連續(xù)型泊位與岸橋配置的多目標(biāo)問(wèn)題求解

湯　齊， 滑建輝

(天津工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院， 天津 300387)

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連續(xù)型泊位與岸橋配置的多目標(biāo)問(wèn)題求解

湯齊， 滑建輝

(天津工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院， 天津 300387)

摘要：泊位和岸橋作為集裝箱碼頭的緊缺資源，在港口實(shí)際運(yùn)作中起著至關(guān)重要的作用，其能否高效率協(xié)調(diào)工作直接影響碼頭裝卸作業(yè)效率和港口對(duì)外信譽(yù)。針對(duì)集裝箱碼頭連續(xù)型泊位和岸橋的協(xié)調(diào)調(diào)度以及如何縮短船舶在港中逗留的時(shí)間并減少港口岸橋總工作時(shí)間等問(wèn)題，提出最小化各船舶在泊位中的裝卸時(shí)間和最小化岸橋總工作時(shí)間的多目標(biāo)函數(shù)的連續(xù)泊位和岸橋調(diào)度優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，采用多目標(biāo)遺傳算法對(duì)該優(yōu)化模型進(jìn)行求解，并通過(guò)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該模型的可行性和有效性。

關(guān)鍵詞：連續(xù)型泊位； 岸橋； 多目標(biāo)遺傳算法； 聯(lián)合調(diào)度

集裝箱碼頭是國(guó)際物流運(yùn)輸?shù)闹匾?jié)點(diǎn)，連接國(guó)與國(guó)之間的貿(mào)易往來(lái)，通過(guò)合理的配置港口自身的資源，可以減少船舶到港排隊(duì)時(shí)間和裝卸貨物的時(shí)間，提高自身的核心競(jìng)爭(zhēng)力。目前，世界主要集裝箱港口之間的競(jìng)爭(zhēng)日益加劇，各港口都將提高集裝箱船舶服務(wù)工作效率作為提升市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的重要手段。在京津冀協(xié)同發(fā)展國(guó)家戰(zhàn)略中，天津的國(guó)際航運(yùn)核區(qū)的定位，將促進(jìn)天津港的國(guó)際中轉(zhuǎn)業(yè)務(wù)的高速增長(zhǎng)。因此，如何提高船舶裝卸效率是使天津港在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中立于不敗之地的關(guān)鍵。

隨著港口集裝箱應(yīng)用優(yōu)點(diǎn)的突顯，集裝箱港口在貨物運(yùn)輸過(guò)程中的作用日益提高，國(guó)內(nèi)外很多學(xué)者對(duì)集裝箱船舶調(diào)度問(wèn)題的研究也越來(lái)越多，并且越來(lái)越深入，他們整合各種資源并結(jié)合實(shí)際從各個(gè)角度，用各種方法研究了集裝箱港口的各方面資源配置問(wèn)題。余劉海和龐洪靜等(2013)[1]忽略靠泊和離泊時(shí)間對(duì)連續(xù)型泊位和岸橋的協(xié)調(diào)調(diào)度進(jìn)行了研究，提出計(jì)劃周期內(nèi)所有船舶在港時(shí)間最小的優(yōu)化模型，并采用了遺傳算法對(duì)其提出的模型進(jìn)行求解，通過(guò)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)證明了方法的有效性。Imai等(1997)[2]在考慮船舶到港優(yōu)先權(quán)對(duì)泊位分配的影響下，考慮船舶到達(dá)順序和服務(wù)順序的偏離，最小化船舶等候接受服務(wù)和船舶裝卸的時(shí)間，并運(yùn)用匈牙利法對(duì)模型進(jìn)行求解，通過(guò)算例實(shí)驗(yàn)證明了其可行性。趙坤強(qiáng)(2011)[3]針對(duì)連續(xù)型泊位與橋吊協(xié)同調(diào)度問(wèn)題建立了一個(gè)關(guān)于泊位分配混合整數(shù)規(guī)劃模型和一個(gè)橋吊調(diào)度的混合整數(shù)規(guī)劃模型對(duì)具體岸橋進(jìn)行調(diào)度，并運(yùn)用C #調(diào)用Gurobi對(duì)模型進(jìn)行求解，并經(jīng)過(guò)算例實(shí)驗(yàn)證明了模型有效性。韓笑樂(lè)(2009)[4]對(duì)具有不同服務(wù)優(yōu)先級(jí)的船舶進(jìn)行研究，研究動(dòng)態(tài)到達(dá)情形下的離散型泊位分配問(wèn)題。建立船舶總在港時(shí)間和加權(quán)延遲時(shí)間之和最小化為目標(biāo)函數(shù)的數(shù)學(xué)模型，并設(shè)計(jì)模擬退火的混合算法和結(jié)合禁忌深度搜索對(duì)模型進(jìn)行了優(yōu)化求解。李娜等(2011)[5]對(duì)連續(xù)型泊位與岸橋優(yōu)化配置問(wèn)題構(gòu)建混合整數(shù)規(guī)劃模型，調(diào)整船舶的分配順序，設(shè)計(jì)了新的啟發(fā)式算法，并通過(guò)VB6.0編程進(jìn)行了大規(guī)模的仿真算例實(shí)驗(yàn)，證明了模型和算法的可行性和有效性。Park Young Man等(2003)[6]針對(duì)連續(xù)型泊位與岸橋協(xié)調(diào)調(diào)度問(wèn)題，設(shè)計(jì)兩階段求解算法進(jìn)行求解，并通過(guò)大量的數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)證明了方法的有效性。

