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        不確定環(huán)境下泊位—岸橋多目標(biāo)聯(lián)合調(diào)度仿真

        2022-02-09 02:04:58苗雨瑩
        計(jì)算機(jī)仿真 2022年12期
        關(guān)鍵詞:分配船舶作業(yè)

        趙 旭,索 浩,苗雨瑩

        (大連海事大學(xué)交通運(yùn)輸工程學(xué)院,遼寧 大連 116026)

        1 引言

        隨著經(jīng)濟(jì)全球化與國(guó)際貿(mào)易的發(fā)展,集裝箱運(yùn)輸已成為貨物運(yùn)輸?shù)闹饕绞?。集裝箱碼頭作為集裝箱運(yùn)輸?shù)木彌_地,在整個(gè)運(yùn)輸過(guò)程中占有重要地位,而港口運(yùn)營(yíng)效率和服務(wù)質(zhì)量的發(fā)展對(duì)提升港口核心競(jìng)爭(zhēng)力有著至關(guān)重要的作用。因此,如何合理分配集裝箱碼頭資源,進(jìn)一步提高碼頭作業(yè)效率和客戶(hù)滿意度,成為了碼頭運(yùn)營(yíng)商的首要任務(wù)。

        目前已有許多學(xué)者對(duì)集裝箱碼頭泊位—岸橋調(diào)度問(wèn)題進(jìn)行了研究,Imai等[1]以整個(gè)過(guò)程的總服務(wù)時(shí)間最短為目標(biāo)建立模型,并利用遺傳算法對(duì)問(wèn)題進(jìn)行求解;桂小婭等[2]以最小化船舶總在港時(shí)間為目標(biāo)分析泊位與岸橋資源的分配問(wèn)題,并設(shè)計(jì)了一種雙層循環(huán)迭代算法對(duì)模型進(jìn)行求解;樂(lè)美龍[3]以船舶在港時(shí)間最短為目標(biāo),構(gòu)建泊位岸橋調(diào)度混合整數(shù)規(guī)劃模型,并設(shè)計(jì)兩階段啟發(fā)式算法對(duì)模型進(jìn)行了求解;吳迪等[4]為縮短船舶平均在港時(shí)間和碼頭作業(yè)成本構(gòu)建了兩個(gè)優(yōu)化子模型,利用其系統(tǒng)關(guān)聯(lián)性建立出完整的泊位—岸橋聯(lián)合分配模型,設(shè)計(jì)了模擬植物生長(zhǎng)交替進(jìn)化算法進(jìn)行求解;楊春霞等[5]同時(shí)考慮船舶在港時(shí)間和碼頭生產(chǎn)成本最小建立了優(yōu)化模型,并提出一種多目標(biāo)遺傳算法對(duì)模型進(jìn)行求解,獲得了綜合收益較大的滿意解;宋云婷等[6]以離港保證率最大和碼頭作業(yè)成本最低為目標(biāo),構(gòu)建了泊位岸橋聯(lián)合調(diào)度多目標(biāo)模型,并利用遺傳算法求解,得到Pareto非劣解集。

        綜上所述,已有研究中多以船舶在港時(shí)間最小為目標(biāo),考慮因素較為單一,而在多目標(biāo)優(yōu)化方法的研究中,大多數(shù)研究針對(duì)確定性環(huán)境,不確定環(huán)境下的多目標(biāo)泊位—岸橋聯(lián)合調(diào)度問(wèn)題仍有待深入研究。對(duì)此,本文基于連續(xù)泊位條件,綜合考慮船舶偏離偏好靠泊位置和岸橋同時(shí)作業(yè)干擾的影響,以船舶延遲離港時(shí)間最小和緩沖時(shí)間最大以及最小化集裝箱碼頭作業(yè)成本為目標(biāo),建立了不確定環(huán)境下集裝箱碼頭泊位—岸橋多目標(biāo)優(yōu)化模型。

        2 模型建立

        2.1 問(wèn)題描述與基本假設(shè)

