层数编号，1≤t≤T；Cbrt表示箱区内第b贝位r排t层的箱位是否分配集装箱，即
Figure BDA0002718787350000033
约束条件2：进口箱的堆存偏好，靠近集卡作业线，以减少集卡等待时间；
Figure BDA0002718787350000034
b＝1,2,…,B；t＝1,2,…,T；m＝R/2-1 (5)
其中，U代表upload，进口箱卸箱作业；R表示箱区内的排位总数，r表示排位编号，1≤r≤R；
Figure BDA0002718787350000035
表示箱区内第b贝位r排t层的箱位是否分配进口箱，即
Figure BDA0002718787350000036
约束条件3：出口箱的堆存偏好，靠近列出装卸线，以减少装车时间；
Figure BDA0002718787350000037
b＝1,2,…,B；t＝1,2,…,T；m＝R/2-1 (6)
其中，L代表load，出口箱装箱作业；
Figure BDA0002718787350000038
表示箱区内第b贝位r排t层的箱位是否分配出口箱，即
Figure BDA0002718787350000041
约束条件4：防止主堆场装卸设备碰撞，相邻装卸设备最短距离必须≥2贝位；
Figure BDA0002718787350000042
b＝1,2,…,B；me＝2,3,4 (7)
其中，me表示主堆场装卸设备编号，1≤me≤4；
Figure BDA0002718787350000043
表示主堆场装卸设备me在当前所在箱区的第b贝位；
约束条件5：防止辅助堆场装卸设备碰撞，相邻装卸设备最短距离必须≥2贝位。
Figure BDA0002718787350000044
b＝1,2,…,B；se＝2,3,…,8 (8)
其中，S表示主堆场集装箱指派箱位的影响因素总数；se表示辅助堆场装卸设备编号，1≤se≤8；
Figure BDA0002718787350000045
表示辅助堆场装卸设备se在当前所在箱区的第b贝位。
通过上述技术方案，本发明提供的铁路集装箱场站装卸流程优化与验证系统及方法可极大提高集装箱装卸效率，极大缩短列车进站装卸停靠时间，显著提升铁路集装箱场站的吞吐能力，具有极好的工程应用价值。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
图1为本发明实施例所公开的铁路集装箱场站装卸流程优化与验证系统组织机构图；
图2为本发明实施例所公开的铁路集装箱场站仿真验证系统示意图；
图3为本发明实施例所公开的集装箱装卸作业区示意图；
图4为本发明实施例所公开的铁路集装箱场站装卸流程优化与验证方法流程图；
图5为本发明实施例所公开的铁路集装箱场站仿真模型系统功能架构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
本发明提供了一种铁路集装箱场站装卸流程优化与验证系统，如图1所示，包括铁路集装箱场站装卸策略开发系统和铁路集装箱场站仿真验证系统，铁路集装箱场站装卸策略开发系统包括集装箱堆存策略开发模块、装卸设备调度策略开发模块和装卸作业调度策略开发模块。
如图2所示，铁路集装箱场站仿真验证系统包括数据应用层、中间层和用户界面层。中间层包括总控制器、设备模块和资源模块，总控制器包括铁路轨道吊控制器、场桥轨道吊控制器和集卡控制器，设备模块包括铁路轨道吊大车、堆场轨道吊大车、集卡、小车和吊具，资源模块包括集装箱和堆场。
1、集装箱堆存策略开发模块：
铁路集装箱场站一般包含两个堆场：集装箱装卸作业区堆场(主堆场)和辅助堆场。集装箱装卸作业区一般由列车、主堆场和装卸设备三者组成，如图3所示。主堆场一般是发送箱、到达箱和中转箱混合堆放。辅助堆场的装卸作业流程和集装箱堆存策略与集装箱码头堆场一致，已在船岸一体化项目和铁路场站集装箱智能装卸设备控制系统所管课题中进行了研究，可以直接使用研究成果。
铁路集装箱场站集装箱堆放是根据堆放规则合理确定集装箱的堆放位置。主堆场混堆策略研究就是对主堆场集装箱堆放规则的研究。主堆场混堆策略的研究目标是将集装箱分配到最合适的位置，减少翻箱率，减少压箱数，提高堆场利用率，减少列车停靠时间。根据研究目标和主堆场装卸作业流程分析出影响主堆场混堆的因素，按照主要影响因素制定堆放规则，建立相应的数学模型。
2、装卸设备调度策略开发模块
