集装箱港口泊位调度优化问题研究文献综述

 2023-08-16 04:08

、文献综述（或调研报告）：

自20世纪90年代起，随着国际航运的不断发展壮大和系统化，国内外专家对集装箱码头泊位调度的问题研究日益深入，逐渐形成离散与连续、静态与动态等不同分类情形下相对完整的研究体系与实际应用体系。通常，泊位调度的优化研究主要有两大方向，分别是离散性泊位调度（即BAPD）和连续性泊位调度（即BAPC）。

对于离散性泊位调度（BAPD），最初的讨论始于Edmond等人的研究[1]，他们将排队论模型应用于泊位分配的求解。接下来，Lai和Shih[2]在1992年基于先到先服务（FCFS）的原则提出了一种启发式优化方法，有效解决了香港国际港口的泊位调度问题。Brown等[3][4]则以港口总收益最大化为其优化目标，对海军港口进行合理的泊位调度。Imai等对该问题进行了持续研究，较为深入全面，1997年[5]针对静态泊位调度，考虑传统的FCFS原则会一定程度降低港口整体的工作效率，故没有采用，而是以码头生产力最大化为导向，并以服务时间最小化和服务不满意程度最小化为优化目标，研究出了一种新的启发式算法模型。Imai等人还在2001年[6]在静态调度的研究基础上，考虑到港口实际生产运作情况，研究动态调度，基于拉格朗日松弛提出新的启发式方法，2003年[7]，他们发现拉格朗日松弛求解过程中会将问题化归为难以准确解决的二次分配问题，因此提出将遗传算法应用于该问题，其解获得良好成效。期间，Nishimura等人[8]在2001年对于Imai动态调度的模型进行改良，并采用遗传算法得到问题的近似解，扩展了水深、泊位长度等物理条件的限制，在应用中具有现实意义，对后续学者的研究提供了新思路。

在此理论研究的基础上，官培堃等[9]利用背包问题的模型，结合船舶在港时间、泊位安排、堆场机械等各类客观因素，以背包问题模型中背包物品价值最大化为目标进行建模，并用遗传算法得出此类泊位分配问题的最优解。刘强等人[10]则基于优先关系进行研究，在泊位调度模型的求解过程中利用单纯形法，提出新的启发式算法，并用Java语言实现算法证实其实践应用价值。

对于连续性泊位调度（BAPC），Lim[11]和Guan[12]分别以泊位使用空间、时间作为模型目标，提出相应的算法。Park和Kim[13]在2002年的研究提出过连续泊位调度优化模型，将最小化因不良服务秩序而造成延迟离港的费用作为目标，使其理论模型更具实际意义。除此以外，2003年Park和Kim[14]从另一角度出发，将预计到港时间以及装卸开始时间对生产成本的影响考虑进数学模型中，提出了新的建模方案。在他们的研究中，船舶的装卸时间与其所使用码头起重机数量具有函数关系，Park和Kim确定了船舶服务的最佳开始时间和与之对应的系泊位置，同时也将码头起重机对船舶进行最佳分配，但装卸时间与船舶停靠位置并无关系。

国内学者张海滨等[15]的研究中将问题进行数形转化，建立以利用率最大化为目标的非线性规划模型，并转成特殊二维装箱问题，通过启发式算法求出优化解，提高泊位利用率。曾庆成等[16]提出集装箱码头泊位的鲁棒优化模型，以最小化船舶延误时间为目标，在先前研究的基础上对不确定性因素进行优化，设计了泊位计划的两阶段优化算法。王军等[17]也针对港口作业或船舶停靠时的不确定因素进行相应的优化，提出了在泊时间计算函数的动态学习方法，即以成本最小化为目标，考虑水深、风力、浪级的影响因素，借助神经网络方法进行优化求解。

