摘 要

作为集装箱码头最重要的两大资源,泊位和岸桥也重要程度也日益凸显。随着我国经济的超高速发展,港口物流也展现出异常迅猛的发展态势,正因为当今港口的吞吐量愈来愈大,泊位和岸桥也使用也越来越紧俏。因此如何合理安排泊位和岸桥,如何对泊位以及岸桥进行合理调度,是当今港口需要解决的首要问题。合理有效的泊位和岸桥调度计划，不仅能够提高港口的作业水平和服务水平、还能够增大客户满意度，使得港口运营成本减小，从而大大增强港口的竞争力。

在实践中,泊位调度和岸桥调度这两个环节是相互独立的。这两者相互独立会造成一些状况，例如处于繁忙状态的集装箱码头，它所拥有的岸桥无法立即对按照靠泊计划靠岸的船舶进行服务，此时船舶就需要在泊位继续等待岸桥。拉长了船舶在港的停留时间,大大降低效率。且在进行岸桥分配时,很多文献仅考虑在满足岸桥总数约束的前提下,给每条船舶分配一定数量的岸桥,这种简化很容易导致不可行解的出现。本文在对泊位调度与岸桥调度问题研究之后,发现如果将泊位调度和岸桥分配分别进行优化的话,优化之后的效果并不明显。且作者发现泊位调度与岸桥分配两个问题相互关联,因此, 当船舶到达港口且以及进入计划周期时,优化人员在为这些船舶进行泊位和岸桥的分配时,应该将泊位资源和岸桥资源进行共同的联合优化,统筹协调。

作者为了更大幅度的将船舶在港口的停留时间进行压缩，把船舶在港时间最小作为为目标,对集装箱码头泊位与岸桥联合调度的优化方法进行了研究与探索。因为泊位调度与岸桥分配这两个问题相互关联，所以对其进行了整体的分析与集成,并建立了相关的数学模型。为了求解模型,作者选择了免疫遗传算法。此外作者还搜集到某港口集装箱码头的相应数值,并对该数值进行免疫遗传算法的仿真实验。根据单独调度优化和协调调度优化的实验结果比较,可以看出,相同条件下,集装箱码头泊位与岸桥联合调度优化不仅可以减少10%甚至以上的船舶在港时间,还可以将岸桥平均装卸效率提高到5%甚至以上。当船舶到达港口的次数越多，改善效果就越明显。通过泊位与岸桥联合调度比对泊位或者岸桥进行单独调度更加能够提高集装箱码头的船舶装卸效率, 将船舶在港停留时间进行更大程度的压缩。

关键词：泊位调度；岸桥调度；联合调度；免疫遗传算法

Abstract

Berths and Shore bridges are the most important resources of container terminals. With the rapid development of the economy, port logistics also has rapid development, and the port throughput has become more and more, which has made the port's shore resources increasingly tight. Therefore, rational allocation of two types of resources, making effective berths and shore bridge scheduling can improve port operational efficiency and service levels, increase customer satisfaction, reduce port operating costs, and improve competitiveness.

However, in practice, berth scheduling and shore bridge scheduling are often used as two separate links. This will result in the fact that when the container terminal is in a busy state, after the ship is berthed according to the optimal berthing plan, the existing shore bridge cannot be serviced immediately, and it is necessary to wait for the shore bridge further at the berth, which lengthens the stay time of the ship in the port. Greatly reduce efficiency. In the case of shore bridge allocation, many documents only consider assigning a certain number of shore bridges to each ship under the premise of satisfying the total number of shore bridges. This simplification can easily lead to the emergence of infeasible solutions. After studying the berth scheduling and shore-bridge scheduling problems, it is found that if the berth scheduling and the shore-bridge allocation are optimized separately, the effect after optimization is not obvious. The author finds that the two problems of berth scheduling and shore bridge allocation are related to each other. Therefore, when berths and shore bridges are allocated for arriving ships in the planning period, berth resources and shore bridge resources should be linked and coordinated.