铁路集装箱场站的装卸设备主要包含铁路轨道吊和堆场轨道吊。一般铁路集装箱场站装卸设备配置如下表所示。
表1铁路集装箱场站装卸设备配置表
Figure BDA0002718787350000051
装卸设备调度策略的研究目标是提高设备作业效率，降低作业成本。根据研究目标和装卸设备的作业流程分析出相关影响因素，按照主要影响因素制定装卸设备调度策略，建立相应的数学模型。
3、装卸作业调度策略开发模块
装卸作业调度策略的研究目标是最小化作业计划周期。根据研究目标和集装箱装卸作业流程分析出相关影响因素，按照主要因素制定装卸作业调度策略，建立相应的数学模型。
优化任务执行顺序，合理分配铁路轨道吊机械设备，减少成本，提高作业效率。获取空闲机械作业区域内的所有任务，形成任务池，计算任务池内所有任务的优先级，为优先级最高的任务分配机械。基于加减分制度计算任务优先级，对每个作业类型依据一系列分值评价要素，进行加分或减分，最终得到的分值即为该作业对应的优先级。
要素：
表2分值评价要素表
Figure BDA0002718787350000061
要素用法解析：
a.WORK_TYP
作业类型：作为最主要的分类要素，常规情况下，对作业的分值起决定性作用。
数据源：AT_INSTRUCTION的MOVE_TYP。
值的设置：一般情况下装卸作业类型之间的优先级为，查验>装车>卸车>外集卡收>外集卡提>搬移。
b.BIG_CAR
大车移动距离：当前大车位置距离目标作业贝位的间隔20尺贝的数量。
数据源：ASC_STATUS的POSITION_ID为当前位置，与目标作业贝位取差值。
值的设置：该要素为减分项，值为每个贝的距离，移动大车所需的成本。设置时根据动大车成本的要求，若要求尽量不动大车，则此要素值设置大一些。
c.SMALL_CAR
小车移动距离：当前小车位置距离目标作业列的间隔列的数量。
数据源：ASC_STATUS的POSITION_ID为当前位置，与目标作业列取差值。
值的设置：该要素为减分项，值为每个列的距离，移动小车所需的成本。此项目为预留项目，值尽量不设置或设置的小一些。
d.IE_ID
进出口标志：任务的进出口标志。
数据源：WORK_INSTRCUTION的I_E_ID。
值的设置：该要素与WORK_TYP配合使用，看作业类型是否需要对进出口区别处理。
e.EF_ID
空重标志：任务箱的空重。
数据源：WORK_INSTRCUTION的E_F_ID。
值的设置：该要素与WORK_TYP配合使用，看作业类型是否需要对空重区别处理。
f.DE_ID
提前滞后标志：标识当前时间距该任务计划开始时间的关系，若该任务已经提前于计划开始时间了，则此标志为E，反之则为D。任务出现滞后的情况，则对其加分，赶一下进度，反之则对其减分。
数据源：WORK_INSTRCUTION的PLAN_BEG_TIM。
值的设置：该要素与WORK_TYP配合使用，看具体情况，提前或滞后了是否需要减分或加分。
g.CNTR_CLASS
流向标志：任务箱的流向。
数据源：WORK_INSTRCUTION的CNTR_CLASS。
值的设置：该要素与WORK_TYP配合使用，看作业类型是否需要对流向区别处理。
h.SHIFT_ID
翻捣标志：每个翻捣箱所扣分数的值。
数据源：PORT_CNTR，计算任务箱上面有几个需要翻捣的箱子。
值的设置：该要素为减分项，根据作业类型的优先顺序，越优先的作业(如装车)，其翻捣成本越低。
i.INSP_ID
海关查验标志：
数据源：WORK_INSTRCUTION的INSP_ID。
值的设置：该要素为加分项，一般用于外集卡收提。
j.KEY_ROAD
重点路：装卸车作业的重点路，即该桥吊的作业是重点照顾对象，需要提高其优先级。
数据源：SHIP_WORK_MACH的KEY_ID。
值的设置：该要素为加分项，用于装卸车。
k.TAIL
尾箱：尾箱的含义为单路桥装车只剩了几个箱子，或者整车只剩了几个箱子。
数据源：WORK_INSTRCUTION的剩余作业量统计。
值的设置：该要素为加分项，为了尽快释放某路作业，将剩余装车箱的出箱优先级提高。对于尾箱界限的划定，应谨慎，可设置为总箱量的1％或者剩余5个等值，看情况定。
l.URGENT_ID
加急标志：该作业是紧急作业。
数据源：未知
值的设置：数据源未知，作为预留字段。
m.TRUCK_ARRIVE
集卡到达标志：该作业的集卡已到达堆场。
数据源：集卡RFID表。
值的设置：该要素为加分项，集卡到达后，提高其作业任务的优先级。
