平行系統(tǒng)方法在自動(dòng)化集裝箱碼頭中的應(yīng)用研究

鄭松 吳曉林 王飛躍 林東東 鄭蓉 柯偉林 池新棟 陳德旺

隨著經(jīng)濟(jì)全球化的發(fā)展,目前國(guó)際貿(mào)易中大部分貨物是采用集裝箱的方式進(jìn)行運(yùn)輸?shù)?港口承擔(dān)著集裝箱的水陸裝卸及暫存功能,如何提高集裝箱運(yùn)輸過程中港口的作業(yè)效率,降低產(chǎn)品的總成本,已成為全球物流業(yè)共同關(guān)注的課題[1].從多個(gè)國(guó)家在港口自動(dòng)化方面的長(zhǎng)期探索及實(shí)踐來看,引入自動(dòng)化集裝箱碼頭信息控制系統(tǒng)(Container terminal information control systems,CTICS)是提高港口作業(yè)效率的主要途徑[2?5].自1993年世界上第一個(gè)自動(dòng)化集裝箱碼頭控制系統(tǒng)在荷蘭鹿特丹港投入運(yùn)行以來,自動(dòng)化碼頭技術(shù)在港機(jī)設(shè)備改進(jìn)和碼頭管理軟件的優(yōu)化上經(jīng)歷了四代的發(fā)展和演化,但是到目前為止全球也只有為數(shù)不多的幾個(gè)自動(dòng)化集裝箱碼頭在運(yùn)行.其根本原因就在于CTICS是一類典型的復(fù)雜系統(tǒng),內(nèi)含不計(jì)其數(shù)的作業(yè)方案和大量的約束條件,其工程實(shí)現(xiàn)難度很大.如何在滿足最短時(shí)間和最低能源消耗等優(yōu)化指標(biāo)的前提下,完成具有間歇和批次特征的集裝箱轉(zhuǎn)運(yùn)任務(wù),是涉及到數(shù)學(xué)、控制、管理和計(jì)算機(jī)等多個(gè)學(xué)科的復(fù)雜問題.目前所使用集裝箱碼頭自動(dòng)化系統(tǒng)計(jì)算環(huán)境結(jié)構(gòu)都非常復(fù)雜,子系統(tǒng)之間耦合性強(qiáng),它的設(shè)計(jì)、開發(fā)和運(yùn)維的成本非常高,這在很大程度上抵消了自動(dòng)化系統(tǒng)效率提升所帶來的效益.因此,如何判定一種計(jì)算結(jié)構(gòu)和相應(yīng)的控制算法是否科學(xué)和有效就成為了CTICS研究和應(yīng)用中亟待解決的一個(gè)科學(xué)問題.平行系統(tǒng)理論為此提供了有效的方法.

平行系統(tǒng)是指由某一個(gè)自然的物理系統(tǒng)和對(duì)應(yīng)的一個(gè)或多個(gè)虛擬或理想的人工系統(tǒng)所組成的共同系統(tǒng)[6].在這一共同系統(tǒng)中,人工系統(tǒng)被認(rèn)為是實(shí)際復(fù)雜系統(tǒng)另一種可能的實(shí)現(xiàn)方式,能夠以更加主動(dòng)的、動(dòng)態(tài)適應(yīng)的方式介入物理系統(tǒng)的管理和控制,從而降低復(fù)雜系統(tǒng)的研究難度[7?8].如何在降低CTICS復(fù)雜性的同時(shí)又能提高其控制品質(zhì)是自動(dòng)化集裝箱碼頭工程技術(shù)研究與發(fā)展的主要目標(biāo).前者主要依靠分布式計(jì)算[9]來實(shí)現(xiàn),后者則可依靠虛實(shí)交互的技術(shù)來解決[10].雖然平行系統(tǒng)理論在這方面能夠發(fā)揮重要作用,但是我們?nèi)绾文軌蛴行瓿善叫邢到y(tǒng)中的計(jì)算任務(wù),目前的研究相對(duì)不足.

為此,本文提出一種平行集裝箱碼頭信息控制系統(tǒng)(Parallel container terminal information control systems,PCTICS)體系架構(gòu),并研究該系統(tǒng)的計(jì)算環(huán)境,以滿足平行系統(tǒng)虛實(shí)互動(dòng)的計(jì)算要求.我們認(rèn)為,在平行世界里,人工系統(tǒng)和物理系統(tǒng)的計(jì)算環(huán)境應(yīng)該具有算法及執(zhí)行的一致性,才能保證計(jì)算實(shí)驗(yàn)的有效性,才能滿足虛實(shí)交互的技術(shù)要求.在這里我們采用數(shù)據(jù)引擎的理論與方法來建立這樣一種計(jì)算環(huán)境,并通過多代理軟件工程的方法建立了碼頭信息控制人工系統(tǒng)的分布式結(jié)構(gòu).利用數(shù)據(jù)引擎的可視化與可動(dòng)態(tài)重構(gòu)的特性,對(duì)該人工系統(tǒng)進(jìn)行了計(jì)算實(shí)驗(yàn),同時(shí)也探討了平行控制工程實(shí)現(xiàn)的基本原理,從而為碼頭信息控制系統(tǒng)的發(fā)展開辟了一條新的途徑.本文其余部分結(jié)構(gòu)如下.第1節(jié)介紹了集裝箱碼頭信息控制系統(tǒng)相關(guān)技術(shù)的研究現(xiàn)狀.第2節(jié)闡述了平行控制與數(shù)據(jù)引擎的基本原理.第3節(jié)給出平行碼頭的定義及平行碼頭信息控制系統(tǒng)的體系架構(gòu).第4節(jié)介紹平行碼頭算法組態(tài)與系統(tǒng)部署.第5節(jié)展示了平行碼頭的實(shí)驗(yàn)案例與結(jié)果分析.最后在第6節(jié)進(jìn)行了總結(jié)和展望.

1 碼頭信息控制系統(tǒng)

CTICS在全球集裝箱碼頭中應(yīng)用已成為該領(lǐng)域技術(shù)發(fā)展的大趨勢(shì),也是近年來研究的熱點(diǎn)課題[11?14].該系統(tǒng)要求能夠批次地、準(zhǔn)確、高效地處理大量集裝箱的作業(yè)任務(wù),涉及集裝箱進(jìn)出碼頭過程中港機(jī)設(shè)備的調(diào)度、裝卸轉(zhuǎn)運(yùn),以及船圖和庫存等信息的存儲(chǔ)和管理.由于在處理集裝箱碼頭信息控制過程時(shí)存在港灣自然環(huán)境差異、船艙及堆場(chǎng)集裝箱分布變化、自動(dòng)引導(dǎo)車(Automated guided vehicle,AGV)運(yùn)載路線調(diào)整,及操作人員臨時(shí)介入等諸多不確定因素,而且這些因素之間還存在不同程度的相互影響,所以在一般情況下,我們是很難判定一種CTICS是否能夠滿足碼頭生產(chǎn)所有工況的需求.