綜上所述，在求解泊位和岸橋的協(xié)調(diào)調(diào)度問(wèn)題時(shí)大都只是考慮了船舶的在港時(shí)間這單一目標(biāo)，而對(duì)于港口自身而言，碼頭的成本最低也是碼頭在規(guī)劃港口的一個(gè)重要考慮因素。通過(guò)多目標(biāo)遺傳算法改進(jìn)算法對(duì)岸橋調(diào)度和泊位聯(lián)合調(diào)度問(wèn)題進(jìn)行求解，結(jié)合港口內(nèi)泊位和岸橋調(diào)度實(shí)際情況，并通過(guò)算例驗(yàn)證了所提算法的有效性和可行性。

一﹑ 泊位與岸橋協(xié)同調(diào)度流程與調(diào)度模型構(gòu)建

(一) 調(diào)度流程的確定

集裝箱碼頭作業(yè)系統(tǒng)包括集裝箱運(yùn)輸子系統(tǒng)、泊位子系統(tǒng)和堆場(chǎng)子系統(tǒng)。各系統(tǒng)相互銜接配合來(lái)完成整個(gè)集裝箱從船舶到堆場(chǎng)的裝卸作業(yè)，其中泊位子系統(tǒng)由泊位、岸橋和船舶三要素組成，涉及到各泊位分配和岸橋調(diào)度兩方面，泊位分配和岸橋的調(diào)度又直接影響船舶的裝卸作業(yè)時(shí)間。泊位子系統(tǒng)中效率的高低直接影響到港口物流公司效益和對(duì)外信譽(yù)，是整個(gè)集裝箱碼頭作業(yè)的瓶頸環(huán)節(jié)。

結(jié)合港口船舶往來(lái)實(shí)際情況，針對(duì)泊位子系統(tǒng)中泊位和岸橋的聯(lián)合調(diào)度問(wèn)題來(lái)進(jìn)行研究。泊位與岸橋的協(xié)調(diào)調(diào)度流程見(jiàn)圖1。

(二) 調(diào)度模型的建立

1. 泊位分配和岸橋調(diào)度的假設(shè)

假設(shè)1待靠泊的船舶沒(méi)有水深等物理上限制。

假設(shè)2岸橋一旦為某船舶服務(wù)，為該船舶裝卸完畢后方可為下一艘船舶服務(wù)。

假設(shè)3不考慮裝卸過(guò)程中岸橋的故障和集裝箱翻箱情況。

假設(shè)4若提供給某個(gè)船舶服務(wù)的岸橋超過(guò)2個(gè)及以上，則分配的岸橋位置必須相鄰。

假設(shè)5船舶靠泊以后立刻就有岸橋?yàn)橹?wù)，否則不讓該船舶?？坎次?。

假設(shè)6為某船舶服務(wù)的岸橋數(shù)不得大于該船舶所允許的最大岸橋數(shù)，服務(wù)于同一船舶的不同岸橋的起始時(shí)間可不同，但必須同時(shí)結(jié)束方服務(wù)，保證現(xiàn)正在接受服務(wù)的船舶能在最短時(shí)間內(nèi)離港。