n.PRE_SHIFT
预翻捣标志：标识该SBLOCK任务为预翻捣。
数据源：AT_INSTRUCTION中将来增加一个备注字段用来标识此任务是预翻捣。
值的设置：该要素是减分项，预翻捣的优先级在所有任务中是最低的。
o.AUTO_SHIFT
自动翻捣标志：标识该任务是自动翻捣。
数据源：AT_INSTRUCTION中将来增加一个备注字段用来标识此任务是自动翻捣。
值的设置：该要素是加分项，自动翻捣的优先级在所有任务是最高的(暂时这么定，要看自动翻捣的生成时机，必须将其控制好)。
一种铁路集装箱场站装卸流程优化与验证方法，如图4所示，包括如下步骤：
(1)根据集装箱堆存、装卸设备调度和装卸作业调度的目标，以及作业流程，确定影响因素；
(2)根据影响因素建立数学模型，确定目标函数和约束条件；
模型的建立遵照以下假设：
a.铁路集装箱场站一年365天连续不间断运作；
b.待分配集装箱的作业时间和作业箱区已知；
c.模型所涉及的集装箱均为20’/40’TEU；
d.集装箱的收箱和提箱时间在计划期内不存在延误。
目标函数包括：
A、主堆场集装箱堆存模型的目标函数：
Figure BDA0002718787350000091
其中，D表示计划期内分配到箱区的待分配箱总数，d表示计划期内一段时间分配到箱区的待分配箱数，1≤d≤D；S表示主堆场集装箱指派箱位的影响因素总数，i表示主堆场集装箱指派箱位的影响因素个数，1≤i≤S；
OSIFi表示是否选择使用主堆场集装箱指派箱位的第i个影响因素，即
Figure BDA0002718787350000092
Figure BDA0002718787350000093
表示主堆场集装箱指派箱位的第i个影响因素的权重，值为S-i；
主堆场集装箱堆存模型的目标函数要为计划期内的所有集装箱指派最佳堆放位置，减少翻箱率，减少压箱数，提高堆场利用率，减少列车停靠时间；
B、集装箱装卸设备调度模型的目标函数为
Figure BDA0002718787350000101
其中，E表示装卸设备调度的影响因素总数，j表示装卸设备调度的影响因素个数，1≤j≤E；
OEIFj表示是否选择使用装卸设备调度的第j个影响因素，即
Figure BDA0002718787350000102
Figure BDA0002718787350000103
表示装卸设备调度的第j个影响因素的权重，值为E-j；
集装箱装卸设备调度模型的目标函数要为当前集装箱装卸指令指派最合适的装卸设备，最大化装卸设备的作业效率；
C、集装箱装卸作业调度模型的目标函数
Figure BDA0002718787350000104
其中，T表示装卸作业调度的影响因素总数，k表示装卸作业调度的影响因素个数，1≤k≤T；
OTIFk表示是否选择使用装卸作业调度的第k个影响因素，即
Figure BDA0002718787350000105
Figure BDA0002718787350000106
表示装卸作业调度的第k个影响因素的权重，值为T-k；
集装箱装卸作业调度模型的目标函数要找到下一条最优可执行装卸作业指令，最终实现最小化作业计划周期。
约束条件包括：
约束条件1：集装箱堆存不允许悬空放置；
Cbrt-Cbr(t-1)≤0,
b＝1,2,…,B；r＝1,2,…,R；t＝2,3,…,T (4)
其中，B表示箱区内的贝位总数；b表示贝位编号，1≤b≤B；T表示箱区的最大堆垛层数；t表示层数编号，1≤t≤T；Cbr1表示箱区内第b贝位r排t层的箱位是否分配集装箱，即
Figure BDA0002718787350000111
约束条件2：进口箱的堆存偏好，靠近集卡作业线，以减少集卡等待时间；
Figure BDA0002718787350000112
b＝1,2,…,B；t＝1,2,…,T；m＝R/2-1 (5)
其中，U代表upload，进口箱卸箱作业；R表示箱区内的排位总数，r表示排位编号，1≤r≤R；
Figure BDA0002718787350000113
表示箱区内第b贝位r排t层的箱位是否分配进口箱，即
Figure BDA0002718787350000114
约束条件3：出口箱的堆存偏好，靠近列出装卸线，以减少装车时间；
Figure BDA0002718787350000115
b＝1,2,…,B；t＝1,2,…,T；m＝R/2-1 (6)
其中，L代表load，出口箱装箱作业；