近年來,學(xué)術(shù)界對(duì)于CTICS的研究大多集中在碼頭系統(tǒng)的架構(gòu)、仿真、產(chǎn)能和效率的評(píng)估上[15?26].Xin等分析了碼頭系統(tǒng)離線調(diào)度存在的問題,采用交互機(jī)來降低集裝箱處理系統(tǒng)的延遲,以節(jié)省系統(tǒng)調(diào)度時(shí)間[27].Homayouni等從理論上分析了采用遺傳算法提高碼頭設(shè)備調(diào)度的可行性和性能[28].Yang等構(gòu)建了一個(gè)基于參數(shù)化設(shè)計(jì)思想的新型仿真系統(tǒng),對(duì)采用軌道交通的自動(dòng)化碼頭效率進(jìn)行了分析評(píng)估[29].Kim等設(shè)計(jì)了一種基于Java的面向?qū)ο蟮姆抡嫦到y(tǒng),用于自動(dòng)化碼頭的控制策略研究[30].Xin等提供了一種以節(jié)能的方式提高自動(dòng)化集裝箱碼頭處理能力的方法,可有效降低碼頭成本,提高產(chǎn)量[31].

鑒于多代理系統(tǒng)具有分布式并行處理和可維護(hù)性高等特點(diǎn),許多研究者也十分關(guān)注如何應(yīng)用多代理系統(tǒng)方法構(gòu)建高效的自動(dòng)化集裝箱碼頭信息控制系統(tǒng),并在碼頭模型、規(guī)劃、調(diào)度和決策等方面取得了顯著的成果[32?36].Thurston等曾設(shè)計(jì)一種基于分布式多智能體系統(tǒng)(Multi-agent system,MAS)的集裝箱碼頭調(diào)度系統(tǒng),并分析了多代理系統(tǒng)在提高碼頭運(yùn)作能力方面的可行性[32].Li等應(yīng)用哈弗架構(gòu)和代理計(jì)算的方法建立了集裝箱碼頭物流系統(tǒng)的運(yùn)算處理模型[33].Rebollo等提出了一個(gè)基于多智能體的系統(tǒng)架構(gòu),用于解決港口集裝箱碼頭的管理問題[34].王祥雪等針對(duì)振華重工碼頭的運(yùn)作特點(diǎn),采用MAS方法將碼頭中的裝卸設(shè)備抽象為具有一系列屬性和方法的智能體,構(gòu)建出自動(dòng)化碼頭協(xié)同作業(yè)系統(tǒng)模型,為自動(dòng)化碼頭調(diào)度優(yōu)化提供一定的理論指導(dǎo)[35].

由于CTICS的復(fù)雜性,早期基于多代理的碼頭系統(tǒng)研究多聚焦在堆場(chǎng)理箱、AGV調(diào)度、泊位控制等碼頭作業(yè)的局部系統(tǒng)中.然而自動(dòng)化碼頭的高效運(yùn)作離不開各子系統(tǒng)的協(xié)同工作,每個(gè)處理單元若不能在架構(gòu)上得到統(tǒng)一地設(shè)計(jì),將導(dǎo)致系統(tǒng)內(nèi)部數(shù)據(jù)交互的成本大幅度上升.因此,近年來針對(duì)整個(gè)CTICS業(yè)務(wù)流程的管理及其控制問題也逐漸受到了學(xué)術(shù)界的關(guān)注.Choi等介紹了一種集裝箱碼頭的企業(yè)資源規(guī)劃(Enterprise resource planning,ERP)系統(tǒng)方法,目的在于處理集裝箱碼頭運(yùn)營(yíng)中整體信息資源整合不足,用戶數(shù)據(jù)斷開和數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確等問題[37].Hoshino等提出了一種以自動(dòng)引導(dǎo)車、自動(dòng)轉(zhuǎn)運(yùn)起重機(jī)(Automatic transfer crane,ATC)和碼頭集裝箱起重機(jī)(Quay crane,QC)為主要設(shè)備的雙層集裝箱裝卸作業(yè)模型,以提高碼頭的運(yùn)營(yíng)效率,并驗(yàn)證了模型的有效性[38].李斌等將經(jīng)典的PID(Proportion integration differentiation)控制引入到港口的生產(chǎn)調(diào)度中,形成了一種新的調(diào)度算法,以此獲得集裝箱碼頭物流系統(tǒng)(Container terminal logistics systems,CTLS)最優(yōu)的生產(chǎn)策略[39].

2 平行控制與數(shù)據(jù)引擎

平行控制是一種基于ACP理論的,以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、虛擬交互為特征的控制方法[8].人工社會(huì)(Artificial societies)、計(jì)算實(shí)驗(yàn)(Computational experiments)和平行執(zhí)行(Parallel execution)是ACP方法的3個(gè)基本構(gòu)成,也是相對(duì)獨(dú)立的組成部分.如圖1所示,平行控制的核心思想是借助人工系統(tǒng)將復(fù)雜系統(tǒng)問題擴(kuò)展為多個(gè)虛擬問題,使得實(shí)際問題簡(jiǎn)單化,然后通過物理系統(tǒng)與人工系統(tǒng)的平行互動(dòng),采用管理與控制、實(shí)驗(yàn)與評(píng)估以及學(xué)習(xí)和訓(xùn)練等方式使物理系統(tǒng)逐步地趨向人工系統(tǒng),最終實(shí)現(xiàn)復(fù)雜系統(tǒng)的控制和管理的目標(biāo)[42?43].平行控制實(shí)質(zhì)上是一種以計(jì)算為主要手段的管理與控制復(fù)雜系統(tǒng)的方法,該方法的提出為研究不可分、不可知的復(fù)雜系統(tǒng)提供了有效的思路和方法[44].具體而言,包括3大步驟:1)利用人工社會(huì)或人工系統(tǒng)對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)進(jìn)行建模;2)利用計(jì)算實(shí)驗(yàn)對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的行為進(jìn)行分析,評(píng)估其可能的后果;3)通過物理系統(tǒng)與人工系統(tǒng)之間的虛實(shí)互動(dòng),以平行執(zhí)行的方式對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的運(yùn)行進(jìn)行有效的管理和控制[8].必須指出,出于對(duì)經(jīng)濟(jì)、安全以及復(fù)雜性的本質(zhì)等方面的考慮,大多數(shù)情況下復(fù)雜系統(tǒng)的研究常常受到各種主觀或客觀因素的影響,無法在物理環(huán)境中進(jìn)行實(shí)驗(yàn),或很難重復(fù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果.平行控制為此創(chuàng)造了極為有利的條件,即借助計(jì)算實(shí)驗(yàn)的手段來滿足物理世界中我們稱之為“不可實(shí)驗(yàn)”和“難以復(fù)現(xiàn)”的復(fù)雜系統(tǒng)研究需求.平行系統(tǒng)的作用與傳統(tǒng)的仿真技術(shù)看似相近,但是它的主要作用是“驗(yàn)證可能”而不單純是“模擬真實(shí)”.

