最小二次翻箱策略：基于部分集卡信息的进口箱码头优化

本文主要探讨了在集装箱码头进口箱提箱作业中的一个重要问题，即由于外集卡到达时间的不确定性，可能导致提箱顺序与目标箱的实际堆存位置不符，从而产生大量的翻箱作业。为了优化这一过程，作者曾庆成、李厚源和吴萍提出了一个以期望翻箱量最小化为目标的最小化二次翻箱启发式算法。 算法的核心思想是通过预先规划和策略设计，合理地决定每个进口箱的落箱位置，以减少不必要的翻箱操作。这个算法考虑了集卡到达信息在决策过程中的作用，因为集卡的到达顺序对箱体的布局有直接影响。算法的实施需要部分集卡到达信息作为输入，这表明即使在信息不完整的情况下，也能通过一定的策略优化来改善效率。 论文首先通过算例展示了算法的有效性，通过对比分析不同情况下翻箱量的变化，证明了该算法在减少翻箱次数方面的确具有显著效果。研究还深入探讨了集卡到达信息质量对翻箱优化策略的影响，即高质量的集卡到达信息能够提供更准确的预测，有助于制定更精确的翻箱规则，从而进一步降低翻箱率。 关键词包括“水路运输”、“最小二次翻箱启发式算法”、“进口箱”、“集装箱码头”以及“部分集卡到达信息”，这些关键词突出了研究的主要内容和应用领域。这项研究对于提升集装箱码头的运营效率，特别是在处理不确定性因素时，提供了实用的策略指导，对于港口管理和物流优化具有重要的实际意义。