不確定性環(huán)境下集裝箱碼頭泊位岸橋集成調(diào)度研究.pdf

1、泊位設(shè)施和岸橋設(shè)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(cè)作業(yè)的效率對于碼頭整體效能具有關(guān)鍵性影響。本文基于集裝箱碼頭運營優(yōu)化領(lǐng)域已有研究，探討不確定性環(huán)境下的泊位岸橋集成調(diào)度，旨在解決隨機參數(shù)下的岸邊側(cè)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(dǎo)意義的決策方案。
　　作為集成調(diào)度的前導(dǎo)性研究，本文首先探討單集裝箱粒度下的單船岸橋調(diào)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(fù)雜約束的特殊平行機調(diào)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(zhì)量、求解速度和結(jié)果易用性的難題，為集成調(diào)度提供了更為準(zhǔn)確和符合實際的單船作業(yè)時間參數(shù)預(yù)估。
　　基于單船岸橋調(diào)度優(yōu)化結(jié)果，本文隨后針對不確定性環(huán)境下的泊位岸橋集成調(diào)度展開研究，結(jié)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(chǔ)計劃質(zhì)量魯棒

3、性：針對兩類相關(guān)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(guān)鍵決策變量的前攝型集成調(diào)度模型，構(gòu)建了內(nèi)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(fù)雜解空間內(nèi)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(diào)度二階段近似優(yōu)化模型，及相應(yīng)的動態(tài)決策框架，構(gòu)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(yù)見性和反應(yīng)