圖1 平行控制的基本原理Fig.1 The basic principle of parallel control

盡管平行控制方法在理論上是可行的,但是它的工程實(shí)現(xiàn)卻非常困難,主要原因有兩個(gè)方面.一是平行系統(tǒng)理論應(yīng)用的主要場(chǎng)合是要在未知的且復(fù)雜的物理系統(tǒng)中研究、開發(fā)、部署和管理相應(yīng)的信息控制系統(tǒng),若采用傳統(tǒng)的軟件工程方法進(jìn)行開發(fā),軟件開發(fā)的工作量很大,且要反復(fù)迭代,開發(fā)成本很高.二是在現(xiàn)實(shí)的物理系統(tǒng)中,要實(shí)現(xiàn)平行控制的目標(biāo),就必須要有一種合適的計(jì)算機(jī)制,使得物理系統(tǒng)與人工系統(tǒng)的計(jì)算環(huán)境能夠保持一致性.這種關(guān)系不應(yīng)僅表現(xiàn)在算法模型層面的一致性,計(jì)算環(huán)境執(zhí)行層面的一致性也極為重要.該計(jì)算機(jī)制可以令人工系統(tǒng)與物理系統(tǒng)無縫對(duì)接,使得人工系統(tǒng)在多次計(jì)算實(shí)驗(yàn)后的結(jié)果就可以有效地作用到物理系統(tǒng),從而實(shí)現(xiàn)平行執(zhí)行.在這樣的計(jì)算環(huán)境中,平行控制算法在“學(xué)習(xí)與培訓(xùn)”、“實(shí)驗(yàn)與評(píng)估”和“管理與控制”三個(gè)階段均能得到連續(xù)的優(yōu)化.

為了實(shí)現(xiàn)上述計(jì)算機(jī)制,我們引入一種稱之為“數(shù)據(jù)引擎”的技術(shù).這是一種能適用于平行系統(tǒng)構(gòu)建需求的計(jì)算環(huán)境,其本質(zhì)是一類基于MAS技術(shù)規(guī)范的數(shù)據(jù)處理機(jī)制,它能夠按照統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的規(guī)范進(jìn)行數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的解釋和驅(qū)動(dòng),并對(duì)控制組態(tài)數(shù)據(jù)的關(guān)系進(jìn)行重構(gòu)[41,45].作為一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的中間件軟件,如圖2所示,數(shù)據(jù)引擎的核心是一種基于內(nèi)存的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫,它與控制對(duì)象以及控制器無關(guān),所以能夠部署在PLC(Programmable logic controller)、IPC(Industrial personal computer)和PC(Personal computer)等不同類型的控制器上.數(shù)據(jù)引擎實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫內(nèi)存放的是一組組態(tài)數(shù)據(jù),它們是從特定的圖形化組態(tài)元件及其連接關(guān)系中編譯而來的.這種組態(tài)元件是可復(fù)用的,它的內(nèi)部均封裝了特定的算法,元件之間的拓?fù)潢P(guān)系決定了相應(yīng)元件的計(jì)算時(shí)序.在計(jì)算過程中,數(shù)據(jù)引擎中的算法執(zhí)行器根據(jù)元件的計(jì)算時(shí)序依序?qū)υ慕M態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,使得控制算法的執(zhí)行過程等同于數(shù)據(jù)引擎實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)更新過程.

數(shù)據(jù)引擎技術(shù)在解決碼頭信息控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和應(yīng)用問題方面優(yōu)勢(shì)明顯,主要原因可歸納為以下4個(gè)方面:1)它是針對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)而設(shè)計(jì)的.數(shù)據(jù)引擎本身是一類具有通信、存儲(chǔ)和計(jì)算能力的服務(wù)單元.單個(gè)數(shù)據(jù)引擎可作為獨(dú)立的服務(wù)代理,用來處理一組相對(duì)簡(jiǎn)單的控制任務(wù),而復(fù)雜的應(yīng)用則可被分解為多個(gè)子問題交由不同服務(wù)代理來處理,從而形成了分布式的多代理控制結(jié)構(gòu),即多引擎計(jì)算環(huán)境.所有數(shù)據(jù)引擎的結(jié)構(gòu)都是相同的,不同數(shù)據(jù)引擎之間可通過數(shù)據(jù)總線相互連接實(shí)現(xiàn)交互.這種多代理結(jié)構(gòu)確保了多引擎之間的強(qiáng)交互性[46],因此非常適用于完成復(fù)雜系統(tǒng)的計(jì)算任務(wù).2)提供了可視化計(jì)算的環(huán)境[46].任何一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng),無論是虛擬的人工系統(tǒng),還是現(xiàn)實(shí)的物理系統(tǒng),如果計(jì)算過程始終呈現(xiàn)“黑盒子”狀態(tài),那么平行系統(tǒng)理論的作用就很難得到最大程度的發(fā)揮.可視化計(jì)算也是判斷計(jì)算實(shí)驗(yàn)效果的有效手段.在數(shù)據(jù)引擎中,可視化功能是通過訪問實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫而實(shí)現(xiàn)的,其可視能力達(dá)到元件級(jí),即每一個(gè)元件輸入輸出和內(nèi)部參數(shù)的變化均為可觀測(cè).3)提供了動(dòng)態(tài)重構(gòu)的機(jī)制[45].算法的在線優(yōu)化是平行系統(tǒng)理論應(yīng)用的一項(xiàng)目標(biāo).平行系統(tǒng)投入運(yùn)行之后,人工系統(tǒng)將伴隨著物理系統(tǒng)長(zhǎng)期運(yùn)行.由于系統(tǒng)任務(wù)存在很大的不確定性,因此除了性能狀態(tài)的動(dòng)態(tài)修正之外,算法結(jié)構(gòu)上的優(yōu)化也必不可少.數(shù)據(jù)引擎技術(shù)提供的動(dòng)態(tài)重構(gòu)機(jī)制可對(duì)此發(fā)揮關(guān)鍵的作用.動(dòng)態(tài)重構(gòu)是一種在系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)進(jìn)行控制算法無擾動(dòng)在線更新的方法,它通過對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫的讀寫而實(shí)現(xiàn).動(dòng)態(tài)重構(gòu)能夠根據(jù)系統(tǒng)運(yùn)行過程中性能指標(biāo)的變化和管理需求的調(diào)整進(jìn)行“隨動(dòng)控制”.重構(gòu)過程不僅能優(yōu)化復(fù)雜系統(tǒng)的各項(xiàng)參數(shù),還可對(duì)算法結(jié)構(gòu)進(jìn)行調(diào)整,以達(dá)到“結(jié)構(gòu)攝動(dòng)”的目的.這是指系統(tǒng)在可接受的、較長(zhǎng)時(shí)間跨度內(nèi),通過算法的微小修正穩(wěn)步地達(dá)到“算法進(jìn)化”效果,同時(shí)盡可能減小對(duì)系統(tǒng)的擾動(dòng),使得在線優(yōu)化過程更加穩(wěn)定和可靠.這個(gè)過程可通過逐步增加、替換或刪除元件的方式來實(shí)現(xiàn).4)具有與硬件無關(guān)的特性[41].數(shù)據(jù)引擎內(nèi)部采用了特定的數(shù)據(jù)建模方法和標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)規(guī)范.從算法執(zhí)行的機(jī)理來看,數(shù)據(jù)引擎的計(jì)算過程等同于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)更新過程.這一特性為復(fù)雜系統(tǒng)虛實(shí)交互創(chuàng)造了條件.由于數(shù)據(jù)引擎與控制器無關(guān),人工系統(tǒng)所采用的虛擬控制器和物理系統(tǒng)中的實(shí)際控制器在軟件上是完全一致的,不同的僅僅是CPU(Central processing unit)等物理器件的性能差異.因此,基于數(shù)據(jù)引擎構(gòu)建的人工系統(tǒng),其業(yè)務(wù)流程和控制算法在執(zhí)行時(shí)和物理系統(tǒng)是完全一致的.通過這樣的設(shè)計(jì),平行系統(tǒng)中人工、物理兩大系統(tǒng)的“趨近等同”就能更加客觀地體現(xiàn)在算法模型的優(yōu)化和修正上.數(shù)據(jù)引擎上述特性大大地降低了平行系統(tǒng)算法設(shè)計(jì)、開發(fā)的復(fù)雜度和成本.

