刘桂云， 陈珊珊， 张小莉， 刘明涛

(宁波大学 海运学院， 浙江 宁波 315211)

基于惩罚函数的集装箱码头连续泊位-岸桥联合调度

刘桂云， 陈珊珊， 张小莉， 刘明涛

(宁波大学 海运学院， 浙江 宁波 315211)

为对连续泊位与岸桥联合调度问题进行求解，从码头运营者的角度出发，以最小化惩罚为优化目标建立数学模型，设计一种嵌套式遗传算法。在客户满意率最大的情况下，求得船舶的靠、离泊时间和位置及最优装卸序列。通过进行数值模拟案例分析，验证该优化方法可在提高客户满意率的同时，缩短船舶在港时间，对集装箱码头生产运作实践具有一定的参考价值。

交通运输经济学； 集装箱码头； 泊位与岸桥； 联合调度； 遗传算法； 惩罚函数

Abstract: An optimization method of unified scheduling for continuous berth and quay-crane is formulated to minimize the punishment from the terminal operators' perspective, and a nested genetic algorithm is designed to solve this problem. The time of docking and departure, berthing and the best loading/unloading sequence of ships are solved for the highest customer satisfaction rate. The optimization method is verified with a representative case, which indicates that the method can improve the degree of customer satisfaction as well as decrease the birthing time of ships. The method can be a reference of some kind for the actual production of the container terminal.

Keywords: traffic transport economics; container terminal; berth and quay-crane; unified scheduling; genetic algorithm; penalty function

研究集装箱码头生产调度问题对提高码头服务能力和运营效率，进而提升全球物流效率具有重要意义。泊位与岸桥调度是集装箱码头调度的核心内容，国内外很多学者都对此进行过研究，提出了具有实践指导意义的优化方法。一些成熟的理论研究己应用于码头实际生产作业中。

LI等[1]以最小化船舶在港时间为目标，将泊位与岸桥分配作为一个并行调度问题建模求解；GUAN等[2]在此基础上建立以最小化权重任务的完成时间为目标的调度模型。韩俊等[3]和靳志宏等[4]研究泊位与岸桥联合调度问题，假设服务于一艘船舶的所有岸桥必须同时结束，运用免疫遗传算法求解模型。AK等[5]引入禁忌搜索法，研究以最小在港时间和避免船舶延迟离港的惩罚费用为目标的泊位与岸桥联合调度模型。……