系统工程学报
繫統工程學報
계통공정학보
JOURNAL OF SYSTEMS ENGINEERING
2013年
5期
592-599
,共8页
曾庆成%张笑菊%陈文浩%朱晓聪
曾慶成%張笑菊%陳文浩%硃曉聰
증경성%장소국%진문호%주효총
集装箱码头%集卡预约%排队网络%优化模型
集裝箱碼頭%集卡預約%排隊網絡%優化模型
집장상마두%집잡예약%배대망락%우화모형
container terminals%truck appointment%queuing network%optimization model
为减少外部集卡在集装箱码头的周转时间、提高码头作业效率,建立基于排队网络的集卡预约优化模型.该模型利用BCMP排队网络描述集卡在闸口和堆场的排队过程,在给定集卡到达调整量水平的限制下,优化每个时间段的预约份额.为求解模型,设计基于遗传算法和逐点固定流体近似算法(PSFFA)的求解方法,该方法用遗传算法搜索最优预约份额方案,基于PSFFA算法计算集卡在集装箱码头的周转时间.最后,利用算例对模型和算法的有效性进行了验证.结果表明,集卡预约优化模型可以有效地减少集卡在码头的周转时间,PSFFA方法可以准确地计算排队时间,较好地处理到达过程不平稳的排队问题.
為減少外部集卡在集裝箱碼頭的週轉時間、提高碼頭作業效率,建立基于排隊網絡的集卡預約優化模型.該模型利用BCMP排隊網絡描述集卡在閘口和堆場的排隊過程,在給定集卡到達調整量水平的限製下,優化每箇時間段的預約份額.為求解模型,設計基于遺傳算法和逐點固定流體近似算法(PSFFA)的求解方法,該方法用遺傳算法搜索最優預約份額方案,基于PSFFA算法計算集卡在集裝箱碼頭的週轉時間.最後,利用算例對模型和算法的有效性進行瞭驗證.結果錶明,集卡預約優化模型可以有效地減少集卡在碼頭的週轉時間,PSFFA方法可以準確地計算排隊時間,較好地處理到達過程不平穩的排隊問題.
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