多港口多船舶同时行进下航行调度的数学模型设计
考虑潮汐影响的班轮多船型船舶调度
考虑潮汐影响的班轮多船型船舶调度【摘要】本文主要探讨了潮汐对船舶调度的影响以及不同船型在潮汐下的表现。
针对这一问题，文章提出了潮汐调度策略和多船型船舶调度算法，并通过实际案例分析来验证其有效性。
研究结果表明，考虑潮汐影响的班轮多船型船舶调度能够优化航线规划，提高船舶运输效率。
未来研究方向可以在进一步完善调度算法的基础上，结合实际航线特点进行更深入的优化。
本文对潮汐影响下的班轮多船型船舶调度进行了全面的分析，并为相关领域的研究提供了有益的参考和借鉴。
【关键词】潮汐影响、班轮、多船型船舶、调度、船型表现、调度策略、算法、案例分析、优化、未来研究、结论总结1. 引言1.1 研究背景潮汐是海洋运输领域一个重要的环境因素，对船舶调度产生着显著影响。
潮汐的周期性涨落会使航线上的水深和航行条件发生变化，从而影响船舶的安全性和效率。
考虑潮汐因素对于优化班轮多船型船舶调度具有重要意义。
在过去的研究中，已经有部分学者对潮汐对船舶调度的影响进行了初步探讨。
目前对于潮汐影响下的班轮多船型船舶调度的研究还比较薄弱。
针对不同船型在潮汐下的表现和潮汐调度策略的研究尚不充分，缺乏相应的多船型船舶调度算法和实际案例分析。
本研究旨在全面探索潮汐影响下的班轮多船型船舶调度优化问题，通过对不同船型在潮汐条件下的表现进行研究，构建多船型船舶调度算法，并结合实际案例进行分析，从而为实际船舶调度工作提供参考和指导。
通过本研究的开展，我们将为提高班轮多船型船舶调度效率和安全性提供新的理论和方法支持。
1.2 研究目的本研究的目的是探讨潮汐对班轮多船型船舶调度的影响，并提出相应的优化策略。
由于潮汐的涨落会对船舶的航行速度、姿态以及船舶进出港口的时间产生影响，因此在船舶调度中需要考虑潮汐因素以提高船舶的效率和安全性。
通过对不同船型在潮汐条件下的表现进行分析，可以更好地了解不同船型航行特性与潮汐之间的关系，为调度策略的制定提供依据。
基于潮汐的船舶调度策略的优化可以更好地满足船舶运输的需求，提高航运效率和降低运输成本。
集装箱港口调度问题的数学建模和求解
集装箱港口调度问题的数学建模和求解随着国际贸易的快速发展，港口成为货物流通的必经之地。
集装箱作为现代贸易的主要运输设备，也成为港口的主要运输工具。
如何对集装箱进行科学、高效的调度，既能够提高集装箱吞吐量，又能够节约成本，保证集装箱的速度和安全，成为了集装箱港口管理的重要问题。
本文将介绍集装箱港口调度问题的数学建模和求解方法，为港口调度管理提供一定的参考。
一、问题描述在港口集装箱的调度过程中，需要考虑多个因素，包括集装箱的数量、作业时间、码头设备的利用率、船舶作业岸桥数、等待队列理论等。
我们将港口作业看作一个多项式时间复杂度问题，即：T(n) = a + bn + cn^2 + ... + kn^m其中，n表示作业量（即集装箱数量），a、b、c、...、k为常数。
当n很大时，我们可以将港口作为一个离散的系统进行研究，把所有的因素都视为集装箱数量的函数。
二、建模方法在数学建模中，我们常用图论、优化理论等方法对问题进行建模。
对于港口调度问题，我们可以采用离散事件仿真（DES）方法进行建模。
离散事件仿真是指在模拟过程中，根据事件发生的具体时间点，遵循特定的规则依次进行模拟。
在港口调度问题中，时间点可以是集装箱的到达时间、配载、装卸等事件，规则可以是码头设备的作业效率、船舶岸桥的作业效率等。
通过DES方法的建模，可以得到港口作业的整体情况，包括集装箱的平均等待时间、港口的吞吐量等。
建模的基本步骤如下：1. 定义输入参数和输出参数输入参数包括集装箱数量、港口设备数量、集装箱处理速度等；输出参数包括集装箱的平均等待时间等。
2. 建立模型通过建立港口作业的模型，确定每一事件名、每个事件的发生时间以及事件的处理逻辑等。
对于需要分配资源的事件，要考虑分配资源的优先级以及时间的排队问题。
3. 添加随机性在港口调度问题中，集装箱的到达时间、装卸时间等都具有随机性。
为了更真实地模拟港口作业的情况，需要为模型增加随机性。
4. 进行仿真实验进行一系列的仿真实验，计算每个实验的输出参数，得到不同输入参数下的港口作业情况。
考虑潮汐影响的班轮多船型船舶调度
考虑潮汐影响的班轮多船型船舶调度潮汐是海水在每日周期性的波动过程中所产生的现象，受到引力的作用以及地球自转的影响。