假設(shè)7船舶之間安全距離計(jì)入船舶自身長(zhǎng)度。

2. 模型建立

為便于建立模型，引入一些符號(hào)：S為連續(xù)型泊位總長(zhǎng)度，單位m；|Q|為岸橋集合，|Q|={1,2,…,q}，總數(shù)為Q；Z為船舶集合，Z={1,2…i,…j,…，|Z|}，i，j為船舶編號(hào)，并且以到港時(shí)間先后編號(hào)，即i比j先到；船舶i安全?？亢笏加玫目臻g長(zhǎng)度為L(zhǎng)i；T0為計(jì)劃周期內(nèi)單位時(shí)間集合；gq為岸橋q單位時(shí)間內(nèi)的裝卸效率；Ni為船舶i上集裝箱的個(gè)數(shù)；Wi為船舶i進(jìn)入碼頭錨地等待接受服務(wù)的時(shí)間;Ri為船舶i裝卸完畢離開(kāi)港口的時(shí)間;Ei為船舶i開(kāi)始裝卸工作的時(shí)間；pi為船舶i的偏好靠泊位置；bi為船舶i?？康钠鹗嘉恢?；iq，t為q岸橋t時(shí)刻所服務(wù)的船舶；yij為0～1變量，若第i艘船在第j艘船開(kāi)工之前結(jié)束服務(wù)，則為1，否則為0；zij為0～1變量，若第i艘船停泊在第j艘船的下方(如圖2中船舶3和船舶2的關(guān)系)則為1，否則為0；hit為0～1變量，如果t時(shí)段第i艘船在泊位中接受服務(wù)時(shí)為1，否則為0；Yk,i,t為0～1變量，如果在t時(shí)刻船舶i停靠在了岸線k處則為1，否則為0；Wq,i, t為0～1變量，如果岸橋q在t時(shí)刻為船舶i服務(wù)則為1，否則為0；設(shè)Tq，i為岸橋q對(duì)船舶i進(jìn)行服務(wù)的時(shí)刻，如果q沒(méi)有對(duì)船舶i進(jìn)行服務(wù)則Tq，i為0；Mmax,i為第i艘船所能容納的最大岸橋數(shù)。

以計(jì)劃周期內(nèi)單位時(shí)間集合T為橫坐標(biāo)，以連續(xù)型泊位總長(zhǎng)度S為縱坐標(biāo)，建立連續(xù)型泊位-時(shí)間坐標(biāo)系見(jiàn)圖2。

3. 目標(biāo)函數(shù)

連續(xù)型泊位與岸橋聯(lián)合調(diào)度多目標(biāo)優(yōu)化模型的目標(biāo)分別是最小化船舶總在港時(shí)間和最小化碼頭的服務(wù)(生產(chǎn))成本。

(1)最小化船舶總在港時(shí)間。在泊位和岸橋的聯(lián)合調(diào)度中，由圖2可以看出，各個(gè)船舶到港的時(shí)間已經(jīng)確定的，如何合理的安排船舶到固定的泊位靠泊裝卸就成為港口工作人員首要解決的問(wèn)題，減少總在港時(shí)間不僅有利于港口服務(wù)效率的提高，還有利于提高港口的對(duì)外信譽(yù)，吸引更多的船舶選擇該港口進(jìn)行裝卸。

船舶的總在港時(shí)間既船舶離開(kāi)時(shí)間與船舶到港時(shí)間之差，故文中考慮的最小化船舶總在港時(shí)間的模型可以表示為

(1)

(2)碼頭服務(wù)成本。在集裝箱碼頭實(shí)際運(yùn)作過(guò)程中，港口根據(jù)各船舶預(yù)定到港時(shí)間，預(yù)先對(duì)船舶進(jìn)行泊位和岸橋的分配；如果船舶不能按時(shí)到達(dá)預(yù)定的泊位就會(huì)造成后續(xù)工作的延誤，勢(shì)必會(huì)增加拖車的調(diào)動(dòng)和岸橋的移動(dòng)距離的增加進(jìn)而增加裝卸成本。由于岸橋移動(dòng)單位距離成本是一定的，可將碼頭服務(wù)成本轉(zhuǎn)換成最小化岸橋移動(dòng)距離，即本文中最小化碼頭服務(wù)成本模型的目標(biāo)函數(shù)可以寫為

(2)

(3)

(4)

(5)

hit≤0t

(6)

(7)

(8)

(bi+Li-bj)(Ej-Ei)≤0Ej,Ei∈T0

?i,j∈|Z|

(9)

(10)

?t∈T0

(11)

?t∈T0

(12)

?t∈T0

(13)

(14)