Figure BDA0002718787350000116
表示箱区内第b贝位r排t层的箱位是否分配出口箱，即
Figure BDA0002718787350000117
约束条件4：防止主堆场装卸设备碰撞，相邻装卸设备最短距离必须≥2贝位；
Figure BDA0002718787350000118
b＝1,2,…,B；me＝2,3,4 (7)
其中，me表示主堆场装卸设备编号，1≤me≤4；
Figure BDA0002718787350000119
表示主堆场装卸设备me在当前所在箱区的第b贝位；
约束条件5：防止辅助堆场装卸设备碰撞，相邻装卸设备最短距离必须≥2贝位。
Figure BDA00027187873500001110
b＝1,2,…,B；se＝2,3,…,8 (8)
其中，S表示主堆场集装箱指派箱位的影响因素总数；se表示辅助堆场装卸设备编号，1≤se≤8；
Figure BDA00027187873500001111
表示辅助堆场装卸设备se在当前所在箱区的第b贝位。
(3)模型根据用户选择的影响因素，结合目标函数和约束条件，制定出集装箱堆存策略、装卸设备调度策略和装卸作业调度策略；
(4)对制定的策略进行仿真验证。
铁路集装箱场站仿真模型的系统功能架构如图5所示。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (1)

1.一种铁路集装箱场站装卸流程优化与验证方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)根据集装箱堆存、装卸设备调度和装卸作业调度的目标，以及作业流程，确定影响因素；
(2)根据影响因素建立数学模型，确定目标函数和约束条件；
(3)模型根据用户选择的影响因素，结合目标函数和约束条件，制定出集装箱堆存策略、装卸设备调度策略和装卸作业调度策略；
(4)对制定的策略进行仿真验证；
所述目标函数包括：
A、主堆场集装箱堆存模型的目标函数：
Figure FDA0003781384790000011
其中，D表示计划期内分配到箱区的待分配箱总数，d表示计划期内一段时间分配到箱区的待分配箱数，1≤d≤D；S表示主堆场集装箱指派箱位的影响因素总数，i表示主堆场集装箱指派箱位的影响因素个数，1≤i≤S；
OSIFi表示是否选择使用主堆场集装箱指派箱位的第i个影响因素，即
Figure FDA0003781384790000012
Figure FDA0003781384790000013
表示主堆场集装箱指派箱位的第i个影响因素的权重，值为S-i；
主堆场集装箱堆存模型的目标函数要为计划期内的所有集装箱指派最佳堆放位置，减少翻箱率，减少压箱数，提高堆场利用率，减少列车停靠时间；
B、集装箱装卸设备调度模型的目标函数为
Figure FDA0003781384790000014
其中，E表示装卸设备调度的影响因素总数，j表示装卸设备调度的影响因素个数，1≤j≤E；
OEIFj表示是否选择使用装卸设备调度的第j个影响因素，即
Figure FDA0003781384790000015
Figure FDA0003781384790000016
表示装卸设备调度的第j个影响因素的权重，值为E-j；
集装箱装卸设备调度模型的目标函数要为当前集装箱装卸指令指派最合适的装卸设备，最大化装卸设备的作业效率；
C、集装箱装卸作业调度模型的目标函数
Figure FDA0003781384790000021
其中，T表示装卸作业调度的影响因素总数，k表示装卸作业调度的影响因素个数，1≤k≤T；
OTIFk表示是否选择使用装卸作业调度的第k个影响因素，即
Figure FDA0003781384790000022
Figure FDA0003781384790000023
表示装卸作业调度的第k个影响因素的权重，值为T-k；
集装箱装卸作业调度模型的目标函数要找到下一条最优可执行装卸作业指令，最终实现最小化作业计划周期；
所述约束条件包括：
约束条件1：集装箱堆存不允许悬空放置；
Cbrt-Cbr(t-1)≤0,
b＝1,2,…,B；r＝1,2,…,R；t＝2,3,…,T (4)
其中，B表示箱区内的贝位总数；b表示贝位编号，1≤b≤B；T表示箱区的最大堆垛层数；t表示层数编号，1≤t≤T；Cbrt表示箱区内第b贝位r排t层的箱位是否分配集装箱，即
