随机环境下集装箱码头泊位-岸桥分配策略

"这篇学术论文探讨了在随机环境中如何有效地进行集装箱码头的泊位和岸桥分配，旨在最小化船舶的平均等待时间。作者提出了一个面向随机环境的泊位-岸桥分配模型，并设计了一种改进的遗传算法来解决该模型的复杂优化问题。论文通过实例证明了该模型能模拟真实的决策环境，反映出决策者的风险态度和偏好，且算法能在有限计算时间内得到稳定满意的解决方案。" 在集装箱码头运营中，泊位和岸桥的合理分配是提高码头服务效率和吞吐能力的关键因素。传统的分配方法往往忽视了船舶抵港时间及装卸时间的不确定性，这可能导致船舶等待时间过长，降低码头运营效率。论文《面向随机环境的集装箱码头泊位-岸桥分配方法》针对这一问题进行了深入研究。 作者周鹏飞和康海贵首先识别了船舶到达时间和作业时间的随机性对码头运营的影响，这些不确定性因素是实际运营中不可避免的。他们建立了一个随机规划模型，这个模型的目标是最小化船舶在码头的平均等待时间，以减少拥堵和提高运营效率。这种模型的引入，使得决策者可以在考虑不确定性的基础上进行更有效的资源配置。 由于模型的复杂性，作者采用了一种改进的遗传算法来求解。遗传算法是一种全局优化方法，能够处理多目标、非线性和复杂约束的问题。在考虑到模型最优解特性的情况下，他们通过减少搜索空间来提高算法的求解效率。这表明，他们不仅关注模型的准确性，还关注算法的实际运行性能。 通过数值实验，论文验证了所提出的模型可以准确模拟随机环境下的泊位-岸桥分配问题，同时能够体现决策者对于风险的接受程度和偏好。实验结果表明，该算法能够在允许的时间内提供稳定且令人满意的解决方案，这对于实时的码头操作具有实际应用价值。 这篇论文提出的面向随机环境的泊位-岸桥分配模型和改进的遗传算法，为解决码头运营中的复杂优化问题提供了新的思路，有助于提升集装箱码头的服务质量和运营效率。该研究对码头管理者和物流行业的专业人士都具有重要的参考价值。