摘 要

经济全球化的不断推进，越来越多的船舶需要经过港口完成集装箱的运输工作，集装箱码头运输量增长迅速，这就促使港口经营者不得不考虑如何更加有效的利用港口资源，从而达到经济效益最大化。其中关键的一点是对到港船舶进行合理的泊位分配和岸桥调度，这不仅有利于提高船方的满意度，而且关乎港方的经济效益，影响着其长远的发展。

在港口业务的实践中，泊位深度要匹配船舶吃水深度，因此泊位的水深会限制船舶停泊。除此之外，船舶都有其偏好泊位，偏离偏好泊位会增加船舶在港时间。本文基于现实背景探究如何对连续泊位和岸桥进行合理安排，构建了以最小化船舶总在港时间为目标的模型，并将潮汐因素和偏好泊位这两方面考虑到模型的构建中，基于遗传算法对模型进行求解，通过算例进行验证。

本文主要研究内容概括如下：

首先，概述了本文的研究背景及意义，并根据已有的研究成果综述集装箱码头泊位与岸桥调度的相关理论知识，为后文研究奠定基础。

其次，通过条件假设及参数设定构建了一个以最小化船舶总在港时间为目标的模型，将潮汐因素和偏好泊位同时考虑到模型的约束之中，并对遗传算法的相关理论进行概述，设计了一种基于遗传算法的算法对模型进行求解。

最后，引入算例验证模型和算法的可行性，选取不同的相应参数设置方案确定算法较优的参数设置方案，并从现实情况出发分析模型的客观性，最后总结全文并指出不足之处。

本文的创新点在于：在综合现有文献的基础上，针对连续泊位，将潮汐和偏好泊位这两个因素考虑到模型中，进而使以最小化船舶在港总时间为目标的模型更加接近实际情况。

关键词：连续泊位；潮汐因素；偏好泊位；遗传算法

Abstract

With the continuous advancement of economic globalization, more and more ships need to complete the container transportation through ports, and the container terminal transport volume grows rapidly, which prompts port operators to consider how to make more effective use of port resources to maximize economic benefits. One of the key points is the reasonable berth allocation and quayside bridge dispatch for the arriving ships, which is not only conducive to improve the satisfaction of the ship. And the economic benefit that concerns Hong Kong side, affecting its long-term development.

In the practice of port business, the berth depth should match the ship's draft depth, so the depth of berth will limit the ship berthing. In addition, all ships have their preferred berth, and deviation from the preferred berth will increase the time of the ship in port. Based on the realistic background, this article explores how to reasonably arrange continuous berths and quayside bridges, builds a model with the goal of minimizing the ship's time in port, takes tidal factors and berth preference into account in the model construction, solves the model based on genetic algorithm, and verifies the model with an example.

The main research contents of this paper are summarized as follows:

Firstly, this article summarizes the research background and significance of this article, and summarizes the relevant theoretical knowledge of container terminal berth and quayside bridge scheduling based on the existing research results, laying a foundation for the following research.

Secondly, by means of conditional hypothesis and parameter setting, a model aiming at minimizing the total time of the ship in port is constructed. Tide factors and berth preference are taken into account in the constraints of the model. In addition, the related theories of genetic algorithm are summarized, and an algorithm based on genetic algorithm is designed to solve the model.

Finally, an example is introduced to verify the feasibility of the model and algorithm, different corresponding parameter setting schemes are selected to determine the optimal parameter setting scheme of the algorithm, and the objectivity of the model is analyzed based on the actual situation. Finally, the full text is summarized and the shortcomings are pointed out.

The innovation of this article lies in: based on the existing literature, the tidal and preferred berth factors are considered in the model for continuous berths, and the model aiming at minimizing the ship's total port time is closer to the actual situation.

Keywords: continuous berth; tidal factors; preferred berth; genetic algorithm

目 录

第1章 绪论 1

1.1研究背景及意义 1

1.1.1 研究背景 1

1.1.2 研究意义 1

1.2国内外研究现状分析 2

1.3研究内容与技术路线图 3

1.3.1研究内容 3

1.3.2技术路线图 4

第2章 连续泊位与岸桥联合调度模型建立 6

2.1 泊位分配与岸桥调度问题 6

2.1.1 泊位分配问题 6

2.1.2 岸桥调度问题 7

2.1.3 泊位与岸桥联合调度问题 8

2.2 模型假设 8

2.3 参数设定 9

2.3.1 符号定义 9

2.3.2 决策变量 10

2.4 模型建立 10

2.5 本章小结 12

第3章 基于遗传算法的模型算法设计 13

3.1 遗传算法理论 13

3.2 算法设计 14

3.2.1 编码 15

3.2.2 种群初始化 15

3.2.3 确定适应度函数 15

3.2.4 选择 16

3.2.5 交叉 17

3.2.6 变异 17

3.2.7 算法流程图 18

3.2.8 终止条件判断 18

3.3本章小结 19

第4章 算例研究 20

4.1 算例导入 20

4.2算例求解 20

4.3本章小结 27

第5章 结论与展望 28

5.1 研究结论 28

5.2 研究展望 28

参考文献 30

致谢 32

第1章 绪论

1.1研究背景及意义

1.1.1 研究背景

在国际经济往来日益密切和国家经济的不断全方位发展过程中，集装箱码头在此过程中占有着的重要地位越来越明显,作为国际物流中的重要节点的角色也越来越不可或缺，伴随着经济全球化深度与广度不断加快的现象, 这种重要性日益突出并与日俱增。