另外，由于港口作业是许多环节环环相扣下的整体，各个环节的效率最优才能使港口达到效率最优，因此，许多权威专家与资深学者致力于研究泊位与岸桥、集卡协同调度的优化问题。Daganzo[18]于1989年综合考虑连续型泊位和岸桥的协同调度问题，通过建立混合整数规划模型并根据得出的解来确定分配给每个船舶泊位进行装卸作业的岸桥数量。欧阳玲萍等人[19]选择了连续性泊位作为研究对象进行数学建模，进而又建立了连续性泊位与岸桥联合调度的非线性规划模型，并且通过对蚁群算法的优化对其进行求解分析。李娜等[20]同样选择连续性泊位分配与岸桥配置进行协同调度的研究，建立混合整数规划模型，引出一种启发式算法并在VB6.0编程仿真中证实其有效性。从港口实际生产运作出发，学者冯春焕[21]、单浩[22]分别从时间最短、成本最低的角度进行建模研究并软件求解，提高集装箱港口泊位、岸桥、集卡协同调度效率。

综上所述，针对泊位调度问题，国外研究起步较早，对于离散性泊位调度（BAPD）研究已较为全面，在连续性泊位调度（BAPC）领域也不断深入探索，国内相较起步晚，但近年来对连续性泊位调度以及港口联合调度的研究随着全球经济一体化以及领域内对集装箱运输的关注而不断增多不断深入。国内外学者通过不同的模型和方法建立起具有系统性的研究成果，通常会建立以服务时间最小化、收益最大化、利用率最大化等为目标的泊位调度优化模型，作者的研究方法各有千秋，不过大多数情况仍是基于理想化的假设条件建立模型求解的，在应用中的现实意义和价值需要进一步的研究探讨。

参考文献：

  1. Edmond E D, Maggs R P. How useful are queue models in port investment decisions for container berths. Journal of the Operational Research Society, 1978, 19 (8):741-750.
  2. Lai K K, Shih K. A study of container berth allocation. Journal of advanced transportation, 1992, 26(1):45-60.
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  4. Brown G G, Cormican K J, Lawphongpanich S, Widdis D B. Optimizing submarine berthing with a persistence incentive. Naval Research Logistics, 1997, 44:301-318.
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  7. Imai A, Nishimura E, Papadimitriou S, Berth allocation with service priority. Transportation Research, 2003.Part B 37, 437- 457.
  8. Nishimura E, Imai A, Papadimitriou S. Berth allocation planning in the public berth system by genetic algorithms. European Journal of Operational Research, 2001, 131:282 -292.
  9. 官培堃,毕明彦,陈林,梅叶. 遗传算法在码头泊位调度的研究与应用[J].中小企业管理与科技(上旬刊), 2016(09):179-180.
  10. 刘强,马慧卿. 基于线性规划的煤炭码头泊位调度问题研究[J].神华科技,2018, 16(02):80-83 88.
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  13. Park K.T, Kim K.H, 2002. Berth scheduling for container terminals by using a sub-gradient optimization technique. Journal of the Operational Research Society 53,1054-1062.
  14. Park Y. M., Kim K.H, 2003. A scheduling method for berth and quay cranes. OR Spectrum 25, 1-23.
  15. 张海滨,张纪会,宣金钊.集装箱码头泊位调度问题的启发式算法研究[J].青岛大学学报(工程技术版),2010,25(04):57-60 70.
  16. 曾庆成,赵孝峰,胡祥培,杨忠振.集装箱码头泊位计划的鲁棒优化模型[J].运筹与管理,2015,24(02):71-77.
  17. 王军,李卓蓉.基于遗传算法的动态泊位分配问题优化研究[J].中国水运(下半月刊), 2011,11(01):63-65.
  18. Daganzo C F. The crane Scheduling Problem.[J]. Transportation Research B. 1989, 23(3), 159-175.
  19. 欧阳玲萍,王锡准,肖健梅. 改进蚁群算法在泊位连续化调度问题中的应用[C]. 中国智能自动化会议论文集, 2009.
  20. 李娜,靳志宏. 连续泊位调度与岸桥配置协同优化[J]. 中国航海, 2011, 34(02): 86-90.
  21. 冯春焕. 集装箱码头泊位—岸桥—集卡调度优化研究[D].大连海事大学,2011.
  22. 单浩. 集装箱码头泊位、岸桥和集卡协同调度优化研究[D].大连海事大学,2013.

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