Therefore, in order to more effectively shorten the ship's stay time in the port, the author proposes an optimization method for the joint dispatch of berth and shore bridge with the minimum target of the ship's port time. The two interrelated problems of berth scheduling and shore bridge allocation are systematically analyzed and integrated, and relevant models are established. In order to solve the model, the author chose the immune genetic algorithm, which not only retains the search characteristics of the genetic algorithm, but also utilizes the multi-mechanism of the immune algorithm to solve the adaptive characteristics of the optimal solution of the multi-objective function, which largely avoids " Precocious, converges to local extremum. Based on the immune genetic algorithm, the corresponding algorithm is developed for the model. After the algorithm is developed, the author collects the corresponding values of a port container terminal and simulates the immune genetic algorithm. According to the comparison of experimental results of individual scheduling optimization and coordinated scheduling optimization, it can be seen that under the same conditions, the joint dispatching optimization of container berths and shore bridges can reduce the ship's port time by more than 10%, and the average loading and unloading efficiency of shore bridges is increased by more than 5%. . And the more frequent ships arrive in the port, the higher the improvement. Therefore, it can be known from this paper that the joint scheduling of berth and shore bridge can effectively improve the handling efficiency of the container terminal and the residence time of the ship in the port.

Key words：Berth scheduling; Quayside bridge dispatching; Joint scheduling; Immune genetic algorithm

目录

第1章 绪论 1

1.1 研究背景与研究意义 1

1.1.1 研究背景 1

1.1.2 研究意义 2

1.2 文献综述 2

1.3 主要内容与技术路线 5

1.3.1 主要内容 5

1.3.2 技术路线 5

第2章 泊位调度优化问题概述 7

2.1 泊位调度问题 7

2.2 岸桥调度问题 7

2.3 随机条件下集装箱码头泊位与岸桥联合调度问题 8

第3章 泊位与岸桥联合调度优化模型的建立 9

3.1 问题描述 9

3.2 模型假设 9

3.3 参数设置 9

3.4 模型建立 10

第4章 免疫遗传算法求解联合调度优化模型 13

4.1 免疫遗传算法的基本理论 13

4.1.1 免疫学原理 13

4.1.2 免疫遗传算法介绍 14

4.2 模型求解 14

4.2.1 基于免疫遗传算法的优化方法 14

4.2.2 染色体编码和遗传操作 15

4.2.3 多样性判断与调整 15

4.2.4 适应度函数和免疫性选择 15

4.2.5 疫苗提取和注入 16

4.2.6 岸桥分配算法 16

第5章 实例分析与运算 17

5.1 实例分析 17

5.2 结论分析 17

第6章 总结与展望 19

6.1 总结 19

6.2 展望 19

参考文献 21

附 录 22

致 谢 27

第1章 绪论

1.1 研究背景与研究意义

1.1.1 研究背景

从上世纪80年代至今，随着世界经济一体化的超高速发展，国际贸易也得到了快速发展。在国际贸易中，海运完成了超过90%的运输体量。港口因为连接海运和陆运，作为连接纽带，港口在我国经济发展中的地位日渐重要。散杂货运输和集装箱运输，是货物进行海运的两种主要方式。又因为两者中的后者，还具备装卸效率高、适合多式联运等优点。因此，集装箱运输在当今的港口海运中占据了极为重要的地位。

作为集装箱码头最重要的两大资源，泊位和岸桥也重要程度也日益凸显。随着我国经济的超高速发展，港口物流也展现出异常迅猛的发展态势，正因为当今港口的吞吐量愈来愈大，泊位和岸桥也使用也越来越紧俏。因此如何合理安排泊位和岸桥，如何对泊位以及岸桥进行合理调度，是当今港口需要解决的首要问题。如果能将泊位和岸桥进行合理调度的优化，不仅能够提高港口的作业水平和服务水平、还能够增大客户满意度，使得港口运营成本减小，从而大大增强港口的竞争力。