集装箱码头是一个由很多资源构成的大规模且复杂化的物流系统，这个系统里主要包括船舶、锚地、泊位、岸桥、堆场、集卡等资源。它们之间存在着物流调度活动，同时在调度过程中也会出现很多实际问题，当来港船舶的数量越来越多的时候，产生的问题也相继变得越来越多，而且会变得越来越复杂，由于集装箱码头和其他类型的系统在各个方面存在的差异，其中最显著的是码头具有的实时变化的特点，使其调度规划问题比其他系统产生的规划问题更加复杂。作为整个码头生产作业活动中极其重要的环节之一，它也是影响码头的工作效率以及长远发展的重要因素，泊位与岸桥之间的更进一步的多方面的优化调度问题更是引起了不仅是港口方面的学术界还包括国际贸易经济等方面的学术界的广泛关注，同时随着时代的发展，成为众多学者研究港口以及贸易交流的重点和难点^[1]。

对于集装箱码头而言，无论是国内的码头还是国际码头，其最至关重要的竞争力在于针对自己拥有的硬件、软件资源，如何去合理高效的利用，使得码头能在越来越多船舶进出港的情况下，进行快速有效的作业操作。在现实情况下，由于地理位置以及资金的投入问题，使得泊位和岸桥成为了众多集装箱码头最稀少又紧缺的资源和最宝贵又必不可缺的作业设备，可想而知，泊位分配和岸桥的调度优化在整个集装箱码头的地位何其重要，通过研究使其效益提高也极其重要。近年来，随着经济全球化不断深化以及集装箱码头船舶大型化趋势，码头的重要性日益突出，其中为船舶提供服务空间位置的泊位和为船舶进行装卸作业的岸桥资源，通常既是码头的稀缺资源，同时又是码头的瓶颈资源，其联合调度作业效率很大程度上决定了码头的整体作业能力。

因此，针对集装箱码头制定的泊位分配方案以及对稀缺的岸桥制定的调度安排计划，一方面不仅对码头的长远发展以及码头生产作业成本降低具有直接影响，而且在另一方面对提高客户满意度的影响力也起着关键作用。

1.1.2 研究意义

实际情况下，很多研究在针对集装箱码头的生产调度作业计划的相关操作时，一般会将分配给船舶作为作业空间的泊位计划以及为船舶进行装卸作业的岸桥的调度安排看成是两个互不影响又独立的环节。在安排泊位与岸桥调度作业计划时，通常会先安排船舶靠泊时间和靠泊位置，而岸桥不能立即工作，这会增加船舶的在港时间，进而降低船方的满意度，增加港方的作业成本。因此，在生产调度时，将泊位与岸桥进行联合调度在一定程度上能缓解此类问题，同时也具有以下意义：

1）本文根据现实情况以及从提高港口为船舶服务水平和增强自身能力的宗旨出发，建立了针对连续型的泊位分配与岸桥调度联合优化的数学模型，以最小化船舶总在港时间为目标，并加入一定的动态因素，采用遗传算法对模型进行求解，为码头调度理论提供更广的视角。

2）添加潮汐和偏好泊位因素以及相关约束条件，以期进一步完善以最小化船舶总在港时间为目标函数的连续型的泊位分配与岸桥结合调度优化模型，使研究更加贴近实际情况。

3）在经济全球化的深度与广度越来越不断加深的历史背景下，世界上各国之间的无论是政治上的交流，还是贸易上的往来都变得越来越频繁，港口的经济价值日益渐增，而为船舶提供空间位置的泊位分配计划与针对船舶进行装卸作业的岸桥调度计划将直接影响到船舶的在港时间和港口的经济效益，并且对于连续泊位的研究更有经济价值。

1.2国内外研究现状分析

从现有文献研究可知，很多学者分别对码头的泊位分配问题（BAP）和具有服务功能的岸桥的分配调度问题(Quay Crane Assignment Problem, QCAP)进行了多方面且较为广泛的研究。但针对这方面问题的本质而言，岸桥的分配计划必须与船舶的靠泊计划相一致，而船舶处在码头泊位的时间范围在很大程度上取决于具体岸桥分配结果。因此，为了进一步提高港口服务的能力以及紧跟时代发展的步伐，由此可知，更进一步的优化决策BAP和QCAP的问题（BACAP）十分具有必要性^[2]。

