網(wǎng)格化集裝箱船全航線優(yōu)化配載問題研究

王君紅

摘 要：本文是在知道各港口待配載的集裝箱數(shù)量和箱重的前提下，對全航線進(jìn)行集裝箱配載。采用網(wǎng)格化的方法對算法進(jìn)行設(shè)計(jì)，即將船舶的每個BAY位分為6個區(qū)間，船艙和甲板上各三個。在保證不產(chǎn)生倒箱的情況下，以靜心矩增加值最大化為目標(biāo)來構(gòu)建模型。

關(guān)鍵詞：集裝箱船；配載；倒箱

中圖分類號： U695 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A 文章編號： 1673-1069（2016）11-167-2

0 引言

集裝箱船運(yùn)輸過程中，好的配載計(jì)劃可以保障集裝箱的運(yùn)輸安全，提高公司的營運(yùn)效率，降低營運(yùn)成本[1]。在集裝箱運(yùn)輸發(fā)展的初期，由于港口的吞吐量不多，集裝箱船的裝載箱量少，港口工作人員根據(jù)豐富的工作經(jīng)驗(yàn)來完成配載圖的設(shè)計(jì)。現(xiàn)今，集裝箱船的發(fā)展呈大型化趨勢，即使工作人員的經(jīng)驗(yàn)很豐富，也不可能做好配載，因?yàn)楣ぷ髁繉?shí)在太大，這就促使了人們在集裝箱自動化配載方面的研究。

1 基本概念及定義

1.1 裝箱矩陣

為了方便統(tǒng)計(jì)集裝箱船在各港口的集裝箱配載量，定義如式1.1所示：

T表示裝箱（運(yùn)輸）矩陣。式1.1中：Tij表示裝箱港為i（i=1，2，……，P-1）進(jìn)行裝箱、同時目的港為j（j=2，3，……，P）的集裝箱數(shù)量。這里當(dāng)i≥j時，Tij=0，（在i港口裝載的集裝箱只能在j（j>i）港口進(jìn)行卸載），所以裝箱（運(yùn)輸）矩陣T是一個上三角矩陣[2]。

1.2 船舶Bay位網(wǎng)格化

每個Bay位對應(yīng)三個艙蓋[3]，將Bay位分成船艙和甲板上下兩部分共6個區(qū)間，船艙和甲板上各三個，如圖1所示：

2 配載模型

2.1 問題描述

本文旨在研究集裝箱船舶的配載優(yōu)化問題，在起始港開始裝載集裝箱，然后依次在中間掛靠港先卸下以該港口為目的港的箱子，再裝載以后續(xù)港為目的港箱子，到最終目的港口卸載所有集裝箱，在此過程中在保證不產(chǎn)生倒箱的情況下，以靜心矩增加值最大化為目標(biāo)來構(gòu)建模型。

2.2 模型假設(shè)

①已知船的物理結(jié)構(gòu)，即船舶擁有的Bay位數(shù)量、每個Bay位中可裝箱的層數(shù)和列數(shù)以及該Bay位箱位總數(shù)量信息己知；②每個港口的集裝箱配載信息己知，即在每個港口集裝箱的裝卸數(shù)量、箱內(nèi)的貨物類型、箱子的外形尺寸及每個箱子的重量等；③假設(shè)該航線共有P個港口，第一個港口為起始港，在起始港時集裝箱船上沒有配載集裝箱，即所有Bay位中的箱子數(shù)量為零，在中間掛靠港口先卸載以該港口的集裝箱，再裝載后續(xù)港口的集裝箱，在第P個港口（即最后一個港口）卸下所有的集裝箱；④假設(shè)一個航次中可以裝載所有集裝箱；⑤不考慮冷藏箱和危險品箱的配載，即這兩種集裝箱由配載人員直接指定在船上的位置；⑥假設(shè)Bay位與艙蓋是一一對應(yīng)的關(guān)系；⑦假設(shè)所有集裝箱都是20ft，不考慮40ft集裝箱的配載。

2.3 數(shù)學(xué)模型

①設(shè)計(jì)變量及參數(shù)