在船舶调度中，潮汐对于船舶的进出港以及航行速度有着重要的影响。
本文将探讨潮汐影响下的班轮多船型船舶调度问题。
一、潮汐对船舶进出港的影响潮汐的周期性影响了船舶进出港口的时间窗口。
由于不同的船型具有不同的吃水深度，因此潮汐的高潮与低潮对于船舶进出港口有着重要的影响。
在高潮时，水深增加，船舶可以安全通过浅水区域进出港口，而在低潮时，水深减少，可能会造成船舶搁浅的风险。
船舶调度中需要考虑潮汐周期和船舶的吃水深度，合理安排船舶的进出港时间，以避免由于潮汐造成的不利影响。
通过合理调度船舶进出港时间，可以充分利用高潮时水深较大的时间段，提高船舶的进出港效率。
二、潮汐对航行速度的影响潮汐对船舶的航行速度也有着一定的影响。
在潮汐涨潮的时候，水流向上涨，会对船舶造成一定的阻力，降低船舶的航行速度。
而在潮汐落潮的时候，水流向下落，会对船舶产生一定的推动力，增加船舶的航行速度。
船舶调度中需要根据潮汐情况合理安排船舶的航行速度，以最大程度地提高船舶的航行效率。
在潮汐涨潮时，可以适当减小船舶的航行速度，以减少阻力的影响；而在潮汐落潮时，可以增大船舶的航行速度，利用水流的推动力提高船舶的航行效率。
在实际船舶调度中，通常会遇到班轮多船型的情况。
不同船型的船舶具有不同的载货量、航行速度等特点，需要综合考虑潮汐对船舶进出港以及航行速度的影响，合理调度船舶的进出港时间和航行速度。
对于班轮多船型的船舶调度问题，可以采用数学建模的方法求解。
根据船舶的吃水深度以及潮汐情况，确定船舶的进出港时间窗口；然后，根据不同船型的航行速度以及潮汐的影响，确定船舶的航行速度；通过数学优化算法，确定最优的船舶调度方案。
在求解过程中，需要考虑到船舶之间的时间间隔、船舶的装载量以及船舶的个数等因素，以实现班轮多船型船舶调度的优化。
#5 运筹学讲义[目标规划、动态规划]
![#5 运筹学讲义[目标规划、动态规划]](https://img.taocdn.com/s3/m/6b7353ccaeaad1f346933fc7.png)
3. 由于甲资源供应比较紧张，不要超过现有量140。
试建立目标规划模型。
解：以产品 A,B 的单件利润比 2.5 :1 为权系数，模型如下：
min Z P1 d 1 2.5 P2 d 3 P2 d 4 P3 d 2 30x1 12x 2 d 1 d 1 2500 2 x x d d 140 1 2 2 2 x d d 60 1 3 3 x d d 100 2 4 4 x 60 1 x2 100 x 0 , d , d 0 ( l 1.2.3.4) l l 12
微积分；线性代数 计算机编程 微积分；线性代数 计算机编程
应用统计 微积分；线性代数
为了选修课程门数最少，应学习哪些课程 ？ 选修课程最少，且学分尽量多，应学习哪些课程 ？
0-1规划模型
课号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 课名 微积分 线性代数 最优化方法 数据结构 应用统计 计算机模拟 计算机编程 预测理论 数学实验 所属类别 数学 数学 数学；运筹学 数学；计算机 数学；运筹学 计算机；运筹学 计算机 运筹学 运筹学；计算机
min{d d } 2 x 2 x d d 12 2 1
3. 目标的优先级与权系数
在一个目标规划的模型中，为达到某一目标可牺牲其他一些 目标，称这些目标是属于不同层次的优先级。优先级层次的高低 可分别通过优先因子P1,P2,…表示。对于同一层次优先级的不同 目标，按其重要程度可分别乘上不同的权系数。权系数是一个个 具体数字，乘上的权系数越大，表明该目标越重要。 现假定：
选课策略
课号
1 2 3 4 5 6 7 8 9
课名
微积分 线性代数 最优化方法 数据结构 应用统计 计算机模拟 计算机编程 预测理论 数学实验
数学建模——码头货轮集装箱装卸的优化问题2
码头货轮集装箱装卸的优化问题摘要集装箱“货币化”已成为发展趋势，而港口发展渐渐滞后于集装箱的吞吐量，研究集装箱装卸的优化问题能有效扩大港口生产力，提高港口经济效益。
本文将建立集卡线路规划模型和岸桥、集卡与龙门吊协同优化模型，通过禁忌搜索算法进行求解，并通过青岛港的数据对模型进行实证分析。
对于提高装卸效率，降低装卸成本这一问题，我们将其分解为线路规划、协同优化和模型检验三个子问题进行分析。
针对问题一，我们建立了集卡线路规划模型。