圖2 數(shù)據(jù)引擎原理Fig.2 The principle of data engine

3 平行碼頭的體系架構(gòu)

圖3是采用數(shù)據(jù)引擎作為計(jì)算環(huán)境的平行碼頭基本框架.平行碼頭包括3大要素:物理設(shè)備、人類,以及管理或控制關(guān)聯(lián)的知識(shí)和信息.碼頭內(nèi)含一定數(shù)量的AGV小車、岸橋、龍門吊、控制器、網(wǎng)絡(luò)器件、傳感器和執(zhí)行器等裝備,它們構(gòu)成了一類物理系統(tǒng).而虛擬的管理與控制軟件、裝備模型、控制算法和數(shù)據(jù)中心共同組成了人工系統(tǒng).社會(huì)系統(tǒng)由操作人員組成,人類通過人機(jī)交互界面產(chǎn)生需求信號(hào),同時(shí)傳入物理系統(tǒng)和人工系統(tǒng).在平行碼頭中,人類介入碼頭信息控制系統(tǒng)主要方式有3種,一是因環(huán)境變化或設(shè)備故障導(dǎo)致安全性或效率降低時(shí)所采取的人工干預(yù);二是系統(tǒng)設(shè)備的正常維護(hù)與管理操作;三是對(duì)系統(tǒng)資源調(diào)度與控制算法的優(yōu)化.

如圖3所示,在平行系統(tǒng)中,通過監(jiān)控和對(duì)比“人工”和“物理”兩個(gè)系統(tǒng)的行為和狀態(tài),可以實(shí)現(xiàn)每個(gè)系統(tǒng)未來狀態(tài)的預(yù)測(cè)和評(píng)估,據(jù)此來調(diào)節(jié)各自系統(tǒng)管理和控制的方式[43,47?48].平行碼頭的目標(biāo)就是比較“物理碼頭”和“人工碼頭”的輸出誤差,通過不斷的計(jì)算實(shí)驗(yàn)來引導(dǎo)和調(diào)整物理系統(tǒng),使其輸出滿足特定的要求.平行系統(tǒng)內(nèi)部通過各自的檢測(cè)環(huán)節(jié)形成反饋,從而構(gòu)成了雙閉環(huán)的控制系統(tǒng).平行碼頭的最大特點(diǎn)就是提高人工碼頭的主導(dǎo)地位,它不是一種被動(dòng)仿真、靜態(tài)模擬和離線優(yōu)化的計(jì)算系統(tǒng),而是一種主動(dòng)的而且能夠持續(xù)在線優(yōu)化的計(jì)算系統(tǒng).

平行碼頭的計(jì)算實(shí)驗(yàn)通常由兩個(gè)部分組成.1)人工碼頭的獨(dú)立實(shí)驗(yàn),主要驗(yàn)證控制算法的功能和性能,并獲得自動(dòng)化碼頭的最佳作業(yè)指標(biāo).2)在物理碼頭與人工碼頭并行工作狀態(tài)下的實(shí)驗(yàn),主要驗(yàn)證人工碼頭的設(shè)備模型,以及物理碼頭的控制功能和性能逼近人工碼頭的狀態(tài).當(dāng)出現(xiàn)設(shè)備模型與物理設(shè)備狀態(tài)偏差大,或平行系統(tǒng)中控制功能和性能之間的偏差大情況時(shí),利用平行控制中的修正機(jī)制進(jìn)行調(diào)整.在圖3中,平行的兩類控制器和設(shè)備模型均采用數(shù)據(jù)引擎計(jì)算環(huán)境,因此我們可以利用可視化計(jì)算特性完成平行碼頭中相關(guān)偏差的檢測(cè),同時(shí)可以利用動(dòng)態(tài)重構(gòu)功能對(duì)相應(yīng)的控制算法或設(shè)備模型進(jìn)行在線修正.這種檢測(cè)和修正工作均由數(shù)據(jù)引擎的組態(tài)軟件工具來完成.在平行的兩類控制器中,由于數(shù)據(jù)引擎計(jì)算環(huán)境的一致性,導(dǎo)致它們的控制算法組態(tài)也同樣能保持嚴(yán)格一致,所以人工控制器可以采用低值的計(jì)算設(shè)備而不會(huì)影響到計(jì)算實(shí)驗(yàn)和平行執(zhí)行的效果,這也可以說是數(shù)據(jù)引擎能夠應(yīng)用于平行系統(tǒng)最重要的原因.

圖4(a)、4(b)和4(c)給出了人工碼頭控制算法組態(tài)的構(gòu)建方法.碼頭PCTICS的功能構(gòu)成十分復(fù)雜.如圖4(a)所示,它既要處理龍門吊進(jìn)出箱作業(yè)、AGV水平運(yùn)輸,及岸橋水陸裝卸及其與AGV運(yùn)載集裝箱的交接等設(shè)備調(diào)度和控制處理的任務(wù),又要滿足船舶靠泊、裝卸船、堆場(chǎng)作業(yè)、閘口進(jìn)出箱等計(jì)劃管理事務(wù)的需求.在物理系統(tǒng)中,這兩塊任務(wù)分別由碼頭任務(wù)管理系統(tǒng)(Task management system,TMS)和設(shè)備管理控制系統(tǒng)(Equipment management control system,EMCS)來完成.平行碼頭中人工系統(tǒng)相應(yīng)模型包括設(shè)備控制與管理相關(guān)的基本模型,以及作業(yè)信息統(tǒng)計(jì)和能效分析等評(píng)估模型.