(15)

Wq+1,i,t+Wq-1,i,t-Wq,i,t={-1,0,1}?t∈T0?q,q±1∈Q?i∈|Z|

(16)

Yk,j,t=hjt?t∈T0k∈S?j∈|Z|

(17)

式(3)～式(17)約束條件：式(3) 為所有岸橋總服務(wù)的集裝箱個(gè)數(shù)大于所有船舶所裝集裝箱數(shù)量；式(4)為某船舶工作岸橋數(shù)必須小于該船舶最大服務(wù)岸橋數(shù)量；式(5)為泊位被占用時(shí)間等于船舶接受岸橋服務(wù)時(shí)間；式(6)為船舶沒(méi)有到達(dá)之前不會(huì)被服務(wù)；式(7)為船舶結(jié)束服務(wù)之前，一直有岸橋?yàn)樵摯斑M(jìn)行服務(wù)；式(8)為在不影響其他船只的情況下，為確保單個(gè)船只的在港時(shí)間最短，為同一船舶服務(wù)的岸橋可以不同時(shí)開(kāi)始為該船舶工作，但需同時(shí)結(jié)束工作；式(9)為圖2中各船舶空間和時(shí)間位置不會(huì)有重疊；式(10)為船舶從開(kāi)始接受服務(wù)到結(jié)束服務(wù)之前不會(huì)被打斷；式(11)為船舶一旦有岸橋?yàn)橹?wù)，必須占用泊位岸線；式(12)為若某段泊位岸線被某船舶所占用接受服務(wù)，則會(huì)一直被占用直到該船舶離開(kāi)；式(13)為任意時(shí)刻工作中的岸橋數(shù)不可大于該碼頭岸橋總數(shù)；式(14)為所有在泊位中?？康拇罢加玫目臻g長(zhǎng)度小于泊位長(zhǎng)度；式(15)為船舶?？堪毒€后，占用岸線長(zhǎng)度等于船舶空間長(zhǎng)度；式(16)為同一艘船舶服務(wù)的岸橋必須是相鄰的；式(17)為船舶一旦在泊位中接受服務(wù)，必須占用岸線，兩個(gè)數(shù)存在數(shù)值上的相等性。

二﹑調(diào)度模型算法實(shí)現(xiàn)

多目標(biāo)遺傳算法(multi-objective genetic algorithm, MOGA)在協(xié)調(diào)調(diào)度方面應(yīng)用廣泛，在基本遺傳算法中，在進(jìn)化初期，個(gè)體較分散，差異比較大，交叉產(chǎn)生更好個(gè)體的可能性也較大，求解過(guò)程容易出現(xiàn)早熟的現(xiàn)象，在進(jìn)行局部搜索時(shí)能力有所欠缺。選用多目標(biāo)遺傳算法，通過(guò)自適應(yīng)機(jī)制來(lái)控制交叉和變異概率，加快進(jìn)化過(guò)程，在進(jìn)化的后期，個(gè)體差異較小，更應(yīng)當(dāng)增大交叉概率來(lái)使得更優(yōu)的個(gè)體得到盡快的遺傳。

(一) 多目標(biāo)遺傳算法整體框架構(gòu)建

多目標(biāo)遺傳算法的基本流程如圖3所示。泊位和岸橋的動(dòng)態(tài)調(diào)度中，計(jì)劃周期開(kāi)始時(shí)，碼頭處于工作狀態(tài)下，且有一部分船舶正在接受裝卸服務(wù)，船舶按預(yù)計(jì)到達(dá)港口時(shí)間進(jìn)入碼頭錨地等待，按照先到先服務(wù)和優(yōu)先級(jí)及從泊位兩頭至中間開(kāi)始的原則對(duì)船舶進(jìn)行泊位分配。先輸入泊位和岸橋的初始狀態(tài)，而后輸入待接受服務(wù)船舶的信息，包括船舶吃水、船舶空間長(zhǎng)度、到港時(shí)間等，檢查所有待分配船舶都是否已經(jīng)配置完畢。

關(guān)于岸橋的分配，需遵循每艘船舶分配岸橋的連續(xù)型和無(wú)交叉性的原則。且需小于船舶工作允許的最大岸橋數(shù)并大于船舶工作的最小岸橋數(shù)。若船舶分配了岸橋，就記錄相關(guān)信息。