很早的研究是针对静态离散泊位调度问题开始的，Lee等^[3]是问题研究者开创者之一，他们在建立模型的过程中考虑了岸桥之间会存在的干扰情况，构建了一个将泊位分配与岸桥调度相结合的双层模型，其中上层的模型以最小化船舶总在港时间为目标函数对泊位进行分配，下层的模型以最小化船舶完工时间和岸桥完成时间的总和为目标函数对为船舶服务的岸桥进行调度计划安排，针对建立的双层模型选择采用遗传算法对其求解。Vacca ^[4]针对泊位与岸桥的联合调度问题，选择从战略层面上进行分析，针对建立的模型采用双层启发式算法其进行求解。Han Xiao long等^［5］针对泊位岸桥调度问题创造性的将其划分为两个不同的阶段，其中第一阶段是根据各个船舶之间的时间与空间的关系，建立了一个的连续泊位分配模型；第二阶段则是针对岸桥调度计划，采用多目标规划的解决思路，不仅考虑到船舶最小最大岸桥数的约束，而且同时考虑岸桥的变化位置成本，运用PSO和CPLEX两个软件进行求解和比较结果。

桂小娅等^[2]针对连续型的泊位与岸桥的调度情况进行了进一步研究，分析问题的特殊性后，建立了一个以船舶总在港时间最小化为目标的模型对问题进行研究，对决策对象采用拆开研究的方式进行求解，在此拆分对象的思想下，针对性的设计了一种双层循环迭代遗传算法对模型进行求解，上层使用遗传算法优化船舶优先级和岸桥数目；下层根据上层的模型求解得到的船舶优先级排序对泊位和岸桥制定集成调度计划。杨玲莉^[6]建立一个从港口和船方的综合利益出发的双层规划模型,在比较遗传算法和蚁群算法后，将两种算法结合进行求解。刘桂云等^[7]在客户满意率最大的情况下，以最小化惩罚为目标建立模型,设计嵌套式遗传算法，求得船舶的靠、离泊时间和位置及最优装卸序列。而在实际工作过程中，泊位与岸桥的调度存在很多的动态因素，例如船舶到港时间、偏好泊位、工作量、码头的设备故障、天气、操作人员的熟练程度等。这些因素的变化将影响既定计划,降低工作效率,增加额外的投入成本，因此在安排调度计划时要考虑动态因素，以实现计划的科学性与高效性。

刘慧莲^[8]建立的岸桥相互干扰或不干扰的泊位与岸桥联合调度的鲁棒优化模型，考虑了船舶到达时间的不确定性，针对模型的特点，采用分支定界算法进行求解,得到了鲁棒模型的最优解。在综合考虑了船舶到港时间和船舶在港的装卸作业不确定的情况下，梁承姬等^[9]他们从船舶偏离偏好泊位会产生的惩罚时间的角度出发，在目标函数中创新性的添加了延缓时间。此设想的模型下，目标函数选择综合船舶在港总时间、偏离偏好泊位产生的惩罚时间以及客户满意度和延缓时间，并将其和最小化作为混合整数规划模型的目标，针对此模型设计了一种基于遗传算法的自改变的遗传算法，并且将启发式靠泊思想相结合的改进遗传算法来进行求解。史立等^[10]以连续型的泊位作为研究的泊位类型，以最小化时间延迟成本及岸桥使用成本作为问题的目标函数,在模型中考虑潮汐因素对船舶在港时间以及岸桥分配计划的影响，针对选用的算例，使用CPLEX软件对模型进行求解，进而得到船舶的靠泊与岸桥分配计划。

1.3研究内容与技术路线图

1.3.1研究内容

（1）连续泊位与岸桥调度研究问题的界定

结合前文所提及的国内外泊位与岸桥调度问题的研究现状和码头的发展要求，并且根据集装箱码头的现实情况，进一步界定本文的研究范围。本文研究的问题是连续泊位分配与岸桥调度联合优化，泊位为连续型的，无明确的泊位划分；初始状态下，泊位与岸桥都处于空闲状态；潮汐规律可由经验可知，即^[10]；船舶靠港时，靠泊位置如若偏离偏好泊位会增加船舶在港时间；研究的重点是连续泊位与岸桥联合调度优化的问题，把泊位与岸桥看作一个整体，但在整体优化上存在着优先级，旨在提高客户满意度，降低港方作业成本。

（2）集装箱码头连续型的泊位分配与岸桥调度联合优化模型

根据问题的界定，结合泊位与岸桥作业过程，考虑实际情况，将描述泊位与岸桥调度问题的文字转变为数学语言，建立一个以最小化船舶总在港时间为目标函数的连续型的泊位分配与岸桥调度联合优化的模型。为使研究更贴近实际情况，本文考虑了潮汐因素和偏好泊位，并将偏离偏好泊位对船舶在港时间的影响考虑在约束条件中。

（3）模型求解算法