B={01，02，03，……n}表示由船上bay位標(biāo)號組成的集合；C（p）={cp1，cp2，……，cpi，……，cpn}，其中cpi表示在港口p，船上Bay i中的集裝箱數(shù)量；E（p）={ep1，ep2，……，epi，……，epn}，其中epi表示在港口p，船上Bay i中的空箱位數(shù)量；W（p）={wp1，wp2，……，wpi，……，wpn}，其中wpi表示在港口p，船上Bay i中的集裝箱總重；X={X1，X2，……，Xi……，Xn}，其中Xi表示船上Bay i的X坐標(biāo)；R={R1，R2，……，Ri……，Rn}，其中Ri表示Bay i的row（列數(shù)）集合；T={T1，T2，……，Ti……，Tn}，Ti表示Bay i的tier（層數(shù)）集合；J表示所有j港箱（以j為目的港的集裝箱）的集合，container（j）∈J，；cell（i，r，t）：Bay i中，r列，t層的箱位號；Wp（i，t）：在p港口，集裝箱船上Bay i上所有t層箱子的總重量；h（t）：表示集裝箱船與第t層集裝箱的垂直重心距；Tpd：表示以p為貨源港，d為目的港的集裝箱數(shù)量。

statep（i，r，t）=1，在港口p，cell（i，r，t）

0，否則

②目標(biāo)函數(shù)及約束

目標(biāo)函數(shù)：maxf2=W（i，t）·h（t） （2.1）

約束條件：

X（is）-c≤0，p=1，2，K，P-1，i=1，2，K，n （2.2）

T-X（i，s）=0 （2.3）

e-T≥0 （2.4）

stat（i，r，t）≤1，?containrt（j）∈J p=1，2，K，P j=p+1，p+2，K，P（2.5）

stat（i，r，t）≤1，?cell（i，r，t），p=1，2，K，P （2.6）

stat（i，r，t）-stat（i，r，t+1）≥0，?cell（i，r，t） （2.7）

Δ·m+W·X-Δ·c·L

≤

M，p=1，2，K，P（2.8）

t≤≤0 （2.9）

式（2.1）為目標(biāo)函數(shù)，表示靜心矩增加值越高越好；式（2.2）表示在港口p，Bay位中集裝箱的數(shù)量不大于Bay位中箱位的數(shù)量；式（2.3）表示各港口配載集裝箱數(shù)量和等于全航線裝運(yùn)箱子總數(shù)；式（2.4）表示箱位數(shù)量限制，船舶在某一港口的空箱位數(shù)量大于該港口載箱量；式（2.5）表示每個集裝箱僅占用一個箱位；式（2.6）表示每個箱位僅裝載一個集裝箱；式（2.7）表示如果Bay i 的第r列第t層沒有放置集裝箱，則第t+1層不能堆放集裝箱；式（2.8）表示船舶縱向強(qiáng)度約束，其中△0為空船排水量，△為計(jì)算狀態(tài)下的排水量，LBP為船長，[Ms]為船舶靜水彎矩許用值；式（2.9）表示船舶吃水差要保持在合適的范圍內(nèi)。

3 實(shí)例分析與比較

在考慮了吃水差和縱向強(qiáng)度兩個約束條件之后，比較分析4種已知的裝箱矩陣，對求得的每個裝箱矩陣的最優(yōu)解的各港口的初穩(wěn)性高度進(jìn)行比較，如圖2所示：

由圖2可知，在4種方式下船舶產(chǎn)生的初穩(wěn)性高度波動幅度較小，且一直保持在穩(wěn)性安全的范圍內(nèi)，基本滿足穩(wěn)性約束的限制。

4 結(jié)論

本文的研究成果可以為集裝箱港口裝船船舶配載作業(yè)提供一定的決策依據(jù)，從而在集裝箱船箱位的利用率最大化的情況下，減少各港口的倒箱量，并通過合理調(diào)節(jié)壓載水來提高船舶營運(yùn)效率。

參 考 文 獻(xiàn)

[1] 曲田.集裝箱船舶智能配載優(yōu)化問題研究[D].大連：大連海事大學(xué)，2011.

[2] 張維英.集裝箱船全航線配載智能優(yōu)化研究[D].大連：大連理工大學(xué)，2005.

[3] 汪益兵.集裝箱船舶滿載航行零壓載水方案[J].上海海事大學(xué)學(xué)報，2008，29（2）：18-20.

[4] 陳哲.集裝箱船舶支線運(yùn)輸航線優(yōu)化設(shè)計(jì)[D].大連：大連海事大學(xué)，2011.