Figure FDA0003781384790000024
约束条件2：进口箱的堆存偏好，靠近集卡作业线，以减少集卡等待时间；
Figure FDA0003781384790000025
b＝1,2,…,B；t＝1,2,…,T；m＝R/2-1 (5)
其中，U代表upload，进口箱卸箱作业；R表示箱区内的排位总数，r表示排位编号，1≤r≤R；
Figure FDA0003781384790000026
表示箱区内第b贝位r排t层的箱位是否分配进口箱，即
Figure FDA0003781384790000027
约束条件3：出口箱的堆存偏好，靠近列出装卸线，以减少装车时间；
Figure FDA0003781384790000028
b＝1,2,…,B；t＝1,2,…,T；m＝R/2-1 (6)
其中，L代表load，出口箱装箱作业；
Figure FDA0003781384790000029
表示箱区内第b贝位r排t层的箱位是否分配出口箱，即
Figure FDA0003781384790000031
约束条件4：防止主堆场装卸设备碰撞，相邻装卸设备最短距离必须≥2贝位；
Figure FDA0003781384790000032
其中，me表示主堆场装卸设备编号，1≤me≤4；
Figure FDA0003781384790000033
表示主堆场装卸设备me在当前所在箱区的第b贝位；
约束条件5：防止辅助堆场装卸设备碰撞，相邻装卸设备最短距离必须≥2贝位；
Figure FDA0003781384790000034
其中，S表示主堆场集装箱指派箱位的影响因素总数；se表示辅助堆场装卸设备编号，1≤se≤8；
Figure FDA0003781384790000035
表示辅助堆场装卸设备se在当前所在箱区的第b贝位。
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH09267918A (ja) * 1996-03-29 1997-10-14 Nkk Corp コンテナターミナルにおける本船荷役計画作成方法及び装置
CN101458788A (zh) * 2008-12-19 2009-06-17 天津市市政工程设计研究院 集装箱码头物流仿真优化系统
CN103942400A (zh) * 2014-05-09 2014-07-23 上海海事大学 集装箱码头堆场箱区的箱量分配优化与仿真系统
CN110844790A (zh) * 2019-11-07 2020-02-28 中国海洋大学 一种铁路站场集装箱智能装卸控制系统
CN111553507A (zh) * 2020-03-09 2020-08-18 西南交通大学 基于多商品流的中欧集装箱运输方案优化方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH09267918A (ja) * 1996-03-29 1997-10-14 Nkk Corp コンテナターミナルにおける本船荷役計画作成方法及び装置
CN101458788A (zh) * 2008-12-19 2009-06-17 天津市市政工程设计研究院 集装箱码头物流仿真优化系统
CN103942400A (zh) * 2014-05-09 2014-07-23 上海海事大学 集装箱码头堆场箱区的箱量分配优化与仿真系统
CN110844790A (zh) * 2019-11-07 2020-02-28 中国海洋大学 一种铁路站场集装箱智能装卸控制系统
CN111553507A (zh) * 2020-03-09 2020-08-18 西南交通大学 基于多商品流的中欧集装箱运输方案优化方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
孙佳隆等.智能港口装卸控制系统半物理仿真验证技术研究.《中国新技术新产品》.2020,(第05期),全文. *
段刚，陈莉，陈志忠，李引珍，何瑞春.铁路集装箱堆场混堆区箱位分配优化模型与算法.《铁道学报》.2011,第33卷(第7期),全文. *
魏立明等.基于WinForm的设备管理系统的设计与实现.《中国新技术新产品》.2020,(第03期),全文. *

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