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海运集装箱码头转运作业管理的模拟优化
伊万·卡斯蒂利亚·罗德里格斯lowast;,克里斯托弗·埃普索西托·伊奎多，贝伦·梅利安·巴蒂斯塔，罗莎·阿吉拉尔，马科斯·莫雷诺·维加
西班牙拉古纳大学计算机与系统工程系
文章历史：
2018年12月11日收到
2019年6月30日修订
2019年7月27日接受
2019年7月31日可上网查询
关键词： 码头起重机调度问题决策支持，模拟优化集装箱码头
摘要：海运集装箱码头是专门为处理大量集装箱而设计的复杂基础设施，在国际货运中发挥着相关作用。终端管理人员必须处理各种各样相互关联的物流问题，终端的有效性和生产力取决于他们的解决方案。 因此，管理战略是必要的，以提高其有效性和生产力，从而降低这些业务的成本。这项任务由于不精确的数据和在评估解决方案时需要满足几个标准而变得复杂，其中许多是主观的。
其中一个物流问题，即码头起重机调度问题，引起了许多研究人员的关注，因为码头起重机是港口最有价值的资源之一。许多基于优化算法的建议已经解决了这一问题，但绝大多数都忽略了这种系统固有的不确定性和内部运载工具的影响。
提出了一种集成人工智能技术和仿真工具的智能系统，以帮助终端管理人员。该系统结合了一个智能进化算法，为起重机生成高质量的时间表，并建立了一个模拟模型，其中包含了不确定性和内部运载工具的影响。这些工具的联合使用为管理人员提供了更多的信息，以决定拟议时间表的质量和稳健性，从而为日常情况提供了更好的解决方案。
我们基于优化-仿真模型的智能系统为海上码头管理提供了明确的好处。该系统有效地识别了高质量的计划，并可用于评估其可用性。它也很灵活，如果需要引入其他元素，则很容易进行修改，这可能会影响进度表的有效性。
- 导言
在过去的几十年中，世界贸易的增长很大程度上是受到运输和物流业发展的推动。 许多专家强调了海上运输在增强领土凝聚力，鼓励货物和人员的可持续流动以及提高规模经济效率方面的核心作用（莱文森，2016年）。在这方面，当通过在全球范围内部署广泛的海上集装箱码头网络连接生产者和消费者时，海上运输相对于其他替代方案的重要性日益提高。海上集装箱码头目前是全球供应链中的主要基础设施。但是，这些基础设施难以管理，原因是可以识别出大量的物流问题以及它们之间相互联系的多种方式(卡洛，维斯和罗德伯格，2014年)。一般而言，海上集装箱码头是一个指定的节点，用于在通常由铁路，卡车和海上运输工具组成的多式联运网络中存放集装箱货物。这些基础设施中最基本的任务是为到达港口的集装箱船提供服务(维格曼斯，里特维尔德，奈坎普，2001年)。对进港集装箱船进行维修涉及到多项活动。从泊位作业开始，这涉及到进港船的时间表以及在码头的码头空间分配，从而满足其技术特征，包括吃水，货物和长度。然后，在码头上将一组可用的码头起重机分配给每艘进港船(Chaoamp;Lin，2011年)。 码头起重机的目的是履行与船公司的合同义务，并最大化长期平均吞吐量。进港船只运输的货物的转运工作是通过码头起重机进行的（利高德，特伦菲奥，与迈泽尔，2012年）。这些操作取决于船舶的装载计划，通常涉及卸载进口集装箱（通过公路或铁路运输工具离开的集装箱）和装载出口集装箱（将要装运的集装箱）（威尔逊与罗奇，2000年）。 配载是一个完整的计划，确定船上储存的货物包裹的分配。 进出口集装箱存放并堆放在院子里。内部运送车辆专用于在码头和码头之间运输集装箱。
众所周知，需要新型的管理战略来提高效率，提高生产率并降低运营成本(Wang＆Cullinane，2015年)。 在评估解决方案质量时，不确定的数据和标准数量（其中许多是主观的）会干扰这些策略。
在当前工作中，我们提出了一种集成人工智能技术和仿真工具的智能系统来帮助终端管理人员。 该系统基于仿真优化方法。以前已经使用类似的方案来构建用于服务网络规划的智能决策支持系统（张、梁、谭，2005年）。 该系统首先利用智能进化算法确定了一组高质量的解决方案。 然后，该系统模拟这些解决方案，并提供有关可用内部运输工具数量的稳健性度量。经理在决定最合适的解决方案时会使用此信息。
本文的主要重点是通过一种模拟优化方法来提高与进港船只有关的转运作业的效率。通过对转运工作中涉及的主要资源（即码头起重机和内部运载工具）进行适当的分析和优化，同时考虑应用环境中固有的不确定性，可以实现这一改进。与文献中发现的解决方案不同，该建议允许将数学上稳健的优化算法和解析解决方案的优势结合到实际场景中，在这些场景中不确定性可能会排除某些高质量的解析解决方案。此外，该提议的好处是双重的：通过减少服务时间来提高竞争力，并最大程度地降低运营成本。本文的主要贡献如下：