        泊位-岸橋聯(lián)合調(diào)度的目的是解決到港船舶靠泊位置、靠泊時(shí)間的指派以及具體岸橋分配的問(wèn)題。在本文的研究主要針對(duì)連續(xù)型泊位,即在滿足物理約束的前提下,船舶可以在碼頭任意位置靠泊(如圖1所示),這種方式可以更有效的利用泊位空間資源,提高港口的作業(yè)效率,但同時(shí)也增加了調(diào)度方案優(yōu)化的難度。此外,一方面到港船舶都有一個(gè)偏好的靠泊位置,此時(shí)水平集卡運(yùn)輸距離和岸橋等待時(shí)間最短。另一方面,為同一艘船舶服務(wù)的岸橋之間會(huì)有不可互相跨越及安全距離等因素的干擾,因此會(huì)造成作業(yè)效率的降低。所以分配泊位和岸橋時(shí),不僅要考慮問(wèn)題的現(xiàn)實(shí)約束,還必須考慮船舶偏離偏好靠泊位置和岸橋同時(shí)作業(yè)干擾的影響[7]。

        在不確定方面,泊位-岸橋聯(lián)合調(diào)度問(wèn)題中最常見(jiàn)的不確定因素是到港時(shí)間的不確定和岸橋作業(yè)時(shí)間的不確定。而相對(duì)來(lái)說(shuō),岸橋作業(yè)時(shí)間的不確定性影響較小[8],故本文主要研究船舶到港時(shí)間的不確定性,假設(shè)船舶的實(shí)際到港時(shí)間是一個(gè)服從以船舶的預(yù)到港時(shí)間為均值的均勻分布,并采用設(shè)置緩沖時(shí)間的方法來(lái)吸收不確定性,其中緩沖時(shí)間的取值范圍與船舶到港時(shí)間的變動(dòng)范圍有關(guān)[9],即θmax=2μ,其中,θmax為緩沖時(shí)間最大值,μ為船舶到港時(shí)間的標(biāo)準(zhǔn)差?;谝陨蟽?nèi)容,模型假設(shè)如下:

        1)連續(xù)泊位各處水深等物理?xiàng)l件相同且均滿足船舶靠泊條件。

        2)到港船舶作業(yè)過(guò)程中不能移動(dòng)。

        3)每艘船的船舶裝卸量和偏好靠泊位置已知。

        4)兩船之間的安全距離為10m。

        5)每艘船的作業(yè)岸橋數(shù)都有最大最小值限制。

        6)岸橋位于同一軌道,從左至右依次編號(hào),不同岸橋之間不能互相跨越。

        圖1 靠泊方式示意圖

        2.2 參數(shù)定義

        1)常數(shù)變量

        L:碼頭岸線總長(zhǎng)度;

        T:計(jì)劃期內(nèi)若干時(shí)間段的集合;

        V:表示待分配的船舶集合,V={1,2,…V};

        H:正在被服務(wù)的岸橋集合;

        Q:碼頭岸橋總數(shù);

        li:船i的長(zhǎng)度;

        ai:船舶i的預(yù)到港時(shí)間;

        di:船舶i的預(yù)離港時(shí)間;

        mi:完成船i裝卸任務(wù)所需的岸橋裝卸臺(tái)時(shí);

        ωi:船舶i的優(yōu)先服務(wù)系數(shù);

        λ:目標(biāo)函數(shù)權(quán)重系數(shù);

        ωi:客戶(hù)服務(wù)系數(shù),由船舶i的裝卸量決定;

        c1:由于船舶i偏離偏好靠泊位置產(chǎn)生的偏移單位距離成本;

        c2:岸橋單位時(shí)間作業(yè)成本;

        c3:?jiǎn)挝徊次徽加贸杀荆?/p>

        α:岸橋同時(shí)作業(yè)的干擾系數(shù),即當(dāng)n臺(tái)岸橋同時(shí)為船舶i作業(yè)一個(gè)單位時(shí)間時(shí),只能產(chǎn)生nα個(gè)有效作業(yè)時(shí)間段;

        M:一個(gè)充分大的正整數(shù)。

        (2)決策變量

        xi:船舶i的靠泊位置;

        yi:船舶i的計(jì)劃靠泊時(shí)間;

        bi:船舶i的裝卸時(shí)間;

        θi:添加給船舶i的緩沖時(shí)間;

        rit:為0-1變量,當(dāng)t時(shí)刻船舶i在港作業(yè)時(shí),rit=1,否則rit=0;

        2.3 多目標(biāo)優(yōu)化模型

        (1)

        minf2

        (2)

        模型約束:

        (3)

        (4)

        xi+li≤L

        (5)

        (6)

        (7)

        yi≥ai

        (8)

        (9)