(二) 算法步驟

2.2.3 居民對(duì)福州城市林業(yè)成效感知差異性分析 就福州市民對(duì)福州城市林業(yè)綜合評(píng)價(jià)的單因素進(jìn)行方差分析，結(jié)果(表5)顯示，福州市民對(duì)城市森林在各區(qū)均勻度，結(jié)構(gòu)布局的喬灌草比例，城市森林覆蓋率，噪聲，滿足市民休閑、游憩、觀光等精神需要感知方面存在顯著性差異；經(jīng)多重比較后發(fā)現(xiàn)，臺(tái)江區(qū)與晉安區(qū)、倉(cāng)山區(qū)、鼓樓區(qū)、馬尾區(qū)在均勻度、噪聲、精神需要、城市森林覆蓋率、喬灌草比例方面差異顯著，其他區(qū)域的市民在這些單因素感知方面差異不顯著。

1. 染色體編碼設(shè)計(jì)和初始解生成

在求解港口泊位和岸橋的調(diào)度問(wèn)題時(shí)，可以分解成兩個(gè)問(wèn)題，即岸橋分配的排序問(wèn)題和泊位分配的指派問(wèn)題。某船舶岸橋數(shù)量的分配和泊位的分配之間又是相互聯(lián)系、相互制約的。

圖4為(|V|×3)染色體編碼。染色體的每一列代表待服務(wù)船舶相關(guān)信息。以第二列為例，船舶2的靠泊服務(wù)時(shí)間是3，在岸線靠泊位置是20，分配給船舶2最多狀態(tài)岸橋數(shù)量是2。

2. 種群初始化

為保證初始生成的種群多樣性，防止種群在進(jìn)化過(guò)程中產(chǎn)生不可解，使用隨機(jī)生成的方法。即子染色體1中船舶的開(kāi)始服務(wù)時(shí)間的先后順序符合在滿足每艘船舶只在泊位中停泊一次的原則隨機(jī)從船舶集合選取?？坎吹牟次灰矎牟次患现须S機(jī)產(chǎn)生；為船舶服務(wù)的作業(yè)岸橋從岸橋集合中隨機(jī)選取。

船舶編號(hào)船舶1船舶2船舶2船舶4船舶5子染色體1(開(kāi)始時(shí)間)0381526子染色體2(靠泊位置)420365790子染色體3(分配岸橋數(shù)量)22342

圖4染色體編碼說(shuō)明

3. 適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計(jì)

基本的遺傳算法是按照與個(gè)體適應(yīng)度成正比的概率，來(lái)決定當(dāng)前群體中個(gè)體遺傳到下一代群體的概率，即適應(yīng)度高低與個(gè)體遺傳到下一代的概率大小成正比。適應(yīng)度函數(shù)為

(2)自適應(yīng)變異操作。對(duì)于變異操作，是為了保證種群在迭代過(guò)程中的多樣性。文章中第一行和第二行基因按式(18)進(jìn)行變異操作，其中

r

為一個(gè)(0，1)的隨機(jī)數(shù)，

G

為當(dāng)前迭代次數(shù)，

s

為變異步長(zhǎng)參數(shù)，Δ為變動(dòng)范圍。

(18)

染色體的第三行基因，即岸橋分配數(shù)量在[Mmin,i,Mmax，i]范圍內(nèi)隨機(jī)取值作為自適應(yīng)變異后的基因值。

標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法的交叉概率是固定的，但在進(jìn)化的初期，個(gè)體差異比較大，交叉產(chǎn)生更好個(gè)體的可能性也較大，因此應(yīng)當(dāng)增大交叉概率，加快進(jìn)化過(guò)程，在進(jìn)化的后期，個(gè)體差異較小，更應(yīng)當(dāng)增大交叉概率來(lái)使得更優(yōu)的個(gè)體得到盡快的遺傳。根據(jù)適應(yīng)度值的大小，既要避免算法收斂與局部最優(yōu)，也應(yīng)當(dāng)防止優(yōu)良的基因收到破壞。這里采用改進(jìn)后的多目標(biāo)遺傳算法[9]構(gòu)造Pc和Pm的表達(dá)式為

式中：Pc1、Pc2、Pm1、Pm2分別為預(yù)先定義的參數(shù)；fmax為各代種群中最大的適應(yīng)度值；favg為每代種群平均適應(yīng)度值；f′為發(fā)生交叉變異的兩個(gè)個(gè)體中較大的適應(yīng)度值；f為變異個(gè)體的適應(yīng)度值。