因此，运用运营管理理论研究和优化集装箱码头的运营编得越来越重要。集装箱码头，特别是大型集装箱码头的物流调度问题已经达到了一个非常复杂的程度，只有运用科学的方法，才能进一步优化调度方案，挖掘更深层次的利润空间。然而，物流调度集成优化究竟将为终端带来什么好处，即使是拥有丰富经验的码头管理者也无法清晰判断。只有对不同的物流概念、不同的决策规则和不同的优化算法进行比较分析后，才能将其付诸实践。

海岸线作为集装箱码头极为紧俏的资源之一，所以在进行初始投入时，泊位和岸桥就会拥有较大的成本。正因为这些成本过高，所以港口的经营者希望这些码头资源，即泊位和码头桥梁，将得到充分利用。伴随着集装箱化的发展，集装箱码头吞吐量呈下降趋势，码头之间的竞争日趋激烈。港口到达时间的长短、装卸成本的高低已成为码头竞争的两个关键因素。所以，如何将泊位和岸桥进行合理的安排，以尽量缩短船只在港的停泊时间，以及如何让现有和潜在的船东留在本港口，对于港口在逆境中的生存和发展至关重要。

当经济繁荣时，随着贸易的恢复，进出口的数量增加了，停靠的船只也相应增加。合理安排泊位和岸桥可以让更多的船舶在有限的时间内停靠，从而获得更多的利润。

我国的泊位大多是按离散状态划分的，除了物理上离散的泊位外，具有连续海岸线的多个泊位也可视为连续泊位。连续的离散泊位可以最大限度地利用现有泊位，具有较高的经济价值，缩短船舶在港的平均时间。

在实践中，我们通常将泊位调度和岸桥调度当作两个独立的环节来看待。当集装箱码头的业务比较多的时候，船舶按照已经安排的最优泊位方案进行停靠之后，会出现岸桥不能立即服务的情况，需要在泊位上等待岸桥，这会对时间造成浪费。因此，在规划期内，为进港船舶配置泊位和岸边桥梁时，应将泊位资源和岸边桥梁资源联系协调起来。

在岸桥的分布上，许多文献只考虑在满足岸桥总数的前提下，将一定数量多的岸桥分配给每艘船。这种简化很容易导致不可行的解决方案的出现。当多岸桥服务于一艘船时，由于装卸任务分布不均或装卸能力不同，多岸桥无法同时完成作业。及时将提前完成工作的岸桥转移到其他船舶将节省船舶在港口的总时间。因此，如果能将装卸任务之间的码头桥梁调度也纳入码头桥梁的整体部署中，将会进一步提高码头的运营效率，提高服务水平，为码头赢得更多的利润。

1.1.2 研究意义

研究船舶在不间断泊位下的泊位配置和任务间的详细岸桥调度是缩短停靠时间、提高港口经济效益的关键。

本文通过对现有研究成果的分析，系统地总结了解决泊位与岸桥调度问题的理论与方法。通过研究连续泊位下泊位与岸桥调度问题的特点，建立了能够反映码头运营管理中复杂显示约束的泊位与岸桥联合调度的数学模型，并设计了相应的求解算法。为解决这类实际问题提供了一种系统的优化方法。

1.2 文献综述

到目前为止，世界上已经进入海运集装箱运输网络的国家和地区，已经超过100个。在此种背景下，有很大的机会和空间使得研究者将码头的服务能力以及港口的运营效率进行优化，这对进一步提高全球的物流效率都具备重要的意义。所以，现在有很多国内外的学者，都开始了集装箱码头泊位与岸桥的调度问题的研究。正因为此种研究热潮，很多具有较大实践指导意义的优化方法也被提出。与此同时，其中一些较为成熟的优化方法已经开始被应用于国内外一些较先进的码头进行实际的生产作业。