        (10)

        (11)

        (12)

        xi,Δxi≥0,?i∈V

        (13)

        ?k∈Q,i≠j

        (14)

        式(1)第一部分表示船舶延遲離港時(shí)間最小,第二部分表示設(shè)置緩沖時(shí)間最大。式(2)表示集裝箱碼頭作業(yè)成本最小,其中包括由于船舶未停靠在最佳位置造成的運(yùn)輸成本、岸橋裝卸作業(yè)成本以及泊位占用成本。式(3)保證分配給船舶的岸橋有效單位時(shí)間段數(shù)滿足考慮船舶偏離系數(shù)的情況下船舶所需的作業(yè)時(shí)間段數(shù)。式(4)定義Δbi的值。式(5)保證每艘船都靠泊在岸線之內(nèi)。式(6)保證同時(shí)作業(yè)的岸橋數(shù)量不超過(guò)碼頭的總岸橋數(shù)量。式(7)確保每艘船舶配置的岸橋數(shù)量在該船舶允許的作業(yè)岸橋數(shù)量范圍之內(nèi)。式(8)規(guī)定計(jì)劃靠泊時(shí)間的下界。式(9)規(guī)定緩沖時(shí)間的取值范圍。式(10)約束船舶的靠泊位置關(guān)系。式(11)約束船舶的靠泊時(shí)間關(guān)系。式(12)保證所有船舶在靠泊位置和靠泊時(shí)間上沒(méi)有沖突。式(13)和式(14)規(guī)定參數(shù)取值范圍。

        3 基于NSGA-II算法的模型求解

        本文研究的連續(xù)泊位-岸橋分配問(wèn)題屬于NP-hard問(wèn)題[10],傳統(tǒng)優(yōu)化算法很難對(duì)其進(jìn)行快速求解,多采用智能算法進(jìn)行求解;并且本文所建模型為多目標(biāo)規(guī)劃模型,在針對(duì)多目標(biāo)優(yōu)化算法的研究中,帶精英策略非支配排序的遺傳算法(non-dominatedsorted genetic algorithm-II,NSGA-II)因其隨機(jī)性、魯棒性等特點(diǎn),應(yīng)用較為廣泛[11]。故本文設(shè)計(jì)了啟發(fā)式算法和NSGA-II算法相結(jié)合的方法對(duì)問(wèn)題進(jìn)行求解。啟發(fā)式算法用于生成初始可行解與基因修復(fù),以減少問(wèn)題維度,減少算法計(jì)算時(shí)間,NSGA-II算法用于優(yōu)化決策變量,以得到Pareto解集。算法流程如圖2所示。

        圖2 算法流程

        3.1 染色體編碼與適應(yīng)度的計(jì)算

        采用整數(shù)編碼的方式對(duì)染色體進(jìn)行編碼,設(shè)染色體長(zhǎng)度為4k,其中1到k位基因表示船舶1到船舶k的靠泊時(shí)間,第k+1至2k的基因位表示船舶1到船舶k的靠泊位置,第2k+1到3k的基因位表示配置的岸橋,而第3k+1到4k的基因位表示添加的緩沖時(shí)間。如靠泊船舶為5艘時(shí),染色體編碼為圖3所示。通過(guò)式(1)與式(2)計(jì)算出個(gè)體的目標(biāo)函數(shù)值,作為個(gè)體的適應(yīng)度函數(shù)值。

        圖3 泊位—岸橋聯(lián)合調(diào)度染色體編碼方式

        3.2 初始解的生成

        根據(jù)1.4節(jié)中的模型約束,為每艘船舶設(shè)置靠泊位置、靠泊時(shí)間、岸橋數(shù)量和緩沖時(shí)間,依次在泊位-時(shí)間時(shí)空?qǐng)D上置入待分配船舶,作為算法的初始可行解。具體步驟如下:

        Step1:更新決策點(diǎn),輸入已靠泊船舶的靠泊位置、靠泊時(shí)間、岸橋數(shù)量和緩沖時(shí)間。

        Step2:初始化所有待分配船舶,以預(yù)計(jì)到港時(shí)間順序分配其靠泊順序,設(shè)船舶靠泊順序?yàn)閕,船舶i的靠泊時(shí)間為Si,靠泊位置為bi;