通过对青岛港前湾港集装箱码头（QQCT）的航拍图和雷达图进行分析，画出了码头泊位到堆场的平面图，按照相应的比例尺，得到实际码头与堆场间的距离、各堆场间的相互距离。
通过集卡行驶的速度，计算得到集卡从码头到堆场的时间、集卡在各堆场之间行驶的相互时间和集卡从堆场返回码头的时间。
集卡在运输过程中，要尽量减少空集卡的行驶，即运送集装箱返回的途中携带需要装运到船上的集装箱。
利用第一阶段的禁忌搜索算法，当所需装卸集装箱位置确定后，最短的行驶路线也就计算出来。
针对问题二，我们建立了桥吊、集卡和龙门吊的协同优化模型。
问题一计算的集卡最佳线路分配结果，继续作为桥吊、集卡和龙门吊协同优化的条件。
第二阶段的禁忌搜素算法分析出最合适的桥吊、集卡与龙门吊的比例，桥吊在不等待集卡的情况下效率高。
通过协同优化，得到最高效率的设备分配比例。
针对问题三，我们汇总了附件中所有集装箱的装卸数据，对模型进行检验分析。
以青岛前湾港区为例，通过带入实际数据，得到如下比例关系，即桥吊：集卡：龙门吊为2:10:5。
2辆桥吊工作时配备10辆集卡，5辆轮式龙门吊；3辆桥吊工作时配备15辆集卡，7辆龙门吊；如此分配使相对成本与效率达到最大化。
本文的亮点在于：利用港口的雷达图和航拍图，绘制了港口的分布平面图，分析更贴近实际；以集卡线路规划为突破口，并以此为条件，建立了以集装箱类型为依据的集卡一站式服务（岸桥到堆场的线路标准化）；对数据的分类处理，使计算简洁；协同了集卡、桥吊、龙门吊，采用两个阶段的禁忌搜索算法，将集装箱的装与卸混合在一起计算，比原来对集卡、桥吊，集卡、龙门吊等部分优化更加贴近实际，大大提升了港口的运行效率，并且降低的了成本。
港口堆场调度数学建模
港口堆场调度数学建模港口堆场调度是指在港口运输领域中，对进出港船舶和货物堆放区域进行合理规划和安排的过程。
港口堆场调度的目的是通过优化资源利用和提高作业效率，实现船舶和货物的快速流转，降低物流成本，提高港口运输的运营效益。
在现代物流运输中，港口堆场是货物集散、中转和分配的重要环节。
良好的堆场调度可以使港口的吞吐量得以最大化，并保持良好的复杂运作和安全状况。
然而，由于港口堆场的复杂性和特殊性，如何进行有效的调度仍然是一个具有挑战性的问题。
港口堆场调度的数学建模可以基于多个方面来进行，如船舶进出港的时间窗口、货物的装卸时间、货物的优先级以及堆场内部的空间利用率等。
这些因素都会对堆场的运作效率和灵活性产生直接影响。
在进行堆场调度数学建模时，我们可以先将问题抽象为一个图论问题。
将堆场内的船舶和货物视为节点，并通过路径来连接不同的节点。
通过定义适当的权值函数，可以将堆场调度问题转化为寻找最优路径的问题。
基于这个模型，我们可以借助图论算法，如Dijkstra算法或A*算法来实现最优路径的搜索。
除了图论方法，还可以运用线性规划来建模港口堆场调度问题。
通过定义合适的决策变量和约束条件，我们可以将堆场调度问题转化为一个数学优化问题。
然后，通过求解该优化模型，可以得到最优的调度解。
在实际应用中，港口堆场调度的数学建模还需要考虑到一些实际情况，如船舶和货物的实际情况、堆场作业设备的限制以及天气等因素的影响。
这些因素会对调度方案的可行性和有效性造成一定的影响，因此，在建模时需要充分考虑到这些实际情况，并将其纳入到模型中进行综合分析。
综上所述，港口堆场调度的数学建模是一个重要且具有挑战性的问题。
通过使用适当的数学方法和综合考虑实际情况，可以建立起生动、全面、有指导意义的模型，为港口堆场调度问题的决策提供科学依据，进而提高港口运输的效率和竞争力。
集装箱港口集群下多港口多泊位联合调度方法
集装箱港口集群下多港口多泊位联合调度方法毕娅;李文锋【摘要】The current schedule of ports and berths still remains in the single-port multi-berth, while multi-port and multi-berth integrated scheduling based on the container port cluster can achieve the optimal allocation of ports resources, reduce the time in port and improve the resource utilization rate, and at the same