提升出口集装箱堆场效率：动态规划与启发式算法优化

本研究论文深入探讨了大数据背景下集装箱码头出口环节中的关键问题——堆场位置分配算法。随着国际贸易的增长，集装箱吞吐量的提升对码头运营者提出了提高效率和服务质量的巨大挑战。为了提升竞争力，优化集装箱作业流程和调度变得至关重要。 论文的核心关注点在于出口集装箱在堆场内的位置决策，以及预装箱（pre-marshalling）问题。研究者提出了一种改进的动态规划模型，用于动态调整尚未到达码头的集装箱到达概率，使其更符合实际操作环境。通过数值实验，结果显示这种改进模型能够提供更为合理的堆叠策略，显著减少了预期的重新定位搬运次数，从而节省了时间和资源，提高了整体运营效率。 针对大规模问题，作者还设计了一种两阶段启发式算法。在第一阶段，算法基于邻域搜索策略，通过对周围堆场空间的考虑，快速找到初步的堆放位置。然后，在第二阶段，通过迭代优化，进一步调整堆场分配，确保全局最优性。 整个研究结合了大数据分析与高效的算法设计，对于码头管理具有重要的实践意义。它不仅提升了物流效率，还展示了如何通过数据驱动的方法来解决复杂问题，是现代港口物流领域的重要贡献。通过运用这些算法，集装箱码头的运营可以更加智能化，进而推动整个国际物流行业的进步。