大连东软信息学院商务管理系 李浩渊 孙冬石

基于案例检索的集装箱码头箱区优化研究

大连东软信息学院商务管理系 李浩渊 孙冬石

摘 要：本文面对集装箱码头的进出口箱区规划问题，采用仿真模型与智能优化算法相结合的仿真优化方法进行分析求解。底层仿真模型覆盖集装箱码头全作业过程，并充分考虑了作业中的随机因素；顶层优化采用了遗传算法与案例检索相结合的一种创新方法，有效解决了仿真优化运算时间过长的问题。

关键词：仿真优化 箱区规划 遗传算法 案例检索

近年来伴随着集装箱码头吞吐量的不断增长，堆场资源变得越来越紧张。如何在有限的空间约束前提下，通过合理的规划和管理来提升作业效率，已经成为码头管理者关注的重点问题。

由于码头生产作业中包含诸多随机因素，数学模型往往很难描述[1]，而仿真与优化相结合成为解决该问题的一种有效手段。因此，本文采用仿真优化方法对进出口箱区规划问题进行求解。

针对仿真优化方法中存在的运算时间过长问题，在Lee[2]和Bachelet[3]研究基础上，提出了一种改进的案例检索方法，较好地解决了运算代价过大的问题。

1　 仿真模型

1.1 仿真对象

以国内某集装箱码头实际布局为背景，开展仿真模型构建仿真对象中，包含4个泊位，36个堆区，6排码头进出闸口通道，每个泊位分配若干岸桥，每台岸桥配备10台内部集卡，每个堆区配备一台龙门吊，码头内会随机产生若干外部集卡开展作业。……