time, the optimal transportation cost of the ship company has been taken into account. Therefore, the multi-objective non-linear programming model for multi-port and multi-berth integrated scheduling system was constructed with certain assumptions as premises. Then, a heuristic algorithm for the model was designed according to the specific structure of the model's decision-making space. Finally, the numerical calculation was performed in order to verify the effectiveness and stability of the algorithm. It shows that the decision model is practical and the algorithm is valid.%目前对港口和泊位的调度研究尚停留在单港口多泊位,而在集装箱港口集群条件下对多港口多泊位实行船舶的联合调度可以充分实现港口资源的优化配置.为了充分利用港口资源,实现船舶在港时间最短,且服从船公司运输成本最低的目的,建立了集装箱港口集群下多港口多泊位联合调度的多目标非线性决策模型,并按照模型决策空间所具有的特殊条件,设计了改进的遗传启发式算法,结果表明船舶靠泊成本大幅降低,港口利用率大幅提高.通过大量真实和随机算例验证了算法的有效性和稳定性,证明了模型和算法实用有效.【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2012(032)002【总页数】4页(P448-451)【关键词】集装箱港口集群;联合调度;多目标决策模型;启发式算法【作者】毕娅;李文锋【作者单位】武汉理工大学物流工程学院,武汉430063;湖北经济学院物流与工程管理学院,武汉430205;武汉理工大学物流工程学院,武汉430063【正文语种】中文【中图分类】TP1810 引言集装箱港口是运输链上的一个重要环节［1］。
(完整word版)数学建模 港口问题_排队论
排队模型之港口系统本文通过排队论和蒙特卡洛方法解决了生产系统的效率问题，通过对工具到达时间和服务时间的计算机拟合，将基本模型确定在//1M M排队模型，通过对此基本模型的分析和改进，在概率论相关理论的基础之上使用计算机模拟仿真（蒙特卡洛法）对生产系统的整个运行过程进行模拟，得出最后的结论。
好。
关键词：问题提出：一个带有船只卸货设备的小港口，任何时间仅能为一艘船只卸货。
船只进港是为了卸货，响铃两艘船到达的时间间隔在15分钟到145分钟变化。
一艘船只卸货的时间有所卸货物的类型决定，在15分钟到90分钟之间变化。
那么，每艘船只在港口的平均时间和最长时间是多少？若一艘船只的等待时间是从到达到开始卸货的时间，每艘船只的平均等待时间和最长等待时间是多少？卸货设备空闲时间的百分比是多少？船只排队最长的长度是多少？问题分析：排队论：排队论(Queuing Theory) ，是研究系统随机聚散现象和随机服务系统工作过程的数学理论和方法，又称随机服务系统理论，为运筹学的一个分支。
本题研究的是生产系统的效率问题，可以将磨损的工具认为顾客，将打磨机当做服务系统。
【1】M M：较为经典的一种排队论模式，按照前面的Kendall记号定义，//1前面的M代表顾客(工具)到达时间服从泊松分布，后面的M则表示服务时间服从负指数分布，1为仅有一个打磨机。
蒙特卡洛方法：蒙特卡洛法蒙特卡洛(Monte Carlo)方法，或称计算机随机模拟方法，是一种基于“随机数”的计算方法。
这一方法源于美国在第一次世界大战进研制原子弹的“曼哈顿计划”。
该计划的主持人之一、数学家冯·诺伊曼用驰名世界的赌城—摩纳哥的Monte Carlo—来命名这种方法，为它蒙上了一层神秘色彩。
（2）排队论研究的基本问题1.排队系统的统计推断:即判断一个给定的排队系统符合于哪种模型，以便根据排队理论进行研究。
