港口集卡调度优化：边装边卸的整数规划模型与算法

"这篇论文研究了考虑集装箱簇边装边卸的港口集卡调度模型的求解方法。在集装箱装卸作业中，论文以集装箱簇作为基本作业单位，将问题分为两个阶段来分析集卡在岸桥之间的调度策略，旨在最小化集卡的空驶率和移动距离。通过建立整数规划模型，作者应用启发式算法和自适应遗传算法对问题进行求解。实验结果显示，启发式自适应遗传算法在降低空驶率和总移动距离方面表现优于禁忌搜索算法。该研究得到了国家自然科学基金和上海市科委的资助，由上海海事大学物流研究中心的梁承姬教授和贾帅帅硕士共同完成。" 在集装箱港口操作中，装卸作业是一个关键环节，而集卡调度优化对于提高港口运营效率至关重要。本文提出的模型创新性地考虑了集装箱簇的边装边卸操作，这使得装卸过程可以同时进行，从而提高了作业效率。两阶段分析方法分别处理装载和卸载过程，确保了集卡在整个作业流程中的有效利用。 整数规划模型是解决这个问题的数学工具，它能够量化目标函数，即最小化集卡的空驶率和移动距离，这两者都是衡量港口运营效率的重要指标。启发式算法是一种经验性的解决问题的方法，它通过简化复杂问题来寻找近似最优解，而自适应遗传算法则结合了遗传算法的全局搜索能力和自适应策略，以适应问题的动态变化，进一步提升解的质量。 实验部分，作者通过调整不同数量的集卡，比较了各种算法在总移动距离和空驶率上的表现。结果显示，启发式自适应遗传算法在减少空驶率和总移动距离上具有显著优势，这表明该算法更适合于处理这种复杂的调度问题。 此外，该研究还与禁忌搜索算法进行了对比，进一步验证了所提算法的有效性。禁忌搜索算法是一种在解决组合优化问题中常用的全局搜索算法，但在此场景下，启发式自适应遗传算法的表现更优。 总体而言，这篇论文的研究成果对于优化港口集卡调度，减少不必要的资源浪费，提高港口作业效率具有实际指导意义。通过采用更先进的算法，可以为港口运营提供更高效、经济的解决方案。同时，这也为未来相关领域的研究提供了新的思路和方法。