圖3 平行碼頭的架構(gòu)原理Fig.3 The architecture of parallel container terminal

圖4 PCTICS系統(tǒng)構(gòu)成及其應(yīng)用示例Fig.4 The PCTICS function and examples

以EMCS中的堆場(chǎng)雙龍門吊為例,系統(tǒng)功能分為任務(wù)管理、作業(yè)模型、控制策略、數(shù)據(jù)通信和人機(jī)交互等幾個(gè)部分(見圖4(b)).每個(gè)部分的功能都可以通過不同的服務(wù)代理組合及其交互來實(shí)現(xiàn).例如,龍門吊的任務(wù)管理需要考慮人工干預(yù),以及集裝箱架、集卡、AGV等周圍環(huán)境因素的變化,其任務(wù)管理代理就需要與人工交互代理、集裝箱架代理和車道管理代理進(jìn)行信息關(guān)聯(lián).

面對(duì)如此復(fù)雜的功能結(jié)構(gòu),如何讓編程問題簡(jiǎn)單化是本文要解決的關(guān)鍵問題.“模塊化”是設(shè)計(jì)和開發(fā)PCTICS管理和控制程序的重要特點(diǎn).采用模塊化的組態(tài)技術(shù),提升了人工碼頭與物理碼頭之間軟件技術(shù)資源的復(fù)用性,同時(shí)也降低了平行系統(tǒng)設(shè)計(jì)的復(fù)雜性,有利于多代理軟件工程學(xué)方法在自動(dòng)化集裝箱碼頭中的應(yīng)用.圖4(b)是碼頭龍門吊多代理軟件系統(tǒng)的應(yīng)用實(shí)例.圖4(c)是該系統(tǒng)中數(shù)據(jù)引擎內(nèi)嵌的一個(gè)組態(tài)模塊的實(shí)例.這是一個(gè)算法抽象的組態(tài)元件.根據(jù)其算法定義,可以在諸如AGV的電池余量判斷和堆場(chǎng)堆垛空間余量判斷這兩個(gè)完全不相干的代理服務(wù)中同時(shí)引用這個(gè)組態(tài)元件.這就是軟件元件復(fù)用性的作用,即用成熟的計(jì)算資源來完成不同的計(jì)算任務(wù).在這過程中不需要進(jìn)行任何軟件代碼的開發(fā),只需要通過拖拽相應(yīng)的模塊即可完成特定的代理服務(wù)的算法組態(tài).

根據(jù)我們的研究,構(gòu)建一個(gè)中型港口碼頭信息控制系統(tǒng)所需要的組態(tài)元件數(shù)量大約需要50萬個(gè)左右.每個(gè)元件以及由不同元件組合構(gòu)成的具有特定功能的邏輯段均可存入數(shù)據(jù)庫中實(shí)現(xiàn)批量管理和資源復(fù)用.

4 平行系統(tǒng)的算法與組態(tài)

在平行碼頭中,“人工碼頭”信息控制系統(tǒng)的作業(yè)流程與“物理碼頭”完全一致.信息控制過程的算法及模型均被提交到數(shù)百個(gè)數(shù)據(jù)引擎構(gòu)成的平行計(jì)算環(huán)境中運(yùn)行,如圖4(a)所示,管理、控制和設(shè)備三類代理協(xié)同工作可以滿足碼頭的作業(yè)需求,這個(gè)過程涉及閘口、集卡、堆場(chǎng)、龍門吊、AGV、岸橋和船舶等多個(gè)作業(yè)對(duì)象.

以卸船作業(yè)為例,圖5給出了卸船基本模型的原理及其在PCTICS中的實(shí)現(xiàn)方法.如圖5所示,卸船作業(yè)主要包括雙小車岸橋、AGV及龍門吊三類設(shè)備,為了實(shí)現(xiàn)卸船作業(yè),各個(gè)系統(tǒng)在由數(shù)據(jù)引擎構(gòu)成的分布式計(jì)算環(huán)境中進(jìn)行了多次數(shù)據(jù)交互,并最終協(xié)調(diào)設(shè)備完成了集裝箱從船搬運(yùn)至堆場(chǎng)的過程.任務(wù)管理子系統(tǒng)(TMS)在碼頭裝卸作業(yè)中位居核心地位.該子系統(tǒng)以發(fā)布任務(wù)信息的方式對(duì)上述三類設(shè)備進(jìn)行調(diào)度,并實(shí)時(shí)更新各個(gè)設(shè)備的狀態(tài)信息.雙小車岸橋上有一個(gè)中轉(zhuǎn)平臺(tái),其用途是為了提高岸橋的裝卸效率.集裝箱轉(zhuǎn)運(yùn)AGV的數(shù)量相對(duì)較多,相應(yīng)的車輛管理子系統(tǒng)(Vehicle management system,VMS)的任務(wù)也比較復(fù)雜,其中包括AGV的調(diào)度、路徑規(guī)劃、運(yùn)動(dòng)安全等問題.所有這些任務(wù)均采用元件組態(tài)的模式將各種裝卸作業(yè)控制算法注入相應(yīng)的數(shù)據(jù)引擎中,并通過多引擎的協(xié)同完成復(fù)雜的集裝箱裝卸任務(wù).

圖5 卸船基本模型的原理Fig.5 The basic model of the discharge process

再以AGV和其他港機(jī)設(shè)備的數(shù)據(jù)交互為例,依據(jù)現(xiàn)場(chǎng)的作業(yè)模型,單臺(tái)AGV具有任意移動(dòng)的特性,每臺(tái)AGV都可以為任意一個(gè)岸橋或龍門吊服務(wù).但在某個(gè)時(shí)間段,只為一個(gè)由車輛管理系統(tǒng)(VMS)指定的對(duì)象服務(wù).為了讓整個(gè)系統(tǒng)各軟件代理處于解耦狀態(tài),有必要為岸橋和龍門吊專門設(shè)計(jì)兩類代理(即虛擬車道代理和虛擬集裝箱架代理).在AGV的作業(yè)過程中,采用動(dòng)態(tài)匹配的“點(diǎn)對(duì)點(diǎn)”方式與另外兩類代理進(jìn)行數(shù)據(jù)交互.在批次作業(yè)過程中,AGV與虛擬車道代理及虛擬集裝箱架代理的交互關(guān)系可以階段性地切換,以提高通信過程的可靠性和靈活性.

如圖6所示,AGV與虛擬車道代理的交互功能是通過 T(鎖存器)、AND(與門)、OR(或門)等多個(gè)可復(fù)用的元件按照特定連接關(guān)系來設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)的,由此形成的組態(tài)關(guān)系被下載到數(shù)據(jù)引擎進(jìn)行計(jì)算,元件的實(shí)時(shí)值可以被動(dòng)態(tài)地反饋到組態(tài)程序界面中.