为了缩短船舶在港停留时间，韩军等(2008)^[1]提出了一种泊位与岸边桥梁协调调度优化方法，目的是尽量缩短船舶在港停留时间。将泊位调度和岸桥配置这两个问题进行了系统的分析，并开发了基于免疫遗传算法的相关的算法。对某港口集装箱码头的数值模拟结果表明，与单次调度相比，将泊位与岸桥进行联合调度，可以更加有效的提高集装箱码头的装卸效率，使船舶在港时间得到缩短。梁成基等(2017)^[2]发现在集装箱码头的系统中，如果可以进行有效的泊位和岸桥调度计划，可以有效提高运营效率和客户的满意程度。为了随机到达时间和装卸时间的泊位和岸桥的联合调度问题得到解决，他们将连续泊位下船舶偏离优先泊位所浪费的时间进行综合考虑。并增加了一种延迟时间的方法，来把不确定因素的影响抵消掉。为反映调度计划的稳健性，在目标函数中加入延迟时间，并以船舶在香港的总时间为目标，建立混合整数规划模型，偏离优先泊位的罚站时间、顾客满意程度和延误时间之和。提出了一种结合自变遗传算法和启发式停泊的改进遗传算法。通过实例分析，证明了改进的遗传算法在不确定环境下泊位和桥梁联合调度中的有效性。Juan Francisco Correcher等（2018）针对现行研究中岸桥调度的“静态分配”现状及其显示约束，靳志宏等2011^[3]在泊位调度的基础上加入了动态的岸桥分配，将岸桥划分为固定岸桥及调度岸桥两个子集。固定岸桥保证了每个泊位都有一座基本可用的岸桥，以减少频繁的移动；调度岸桥可以在两个相邻泊位之间进行作业调度，减少船舶在港的时间。在此基础上，建立了泊位与岸桥联合动态调度的优化模型，并根据问题的特点设计和开发了遗传算法。实例分析结果表明，所设计的算法适用于该问题的求解。泊位与岸桥的单项优化和联合优化的结果表明，系统的联合优化有利于提高集装箱码头的余兴效率。

根据与整个集装箱港口作业效率有关的停泊资源，韩晓龙等人(2006)^[4] 建立了停泊和架桥资源的整数规划模型，在这个模型里他们将船舶的停泊调度问题视作二维包装问题。模型的目标函数是最短的广义时间。由于问题具备一定的特殊性，所以韩晓龙等人为求解模型选择了回溯算法，并通过实际的港口实例，验证了其有效性。靳志宏等(2011)^[5]认为集装箱码头泊位系统是一个典型的排队系统，船舶可视为系统的服务对象即顾客。泊位及其相应的岸桥可以作为整个船舶排队系统的服务台。优化泊位资源的配置是基于这种特殊的排队系统来做出最佳的泊位号决定。在分析集装箱码头服务系统特点的基础上，基于排队论建立了集装箱码头泊位规模确定的数学模型，并运用仿真迭代算法对该模型进行求解。通过分析了一系列的实例，该模型和算法的有效性得到了验证。范厚明^[6]通过次区域平衡规划方法，现场规划考虑了场桥与场桥平衡之间的安全距离。目的是尽量减少现场桥梁的移动成本和闲置成本的总和。范厚明等人为集装箱堆场空间配置和多桥调度建立了优化模型。并且通过模拟退火遗传算法来求解该模型。之后也通过了一系列的数值实验验证了该算法的有效性。实验分析结果可以看出，集装箱位分配和多区域桥梁调度问题可以通过分区平衡规划方法得到有效解决。韩笑乐等人（2009）^[7]在基于先到先得规则、先得规则等规则的改进启发式算法的基础上，生成了初始解。在此基础上，设计了一种将禁忌深度搜索与模拟退火算法相结合的混合算法来优化该问题。在不同问题规模下的数据仿真实验表明，该算法能快速有效地解决这类问题。郝阳阳等（2017）^[8]增加了基于偏好泊位的公差约束，并建立了一个非线性数学规划模型，用于连续泊位-桥梁分配，目标是船舶在香港的总时间成本。设计了一种嵌套循环进化算法来求解该模型。利用贪婪算法在内环生成相应的泊位调度计划，利用遗传算法在外环进一步生成码头起重机调度计划。最后，利用vc 开发仿真程序进行求解。实验结果表明，该算法能在可接受的计算时间内获得稳定满意的解，新的泊位岸桥配置策略和算法能较好地解决容差约束下的连续泊位-岸桥配置问题。