        Step3:判斷Si時(shí)刻未被占用的岸線中,是否可以停靠船舶i,判斷原則為剩余連續(xù)岸線長(zhǎng)度不小于船舶長(zhǎng)度,如果可以???,從可用岸線中隨機(jī)選取一個(gè)可行的靠泊位置,轉(zhuǎn)Step5,否則轉(zhuǎn)Step4。

        Step4:如果Si時(shí)刻未被占用的岸線中,沒(méi)有可以??看癷的靠泊位置,則將船舶i的靠泊時(shí)間推遲一個(gè)單位,即Si=Si+1,轉(zhuǎn)Step3。

        Step5:判斷Si時(shí)刻可用岸橋是否大于船舶i開(kāi)工作業(yè)的最小岸橋數(shù)量,若是,則從可用岸橋中分配任意數(shù)量岸橋給船舶i,否則Si=Si+1,轉(zhuǎn)Step3。

        Step6:令i=i+1,對(duì)下一艘船舶設(shè)置靠泊位置、靠泊時(shí)間、岸橋數(shù)量和緩沖時(shí)間。

        3.3 快速非支配排序和擁擠距離的計(jì)算

        在計(jì)算出個(gè)體適應(yīng)度值后,通過(guò)快速非支配排序算法對(duì)種群進(jìn)行分層,得到不同的非支配解集及其非支配序(即第幾層),其中非支配序較小的個(gè)體支配非支配序大的個(gè)體,即前者兩個(gè)目標(biāo)的適應(yīng)度值均優(yōu)于后者;而非支配序相等的個(gè)體互不支配,之后對(duì)每個(gè)非支配層的個(gè)體進(jìn)行擁擠距離的計(jì)算,擁擠距離大代表更好的多樣性。

        3.4 選擇操作

        選擇操作采取規(guī)模為2的錦標(biāo)賽選擇法,選出非支配序較小的個(gè)體進(jìn)行交叉操作,對(duì)于非支配序相等的個(gè)體,則選取擁擠距離較大的個(gè)體。

        3.5 交叉操作

        選擇模擬二進(jìn)制交叉的方法來(lái)進(jìn)行交叉操作,通過(guò)模擬二進(jìn)制的單點(diǎn)交叉工作原理,隨機(jī)選出交叉點(diǎn),交換父代個(gè)體位于交叉點(diǎn)兩側(cè)的編碼,以產(chǎn)生新的子代染色體。

        p1j=0.5[(1+γj)x1j+(1-γj)x2j]

        (15)

        p2j=0.5[(1-γj)x1j+(1+γj)x2j]

        (16)

        (17)

        其中φj∈U(0,1),p1j和p2j是子代個(gè)體,x1j和x2j是父代個(gè)體,ζ?0為分布指數(shù),通常ζ=20。

        3.6 變異操作

        變異操作采用多項(xiàng)式變異的方法,其表示為:

        選取隨機(jī)數(shù)ψi∈[0,1),計(jì)算

        (18)

        (19)

        3.7 基因修復(fù)

        根據(jù)模型判斷子代的可行性,若不可行則啟動(dòng)基因修復(fù),步驟如下:

        Step1:檢查船舶i的靠泊位置是否在[0,L-li]之內(nèi),如不是則轉(zhuǎn)到2.2節(jié)啟發(fā)式算法的第3-5步重新生成可行的靠泊位置;否則轉(zhuǎn)Step2。

        Step2:檢查船舶i的靠泊時(shí)間是否在到港時(shí)間之前,如是則令靠泊時(shí)間等于船舶到港時(shí)間,轉(zhuǎn)Step3;否則,直接轉(zhuǎn)Step3。

        Step3:檢查船舶i與己配置完畢的船舶是否在時(shí)間和岸線上有沖突,如不沖突,轉(zhuǎn)Step4;否則,為船舶i重新選擇靠泊位置,如果找不到可行靠泊位置,則將船舶靠泊時(shí)間推后一個(gè)單位,直到找到可行的泊位位置為止,轉(zhuǎn)Step4。