盡管碼頭作業(yè)過程中存在大量的、面向不同任務(wù)需求的信息處理和設(shè)備控制過程,但是其中算法與模型的實(shí)現(xiàn)環(huán)境及方法是完全一致的,都是借助元件組態(tài)的方式來編程.“人工碼頭”中的管理或控制算法的組態(tài)程序可以通過不斷地計(jì)算試驗(yàn),達(dá)到預(yù)期效果后可直接轉(zhuǎn)載到物理碼頭的CTICS中運(yùn)行.以堆場(chǎng)內(nèi)出現(xiàn)的雙龍門吊作業(yè)區(qū)域沖突情景為例,本文設(shè)計(jì)了雙車避讓規(guī)則,當(dāng)系統(tǒng)滿足設(shè)定條件時(shí),將自動(dòng)觸發(fā)協(xié)調(diào)控制機(jī)制,以保障大車運(yùn)行的安全性.該過程利用497個(gè)元件來構(gòu)建龍門吊安全協(xié)調(diào)代理,提供了35個(gè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集信號(hào)的輸入和8個(gè)安全控制算法的輸出(參見圖7).所輸入的信號(hào)數(shù)據(jù)主要包括車輛設(shè)備狀態(tài)、任務(wù)信息、實(shí)時(shí)位置和目標(biāo)位置;輸出數(shù)據(jù)則包含最終避讓位置,避讓狀態(tài)、允許設(shè)備運(yùn)動(dòng)等數(shù)據(jù).通過這樣一個(gè)單獨(dú)的協(xié)調(diào)代理,系統(tǒng)不僅可以有效地處理和保障兩臺(tái)龍門吊的運(yùn)行安全,同時(shí)也可借助數(shù)據(jù)引擎的虛擬計(jì)算環(huán)境,在平行空間內(nèi)進(jìn)行大量計(jì)算實(shí)驗(yàn),結(jié)合能耗統(tǒng)計(jì)與分析代理,以運(yùn)行效率和能耗為優(yōu)化指標(biāo),確定最優(yōu)的設(shè)計(jì)方案來指導(dǎo)“物理碼頭”的雙龍門吊安全運(yùn)行.

5 實(shí)驗(yàn)案例研究

5.1 人工碼頭計(jì)算實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

本研究設(shè)計(jì)并開發(fā)了一個(gè)與“物理碼頭”業(yè)務(wù)過程一致的“人工碼頭”,以驗(yàn)證平行碼頭架構(gòu)原理及方法的有效性.采用計(jì)算實(shí)驗(yàn)的方法,研究自動(dòng)化集裝箱碼頭的全流程作業(yè)以及管理與控制策略的動(dòng)態(tài)優(yōu)化,以此獲得人工碼頭的功能與技術(shù)性能,進(jìn)而不斷進(jìn)行迭代優(yōu)化,最終用于修正“物理碼頭”的管理和控制.如圖8(a)所示,所構(gòu)建的人工碼頭由8臺(tái)雙小車岸橋、25臺(tái)AGV及16臺(tái)龍門吊組成.這3種設(shè)備分別用于執(zhí)行集裝箱的裝卸、水平運(yùn)輸和堆場(chǎng)搬遷作業(yè).

圖6 卸船模型的應(yīng)用實(shí)例:AGV代理與車道代理的動(dòng)態(tài)交互Fig.6 An application example of the discharge model:The dynamic interaction among AGV agents and lane agents

圖7 雙車避讓規(guī)則及其算法實(shí)現(xiàn)Fig.7 The implementation of double-car avoidance algorithm

“人工碼頭”裝卸區(qū)共有7個(gè)車道,每個(gè)車道寬4m,間距4m.每個(gè)無懸臂堆場(chǎng)配置5個(gè)集裝箱架,間距5m,垂直間距為119m.該實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)采用與物理碼頭一致的設(shè)備參數(shù)、結(jié)構(gòu)和工藝流程[49?51].圖8(b)給出了人工碼頭的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖.該系統(tǒng)由26套PC、1臺(tái)服務(wù)器、3個(gè)液晶大屏和配套網(wǎng)絡(luò)設(shè)備組成,其中19臺(tái)為內(nèi)嵌Linux的工業(yè)PC,且每臺(tái)IPC分別配置了20個(gè)數(shù)據(jù)引擎節(jié)點(diǎn),形成總計(jì)380個(gè)數(shù)據(jù)引擎組成的計(jì)算環(huán)境,分別承擔(dān)任務(wù)管理(20套數(shù)據(jù)引擎)、岸橋系統(tǒng)(80套數(shù)據(jù)引擎)、車輛系統(tǒng)(180套數(shù)據(jù)引擎)和堆場(chǎng)龍門吊系統(tǒng)(100套數(shù)據(jù)引擎)等作業(yè)任務(wù).其余PC安裝了人機(jī)交互軟件,為操作人員參與管控提供交互窗口.工業(yè)PC內(nèi)的多引擎計(jì)算環(huán)境采用多線程的軟件結(jié)構(gòu).每個(gè)數(shù)據(jù)引擎的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫是獨(dú)立的.在圖8(b)的多引擎環(huán)境中,引入一種面向數(shù)據(jù)引擎的數(shù)據(jù)總線,實(shí)現(xiàn)多引擎之間的數(shù)據(jù)共享.為確保人工碼頭計(jì)算實(shí)驗(yàn)的實(shí)時(shí)性,數(shù)據(jù)引擎的計(jì)算周期設(shè)定為100毫秒,數(shù)據(jù)共享通訊周期不大于500毫秒.

根據(jù)上述設(shè)計(jì),本文研究安排了兩組實(shí)驗(yàn),以驗(yàn)證“平行碼頭”的理論框架,并對(duì)“人工碼頭”整體功能和性能的做出相應(yīng)的評(píng)估.

圖8 PCTICS系統(tǒng)設(shè)計(jì)及結(jié)構(gòu)Fig.8 The design and structure of PCTICS

圖9 人工碼頭集裝箱卸船的動(dòng)態(tài)過程Fig.9 The dynamic process of PCTICS discharge

5.2 案例研究與結(jié)果

實(shí)驗(yàn)1.集裝箱卸船全流程作業(yè)

該實(shí)驗(yàn)以上述堆場(chǎng)、AGV和岸橋?yàn)檠芯繉?duì)象,全面展示“人工碼頭”中某AGV完成卸船全流程作業(yè)的動(dòng)態(tài)情景,其目的是驗(yàn)證數(shù)據(jù)引擎技術(shù)在復(fù)雜的集裝箱碼頭信息控制系統(tǒng)中應(yīng)用的可行性,以滿足碼頭基本的作業(yè)需求.卸船作業(yè)流程詳見圖5.實(shí)驗(yàn)時(shí),選取碼頭堆場(chǎng)地平面上某處為設(shè)備坐標(biāo)的基準(zhǔn)點(diǎn).岸橋目標(biāo)位置距離海岸60.8m,堆場(chǎng)目標(biāo)位置距離集裝箱架為34.4m,AGV路線總長(zhǎng)為258.07m.