bull; 开发了一种模拟优化方法，以在船舶转运过程中改善码头起重机和内部运载工具的使用。
bull; 提出了一种能够提供有效的转运作业时间表的优化技术的建议。
bull; 介绍了一种基于模拟优化方法的决策支持工具，为终端管理人员在管理入境船舶时提供潜在的替代方案。
本文的其余部分安排如下。首先，在第2节中介绍了与转运作业相关的优化问题。然后，在第3节中回顾了该文献中最相关的著作。然后，第4节讨论了将模拟和优化相结合的决策支持工具，旨在满足先前提出的目标。第5节讨论了进行的计算实验。最后，第6节讨论了主要结论，并提出了一些进一步研究的思路。
图1. QCSP实例的示例，其中包含10组集装箱和2个码头起重机。
图2. QCSP实例的单向计划，如图1所示。码头起重机在初始定位后从左向右移动，工期为48个时间单位，而 y1 = 48和 y2= 44个时间单位。
2、码头起重机调度问题
码头起重机调度问题(QCSP)是一个属于NP-hard硬类的组合优化问题（萨玛拉，科尔多，拉波特和摩纳哥，2007年）。该QCSP可以描述如下：给定一个集装箱码头中的一组码头起重机，确定每个码头起重机要执行的最合适的转运作业工作顺序，以便满足某些优化标准。
在QCSP中用作输入的数据是一组由码头起重机组成的集合，表示为Q={1，2，...，m}沿着码头和一组与停泊在码头的船只相关的容器组成，表示为▲= {1，2，... ，n}。 假设码头起重机具有相似的主要技术特征(即额定载荷、尺寸、速度、吊具等 )，因此在服务入港船只时，在互换性和可替代性方面被视为相同的。由于实际原因，假定集装箱起重机和码头起重机在集装箱船和码头上分别具有从左到右的相关自然数。
转运作业是指在码头停泊时，将集装箱装载到进出的集装箱船上或从进出的集装箱船上卸下。每个集装箱在船内的位置是由其装载计划给出的（威尔逊与罗奇，2000年）。该计划确定了在每个航线上将每个集装箱运输到的船湾。每个容器的间隔tisin;▲表示为lt，需要一个单独的处理时间，表示为pt。进行转运作业所需的时间主要取决于执行该作业的码头起重机的技术特征和驾驶员的技能。为方便起见，引入了两个虚拟容器0和T = n 1，其中p0 = pT = 0，分别代表容器服务的开始和结束。此外，从船只的物理特征得出的位于同一舱位内的几对操作之间存在优先级关系：
bull; 卸载操作必须在加载操作之前执行。
bull; 甲板上的卸货操作必须在货舱卸货前进行。
bull; 货舱内的装载操作必须在甲板上装载操作之前进行。
金和帕克在2004年对操作之间的优先级关系进行了全面描述。这些优先级通过集合8定义，其中， 8 = {（i，j）| i，jisin;▲and;i必须在j}开始之前完成。
（1）、转运作业由分配给集装箱船的一组码头起重机执行。码头起重机qisin;Q所执行的操作必须至少在时间rqge;0（代表其最早的准备时间）开始。它最初也位于海湾lq中。在船舶的两个连续舱之间移动所需的时间表示为t 1＞ 0，以时间单位表示。
这个方式，t q =t circ; ·|l i minus;l j |表示在海湾之间移动的时间。集装箱I和集装箱J。码头起重机放置在码头一侧，并安装在轨道上，以使它们可以沿着码头移动，以便到达船只的海湾。在执行转运操作时，铁轨会产生非交叉约束。这意味着码头起重机无法交换其位置，因此在整个计划范围内都保持相对位置。还必须同时注意一个安全距离，表示为delta;gt; 0，以海湾为单位，以防止码头起重机之间发生碰撞。在实践中，这意味着一些转运操作不能执行。
（2）、与众所周知的调度问题（例如车间调度）相比，码头起重机之间的非交叉约束和安全距离引起了明显的差异，并给算法技术的设计提出了挑战。
此外，还要求内部运送车辆按形式转运作业。这些车辆负责把集装箱从码头运到院子里，反之亦然。在这项工作中，假定使用免费的车辆起重机分配策略，即内部运送车辆可以在维修船舶期间移动任何集装箱。 但是从货场上存放和取回集装箱需要花费不可忽略的时间，该时间得益于内部运送车辆的技术特点，货场上的存放和取回位置，集装箱的尺寸和内容等。