式中：c為染色體編號(hào)；α為與問(wèn)題規(guī)模相關(guān)的參數(shù)。

采用多目標(biāo)遺傳算法通過(guò)上述兩式來(lái)根據(jù)每個(gè)基因的適應(yīng)度大小，自適應(yīng)來(lái)調(diào)整其雜交概率和變異概率的大小。

4. 優(yōu)解保存策略[11]

將染色體第一代進(jìn)化產(chǎn)生的n個(gè)解作為現(xiàn)有非劣解集保存，個(gè)數(shù)由多目標(biāo)問(wèn)題的特性及需要的非劣解數(shù)量要求來(lái)確定，一般取種群個(gè)體總數(shù)的5%～15%。并對(duì)以后每一代進(jìn)化所產(chǎn)生的最優(yōu)的一系列解與原有的非劣解集依據(jù)，即

fi(x*)≥fi(xi)i=1,2,…,n

對(duì)所產(chǎn)生的解進(jìn)行比較，用所產(chǎn)生的更好的解替代原有的劣解。因此，計(jì)算結(jié)束時(shí)所得到的解就是算法中產(chǎn)生的最好的非劣解，繼而構(gòu)成非劣解集。

三﹑算例分析

集裝箱碼頭岸線長(zhǎng)度為1 200 m，該碼頭有10臺(tái)岸橋可以使用，岸橋從左向右編號(hào)，船舶以先后到達(dá)港口編號(hào)，船舶長(zhǎng)度包括船舶之間安全距離在內(nèi)，計(jì)劃期內(nèi)到達(dá)港口的船舶信息如表1所示。

根據(jù)文獻(xiàn)[12]選擇Pc1=0.7，Pc2=0.3，Pm1=0.07，Pm2=0.1，通過(guò)Matlab編程求解泊位-岸橋調(diào)度模型，可得最優(yōu)解。目標(biāo)函數(shù)1的值為57.6，即總船舶在港時(shí)間為57.6 h；目標(biāo)函數(shù)2的最優(yōu)解為880，即岸橋總的偏移程度為880 m。

表1　計(jì)劃期內(nèi)港口-船舶信息

調(diào)度結(jié)果如表2所示。

表2　岸橋-泊位調(diào)度結(jié)果

四、 結(jié)語(yǔ)

船舶在港時(shí)間直接影響航運(yùn)公司利益，而岸橋服務(wù)時(shí)間直接影響港口自身利益。船舶的在港時(shí)間由裝卸服務(wù)作業(yè)的時(shí)間和船舶等待服務(wù)時(shí)間組成，且這兩個(gè)時(shí)間也存在一定關(guān)系。到港的各個(gè)船只的在港時(shí)間也是相互制約、相互影響的，通過(guò)泊位分配和岸橋配置的協(xié)調(diào)調(diào)度優(yōu)化，將泊位的分配和岸橋的調(diào)度看成一個(gè)整體，意在找到一個(gè)各船舶在港時(shí)間的平衡點(diǎn)，通過(guò)合理的調(diào)度和分配，充分考慮港口的成本和船舶的總在港時(shí)間，達(dá)到保證船舶公司和港口的雙方利益的目的。

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Method for Solving Multi-Objective Problem of Continuous Berths and Quay Cranes

Tang Qi, Hua Jianhui

(School of Management, Tianjin Polytechnic University, Tianjin 300387, China)

Abstract:As the scarce resource in container terminal, berth and shore bridge coordination scheduling quality directly affects the efficiency of terminal handling and port foreign credit.For container continuous berths and quay crane cooperative scheduling problem,shortening the time of stay in port in the ship, this paper put forward berth and quay crane scheduling optimization model in order to reduce the working of ships at berth quay handling time and total working time of the objective function, moreover, proposing adaptive genetic algorithm to solve the mathematical model and to demonstrate the feasibility, effectiveness of the algorithm through the experimental data.

Keywords:continuous berth; crane; multi-objective genetic algorithm; cooperative scheduling

中圖分類號(hào)：TP391;U691

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1008-4339(2016)01-044-06

通訊作者：滑建輝, huajianhui@126.com.

作者簡(jiǎn)介：湯齊(1965—),男,博士,教授.

基金項(xiàng)目：天津市教委社會(huì)科學(xué)重大基金資助項(xiàng)目(2014ZD34);天津市哲學(xué)社會(huì)科學(xué)規(guī)劃基金資助項(xiàng)目(TJZDWT130311).

收稿日期：2015-03-13.