圖9展示了“人工碼頭”卸船全流程作業(yè)的動(dòng)態(tài)過程,包括每種設(shè)備的功能、實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài),以及多個(gè)設(shè)備之間協(xié)同完成復(fù)雜任務(wù)的動(dòng)態(tài).整個(gè)卸船的功能是通過任務(wù)管理系統(tǒng)、岸橋子系統(tǒng)、AGV子系統(tǒng)和龍門吊子系統(tǒng)中大量代理功能的執(zhí)行及其交互協(xié)作來實(shí)現(xiàn)的.如圖9(b)和9(c)所示,當(dāng)任務(wù)管理系統(tǒng)下達(dá)卸船指令后,AGV小車將按照?qǐng)D中所示的軌跡路線以空載狀態(tài)行駛到目標(biāo)岸橋指定的區(qū)域,這一過程通過與虛擬車道代理6號(hào)道的數(shù)據(jù)交互來完成.與此同時(shí),岸橋主小車也啟動(dòng)海側(cè)的抓箱任務(wù).圖9(d)給出了岸橋進(jìn)箱過程每個(gè)設(shè)備的實(shí)時(shí)位置軌跡.可以觀察到,岸橋子系統(tǒng)接收到進(jìn)箱指令后,主小車及其吊具將依次啟動(dòng),完成從船上抓取目標(biāo)集裝箱至中轉(zhuǎn)平臺(tái)的功能操作.期間門架小車也協(xié)同地移動(dòng)到中轉(zhuǎn)平臺(tái),及時(shí)地將集裝箱轉(zhuǎn)移至?？吭谥付ㄜ嚨郎弦言诘群蜣D(zhuǎn)運(yùn)指令的目標(biāo)AGV上.如圖9(c)所示,在裝箱結(jié)束后,AGV發(fā)出對(duì)5#集裝箱架的架位請(qǐng)求,并在收到5#集裝箱架代理反饋的鎖定信號(hào)后,按照規(guī)劃的路徑行駛到堆場(chǎng)中目標(biāo)集裝箱架處.圖9(a)給出了龍門吊抓箱過程大車、主小車和吊具的實(shí)時(shí)位置,可以觀察到,當(dāng)AGV到達(dá)后,這三種設(shè)備共同協(xié)作完成了對(duì)集裝箱的抓箱動(dòng)作,實(shí)現(xiàn)了集裝箱從集裝箱架到目標(biāo)區(qū)域的轉(zhuǎn)移.圖10進(jìn)一步展示了8臺(tái)岸橋全部投入連續(xù)作業(yè)時(shí)碼頭的裝卸效率情況.可以看出,人工碼頭的平均裝卸效率可達(dá)每個(gè)岸橋28.75mov/h,而一般的自動(dòng)化碼頭設(shè)計(jì)的裝卸效率為每個(gè)岸橋30mov/h左右[2].圖中不同岸橋的平均裝卸效率略有差異,這主要是由AGV充電區(qū)與各個(gè)岸橋距離不同造成的,根據(jù)本實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的車輛調(diào)度算法,靠近充電區(qū)的QC更易獲得車輛資源.

圖10 人工碼頭裝卸效率Fig.10 The efficiency of PCTICS

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文設(shè)計(jì)的人工碼頭信息控制系統(tǒng)能夠有效地調(diào)度港機(jī)設(shè)備協(xié)同地完成集裝箱卸船任務(wù),且裝卸性能達(dá)到了理想的水平,可滿足集裝箱碼頭基本的裝卸需求,同時(shí)也驗(yàn)證了以數(shù)據(jù)引擎作為計(jì)算環(huán)境開發(fā)PCTICS的可行性.

實(shí)驗(yàn)2.相同工況下AGV控制策略變化的影響

該實(shí)驗(yàn)以2個(gè)自動(dòng)化堆場(chǎng)、2臺(tái)岸橋和8臺(tái)AGV為研究對(duì)象,通過計(jì)算實(shí)驗(yàn),測(cè)試在不同的控制策略下,AGV行駛路徑對(duì)任務(wù)執(zhí)行效率產(chǎn)生的影響,其目的是觀察“人工碼頭”在部署多種控制策略和引入不確定因素和事件的情景下,預(yù)測(cè)“物理碼頭”的運(yùn)行狀況,為“物理碼頭”管理和控制策略的優(yōu)化升級(jí)提供指導(dǎo).

傳統(tǒng)的路徑規(guī)劃算法主要是通過規(guī)劃地圖中所有節(jié)點(diǎn)組合而成的路徑距離,計(jì)算最優(yōu)的路徑輸出[52?53].實(shí)際上,AGV在碼頭內(nèi)的行駛方式非常類似高速交通路上汽車的行駛方式,如圖11所示,原人工系統(tǒng)采用了傳統(tǒng)“無匯流”AGV路徑規(guī)劃策略.為了改善車輛在轉(zhuǎn)彎時(shí)車道資源的占用情況,降低AGV轉(zhuǎn)彎造成的道路擁堵率,本文設(shè)計(jì)了一種新的AGV路徑規(guī)劃策略—“匯流”,即AGV橫向行駛過程中,若當(dāng)前車道的左側(cè)無其他車輛,則觸發(fā)匯流算法,車輛可平滑換道行駛,并逐漸并入設(shè)定的高速道路.

在實(shí)際的物理系統(tǒng)中驗(yàn)證此類特定工況的算法可行性成本高昂且耗時(shí)耗力.如圖11所示,在“平行碼頭”中,可以通過人工系統(tǒng)采用動(dòng)態(tài)重構(gòu)的方式在線地調(diào)整和更新AGV路徑規(guī)劃策略(①為初始“無匯流”行駛路徑,②為更新后“匯流”行駛路徑),即可快速地實(shí)現(xiàn)并驗(yàn)證“匯流”算法的可行性以及其對(duì)集裝箱作業(yè)時(shí)間的影響.圖中可以看出,當(dāng)數(shù)據(jù)引擎控制器加載新的控制策略后,AGV的行駛路徑隨即發(fā)生了變化.表1給出了兩種控制策略下,AGV行駛路徑的變化對(duì)AGV完成集裝箱裝卸作業(yè)耗時(shí)的影響,可以看出加入?yún)R流策略后,AGV在同樣完成20個(gè)集裝箱任務(wù)的前提下,集裝箱的轉(zhuǎn)運(yùn)效率?η約提高了5.17%.

表1 不同行駛策略下AGV的任務(wù)時(shí)耗(s)1Table 1 The time cost of AGV task under different driving strategies(s)1

轉(zhuǎn)運(yùn)效率提升率?η按照式(1)來計(jì)算.