        Step4:檢查分配給船舶i的岸橋數(shù)是否可行,如不可行,重新生成分配岸橋數(shù),轉(zhuǎn)Step1。

        4 算例仿真與分析

        4.1 算例生成

        現(xiàn)根據(jù)洋山港區(qū)某日船舶到港情況設(shè)計(jì)算例進(jìn)行數(shù)值仿真,設(shè)岸線長(zhǎng)1200米,配置岸橋25臺(tái),計(jì)劃期內(nèi),到港船舶15艘,岸橋作業(yè)效率為25TEU/h,具體信息如表1。船舶的偏好靠泊位置在可靠泊范圍內(nèi)隨機(jī)生成,設(shè)船舶到港時(shí)間服從均值為2的均勻分布,由船舶到港時(shí)間標(biāo)準(zhǔn)差可計(jì)算出θmax=2。取岸橋同時(shí)作業(yè)干擾系數(shù)α為0.9,船舶靠泊位置偏離系數(shù)β為0.0001。λ、c1、c2、c3分別為0.6、0.001、0.035、0.01。

        表1 到港船舶相關(guān)信息

        4.2 結(jié)果分析

        以MATLAB為平臺(tái)對(duì)算法進(jìn)行實(shí)現(xiàn),設(shè)NSGA-II算法中種群規(guī)模為50,最大迭代次數(shù)1000,交叉概率0.7,變異概率0.02。通過(guò)優(yōu)化算法可以得到問(wèn)題Pareto最優(yōu)解集(如圖4所示)。

        圖4 多目標(biāo)優(yōu)化模型的Pareto最優(yōu)解集

        為了解決實(shí)際問(wèn)題,港口仍需確定選擇策略以確定最終的調(diào)度方案。為提高港口運(yùn)營(yíng)效率,本文以最小化最大完工時(shí)間為選擇標(biāo)準(zhǔn),選出最終調(diào)度方案(如表2所示),其甘特圖表示如圖5所示,每個(gè)矩形代表靠泊的船舶,橫坐標(biāo)表示靠泊時(shí)間,縱坐標(biāo)表示靠泊位置,添加的矩形表示分配的緩沖時(shí)間,V表示船舶的序號(hào),括號(hào)內(nèi)數(shù)值表示為船舶分配的岸橋數(shù)目,所選方案相關(guān)數(shù)據(jù)如表所示。

        圖5 最終調(diào)度方案示意圖

        表2 最終調(diào)度方案

        表3 相關(guān)數(shù)據(jù)

        根據(jù)表3相關(guān)數(shù)據(jù)分析可以看出,本文選取的最終調(diào)度方案在船舶準(zhǔn)時(shí)到港的情況下,所有船舶均可在期望離港時(shí)間前離港,在船舶延遲到港時(shí)間小于緩沖時(shí)間的情況下,可以使其中10艘船舶準(zhǔn)時(shí)離港,不影響碼頭作業(yè)計(jì)劃,增強(qiáng)了作業(yè)計(jì)劃的魯棒性。此外,本文以最小化最大完工時(shí)間為選擇標(biāo)準(zhǔn),碼頭可根據(jù)運(yùn)營(yíng)策略的不同設(shè)置其它選擇標(biāo)準(zhǔn),調(diào)整調(diào)度方案。

        5 結(jié)論

        本文針對(duì)到港時(shí)間不確定條件下的泊位岸橋聯(lián)合調(diào)度問(wèn)題,通過(guò)設(shè)置緩沖時(shí)間的方式吸收了泊位岸橋聯(lián)合調(diào)度中的不確定因素,并在兼顧碼頭運(yùn)營(yíng)商與客戶(hù)利益均衡的情況下,加入了對(duì)碼頭運(yùn)營(yíng)成本的考量,建立了不確定條件下集裝箱碼頭泊位—岸橋多目標(biāo)優(yōu)化模型。接著,針對(duì)模型設(shè)計(jì)了嵌套啟發(fā)式算法的NSGA-II算法進(jìn)行求解,并應(yīng)用算例對(duì)模型與算法的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證,獲得了Pareto最優(yōu)解集,提高了作業(yè)計(jì)劃的魯棒性。在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中,碼頭運(yùn)營(yíng)商可以根據(jù)港口運(yùn)營(yíng)策略的不同,及時(shí)調(diào)整對(duì)調(diào)度方案的決策,具有一定的實(shí)用價(jià)值與可操作性。

        在研究中,本文僅考慮船舶到港時(shí)間的不確定問(wèn)題,而在實(shí)際中,碼頭作業(yè)面臨多種突發(fā)事件,如何更加全面的考量不確定條件下集裝箱碼頭作業(yè)問(wèn)題,尋求更優(yōu)的調(diào)度方案,是下一步將要研究的內(nèi)容。

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