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文檔簡介
1、泊位設施和岸橋設備是集裝箱碼頭日常運營最重要的資源,兩者協(xié)同完成岸邊側作業(yè)的效率對于碼頭整體效能具有關鍵性影響。本文基于集裝箱碼頭運營優(yōu)化領域已有研究,探討不確定性環(huán)境下的泊位岸橋集成調度,旨在解決隨機參數(shù)下的岸邊側作業(yè)效率優(yōu)化這一理論難題,并為管理實踐提供具有指導意義的決策方案。
作為集成調度的前導性研究,本文首先探討單集裝箱粒度下的單船岸橋調度問題,優(yōu)化給定岸橋數(shù)量下的單船完成時間。針對這一類具有復雜約束的特殊平行機調度問
2、題,提出了基于連續(xù)貝作業(yè)思想的多項式時間啟發(fā)式算法,證明了其在 worst-case下的最優(yōu) gap上界,解決了現(xiàn)有方法在單箱粒度下無法兼顧優(yōu)化質量、求解速度和結果易用性的難題,為集成調度提供了更為準確和符合實際的單船作業(yè)時間參數(shù)預估。
基于單船岸橋調度優(yōu)化結果,本文隨后針對不確定性環(huán)境下的泊位岸橋集成調度展開研究,結合不同的碼頭管理運營模式,分別提出前攝型和動態(tài)型兩種優(yōu)化方法。前者在單次決策中優(yōu)化隨機信息下的基礎計劃質量魯棒
3、性:針對兩類相關資源在隨機化參數(shù)及決策變量下的優(yōu)化分配問題,建立了基于確定型關鍵決策變量的前攝型集成調度模型,構建了內嵌蒙特卡洛抽樣和仿真評估的遺傳算法,實現(xiàn)了大規(guī)模復雜解空間內的有效搜索和快速評估。后者在滾動決策過程中優(yōu)化實際執(zhí)行計劃的后驗最優(yōu)性:針對具有特殊信息及操作動態(tài)特性的多階段隨機優(yōu)化過程,建立了基于場景的集成調度二階段近似優(yōu)化模型,及相應的動態(tài)決策框架,構建了基于優(yōu)先級列表的三層嵌套禁忌搜索算法,確保了動態(tài)決策的預見性和反應
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