圖11 AGV控制策略變化產(chǎn)生的影響Fig.11 The effect of AGV control strategy changes

其中Q1和Q2分別為無匯流和匯流兩種行駛策略下任務(wù)1與任務(wù)2的總作業(yè)量.由于該實(shí)驗(yàn)中Q1=Q2,因此式(1)可進(jìn)一步變換為式(2).

該實(shí)驗(yàn)很好地驗(yàn)證了基于數(shù)據(jù)引擎的PCTICS在算法優(yōu)化方面的可重構(gòu)性.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所設(shè)計(jì)的“人工碼頭”可通過在線的計(jì)算實(shí)驗(yàn)對(duì)碼頭管理和控制策略進(jìn)行動(dòng)態(tài)優(yōu)化及測(cè)試,為CTICS的控制策略設(shè)計(jì)提供科學(xué)依據(jù).平行碼頭的這一特性在碼頭作業(yè)時(shí)間節(jié)省和節(jié)能降耗方面將有重要的意義.

工程應(yīng)用案例:平行人機(jī)交互系統(tǒng)的快速復(fù)用

為了進(jìn)一步評(píng)估PCTICS技術(shù)在自動(dòng)化集裝箱碼頭工程應(yīng)用上可行性與有效性,本文以某中型港口碼頭工程建設(shè)系統(tǒng)為原型,研究了平行碼頭技術(shù)在實(shí)際工程中應(yīng)用問題.圖12展示平行碼頭中堆場(chǎng)的人機(jī)交互系統(tǒng).如圖所示,物理系統(tǒng)包含大量的港機(jī)設(shè)備和自動(dòng)化區(qū)域設(shè)備.人工系統(tǒng)也構(gòu)建了與之對(duì)應(yīng)的虛擬設(shè)備、與現(xiàn)場(chǎng)等比例的虛擬場(chǎng)景、業(yè)務(wù)處理與控制策略.兩者的人機(jī)交互系統(tǒng)在系統(tǒng)設(shè)備、通信和數(shù)據(jù)庫的構(gòu)成以及整體功能上是完全一致的,不同的只是運(yùn)行數(shù)據(jù)的來源,一個(gè)來自實(shí)際碼頭的設(shè)備,另一個(gè)來自碼頭的模型系統(tǒng).這套系統(tǒng)在進(jìn)行計(jì)算實(shí)驗(yàn)時(shí)可以觀測(cè)人工系統(tǒng)中堆場(chǎng)的動(dòng)態(tài)運(yùn)轉(zhuǎn)情況,當(dāng)物理系統(tǒng)建設(shè)完成后,對(duì)其數(shù)據(jù)來源進(jìn)行修改,即可動(dòng)態(tài)呈現(xiàn)實(shí)際堆場(chǎng)的運(yùn)行情況.

圖12 平行碼頭中人機(jī)交互系統(tǒng)工程應(yīng)用實(shí)例Fig.12 An application example of PCTICS human-computer interaction system

對(duì)于平行系統(tǒng)的虛實(shí)互動(dòng),無論是物理碼頭還是人工碼頭,都能通過人機(jī)交互系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備(或模型)的操控.通常情況下,為了確保碼頭作業(yè)的高效性及其安全性,對(duì)平行碼頭進(jìn)行系統(tǒng)資源調(diào)度、算法優(yōu)化和設(shè)備故障管理等人工干預(yù)操作必不可少.這個(gè)環(huán)節(jié)中人起到了關(guān)鍵的作用.以安全控制關(guān)鍵參數(shù)的調(diào)控為例,通過如圖所示的操控窗口即可實(shí)現(xiàn)人與物理系統(tǒng)或人工系統(tǒng)的互動(dòng).另外,“人工碼頭”在該案例工程實(shí)施過程中扮演了主導(dǎo)性的角色,碼頭操作人員采用“人工碼頭”測(cè)驗(yàn)通過的方案指導(dǎo)物理碼頭的操控實(shí)施,有效地避免了PCTICS安全事故的發(fā)生.

6 結(jié)論

如何降低系統(tǒng)的復(fù)雜性是自動(dòng)化集裝箱碼頭信息和管理系統(tǒng)研究的難點(diǎn).平行系統(tǒng)理論是研究復(fù)雜系統(tǒng)管理和控制的有效方法,但其技術(shù)的成熟度仍存在提升的空間.數(shù)據(jù)引擎是平行系統(tǒng)理論理想的軟件實(shí)現(xiàn)方法,能夠?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)的管理和控制提供統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的計(jì)算環(huán)境.分布式計(jì)算和虛實(shí)交互是實(shí)現(xiàn)平行碼頭的關(guān)鍵,也是降低集裝箱碼頭信息控制系統(tǒng)復(fù)雜性的有效方法.本文的主要貢獻(xiàn)是提出了一種基于數(shù)據(jù)引擎的平行碼頭概念、架構(gòu)和方法來設(shè)計(jì)自動(dòng)化集裝箱碼頭的信息控制系統(tǒng),包括碼頭任務(wù)的規(guī)劃、調(diào)度以及設(shè)備的建模和控制.研究結(jié)果表明,以數(shù)據(jù)引擎為計(jì)算環(huán)境的PCTICS在理論和工程層面上都是可行的.與傳統(tǒng)開發(fā)方法不同的是,本文研究的PCTICS中人工碼頭與物理碼頭的信息控制系統(tǒng)采用完全相同的圖形組態(tài)方法與多代理結(jié)構(gòu),且人工碼頭已經(jīng)通過大量計(jì)算實(shí)驗(yàn)證實(shí)算法構(gòu)建的可行性及適用性,而PCTICS具有可視化和可動(dòng)態(tài)重構(gòu)的在線優(yōu)化特性,可通過平行執(zhí)行逐步達(dá)到管控算法進(jìn)化的目的,因此這種平行碼頭的工程實(shí)現(xiàn)方法能夠大幅度降低集裝箱碼頭自動(dòng)化系統(tǒng)設(shè)計(jì)、開發(fā)和部署的難度與成本.

雖然基于數(shù)據(jù)引擎的平行碼頭的概念和方法目前已得到初步應(yīng)用,但這方面的研究仍處于起步階段,其有效性和實(shí)用性有待更多、更深入的研究和應(yīng)用加以檢驗(yàn).在不遠(yuǎn)的將來,集裝箱碼頭會(huì)越來越多地實(shí)現(xiàn)少人化甚至無人化,平行碼頭的理論和方法也將得到進(jìn)一步提升,包括改善“人工碼頭”與“實(shí)際碼頭”協(xié)作效率和自適應(yīng)程度、人工智能與大數(shù)據(jù)的應(yīng)用,以及設(shè)計(jì)更加靈活的云虛實(shí)交互機(jī)制以實(shí)現(xiàn)真正的“無人碼頭”,這些是我們將要進(jìn)一步研究的問題.