QCSP的可行解决方案是制定时间表，确定转运工作的开始和结束时间。 还必须知道码头起重机在海湾之间移动的等待时间和周期。在这项工作中，我们感兴趣的是找到一种解决方案，以最小化制造跨度（即集装箱T的完成时间）和码头起重机的完成时间yq的加权组合（金和帕克，2004年）。这两个目标通常在文献中都有权重
分别通过权重alpha;1和alpha;2表示。
正式的表示如下：
最小alpha;1omega; alpha;2yq。
（3）、qisin;Q
QCSP解决方案的评估是通过比尔维斯和迈塞尔（2009年）提出的析取图方案进行的。
在实践中，码头经理在执行转运作业时会首选单向计划（那些解决方案，码头起重机在其初始定位后遵循相同的方向移动）。这些时间表简化了船舶的稳定性，并减少了码头起重机之间的潜在干扰（利高德等，2012）。因此，在此文件中处理单向计划。
图1提供了QCSP的示例，其中考虑了10组集装箱和m = 2个码头起重机。假设执行每个转运作业需要一个时间单位。码头起重机最初分别位于机架l1 = 3和l2 = 7。码头起重机之间的安全距离设置为delta;= 1间隔，它们可以t 1 = 1时间单位在两个相邻的间隔之间移动。另外，
8 = {（3，4），（5，6），（7，8），（8，9），（7，9）}
W = {（1，2），（3，5），（3，6），（4，5），（4，6）}cup;8。
图2描述了上述QCSP实例的可行单向调度。在这种情况下，码头起重机在初始定位后会从左向右移动。特别是码头起重机1进行与集装箱1、2、4、6和9组相关的转运作业，而码头起重机2进行3、5、7、8和10组的运转作业。如果alpha;1 =alpha;2= 1 。得到omega;＝ 48，y1 ＝ 48，y2 ＝ 44的值。因此，根据等式。解的目标函数值为140。
3、文献综述
QCSP是一个相关的优化问题，由于它对世界各地海运集装箱码头的竞争力产生了重大影响，因此在过去的几十年中引起了科学界的关注。 QCSP的第一个正式定义是达甘佐（1989年）。在这项早期工作中，优化的目标功能包括在船上各舱间分配现有的码头起重机，从而最终平衡码头起重机执行的转运作业的工作顺序。
尽管存在对QCSP进行部分或部分解决的开创性工作，金和帕克（2004年）还是提出了最严格的优化方法。特别是，作者提出了QCSP的数学公式，并通过分支界限法精确地解决了它。这种优化技术的缺点是在实际情况下需要大量的计算资源。作者通过在同一篇论文中提出一种随机自适应搜索程序（GRASP）来进行补偿，以克服现实生活中前者技术的潜在效率低下的问题。正如计算实验所证明的，在最坏的情况下，GRASP提供的解决方案的质量不会比分支界限法获得的解决方案低10％以上。
金和帕克（2004年）提出的公式检测到多个干扰冲突。为了克服这一缺点，摩西亚，科尔多，高迪索和拉波特（2006年）提出了一种新的QCSP数学模型。同时，审稿人提出了“分支切割”算法，将优化问题解决到最优。进行的计算实验表明，该新算法比金和帕克（2004年）提出的分支界限法具有更好的性能。
萨玛拉（2007年）等人提出了一个解决QCSP的杰出建议。在这种情况下，作者建议将QCSP分解为两个可以单独解决的子问题。前者是一个路径问题，为了确定码头起重机的工作顺序。后者是一个调度问题，为了确定由码头起重机执行的每个转运作业的开始和结束时间。作者提出了一种搜索来解决子问题。在这方面，实验表明，这种元启发方式能够在较短的计算时间内找到高质量的解决方案。
后来，比尔维特和迈塞尔（2009年）引入了一种称为单向调度的精确优化技术，该技术可以确定QCSP的最佳单向调度。该技术非常有效，与以前的文献中的建议相比，可以在更短的时间内报告出最佳解决方案。利高德等（2012年）提出了LTM方法，它是对单向调度的一种改进，它的优点是可以在很短的计算时间内报告QCSP的最优解。
萨玛拉等人（2007年）的论文一直是为了解决QCSP及其某些变体的新建议的灵感来源。摩纳哥和萨玛拉（2011年）的论文就是这种情况，作者在空间约束下解决了码头起重机运动的QCSP问题。该变型的目标功能是最大程度地减少分配的码头起重机的工期和总延迟时间。此外，陈，李和曹（2011年）提出了带有凹进泊位的集装箱码头的QCSP。在这类泊位中，船舶均从两侧送达。由于码头起重机相互交叉时抬起它们的手臂，维修时间的减少给基础设施带来了巨大的挑战。在该问题的变体中，与船只相关联的每个转运作业的处理时间取决于码头起重机。作者提出了
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