2.系统性态问题:即研究各种排队系统的概率规律性，主要研究队长分布、等待时间分布和忙期分布等统计指标,包括了瞬态和稳态两种情形。
船舶预测数学建模-模型
船舶预测数学建模-模型武汉理工大学第十一届大学生数学建模竞赛承诺书我们仔细阅读了《武汉理工大学第十一届大学生数学建模竞赛的选手须知》。
我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们的竞赛编号为： C 10我们的选择题号为： B参赛队员：队员1：刘晓辉队员2：刘春华队员3：黎燕燕评阅编号：现代船舶是为交通运输、港口建设、渔业生产和科研勘测等服务的，随着工业的发展，船舶服务面的扩大，船舶也日趋专业化。
不同的部门对船舶有不同的要求，使用权船舶的航行区域、航行状态、推进方式、动力装置、造船材料和用途等到方面也各不同，因而船舶种类繁多，而这些船舶在船型上、构造上、运用性能上和设备上又各有特点。
目前主要分类方式及特点1、船舶的航行区域：船舶按航行区域可分为海洋船反作用、港湾船舶和内河船舶三种。
航行内湖泊上的船舶一般也归入内河船舶类。
2、船舶航行的状态：船舶按航行状态可归纳为浮行、滑行、腾空航行三种。
浮行是指船舶在航行时，船体的重量和排水量相等而瓢浮在水面航行的船舶(又叫做排水量船)。
水下潜航的船舶也属于浮行。
滑行船舶是指高速状态下航行时，船体的大部分被水的动力作用抬起，在水面滑行。
滑行时船的排水量小于静止时的排水量，同时减小了湿表面积，水阻力大大减小，使船的速度加快。
如快艇、水翼艇。
腾空航行船舶是船身在完全脱离水面的状态下航行的。
如气垫船和冲翼艇。
3、推进方式：船舶按进方式可分为原始的撑篙、拉绎、划桨、摇橹等人力推进的船舶和风力推进的帆船；机械推进的明轮船，喷水船、螺旋桨船、以及空气推进船等。
数学建模轮船调度优化问题建模与计算
“两江游”轮船调度问题某著名江边码头，位于长江和嘉陵江汇合之处，江面与两岸景色十分优美，许多游客慕名而来，欣赏两江景色。
当地轮船公司因此开设了“两江游”服务。
目前，“两江游”服务提供的游轮满载是150人，安排游船载客游览时间是1.5小时/次，票价为25元/人/次。
另外，为了节约游客的时间成本，提高游客的满意度，轮船公司规定：游轮不需要满载即可起航，但启航时游轮的载客量至少要达到满载的60%以上。
根据统计，游客主要在上午8点到下午6点来参观游览，且在早8点到晚6点时间段内，游客以平均每分钟3人的速度到达码头并参加“两江游”。
从轮船公司角度出发，最希望的是每天收入最大。
另外由于每次轮船运输有成本，因此也希望每天总运输次数最少。
同时轮船公司希望在总运载人数不变情况下，每次运载的人数尽量均衡。
从这三个方面出发，请建立数学模型并解决如下问题：1. 如果轮船公司只有1艘游轮，问该轮船如何安排航程？一天总载客量是多少?2. 若轮船公司有多艘轮船，问轮船公司最少需使用几艘游轮？分别如何安排航程？每艘船载客量是多少？3. 针对实际中出现的游客愿意等待游船返回的情形，假设游客到达港口最多等待10分钟，若10分钟游轮未到，则自动离开。
请在该假设下重新考虑问题1和问题2。
注：1.问题1和2中的假设当轮船未来时顾客都不等待。
2.不考虑游客上下船时间。
3.对多艘轮船，如果后一艘到达时前一艘还未启航，需要等待前一艘离开才上客。
4. 轮船启航时刻以整分钟为基本单位。
模型建立与求解：问题1．设共发n 个班次，各个班次轮船启航时刻（分钟）依次为：12,,,n t t t 。
约束条件中启航时刻满足： 1230600n t t t t ≤<<<<≤设每个班次轮船载客为为12,,,n d d d 。
则则第一个班次时将1[0,]t 内到达的人全部载完，则有：113d t =对第二个班次，12[,]t t 时间段内到达的人数，前90分钟因为没有返航，导致流失，因此有： 2213(90)d t t =--同理考察第i 个班次，1[,]i i t t -时间段内到达的人数，前90分钟因为没有返航，导致流失，因此有：有13(90)i i i d t t -=-- 2,3,,i n =由于载客量不超过150人，因此有：150i d ≤， 1,2,,i n =每次载客量要达到15060%90⨯=人，因此有：90i d ≥， 1,2,,i n =则目标函数为n 个班次总收入最大，由于每个游客的游览费都为25元，因此可转化为轮船载客数最大：11max ni i Z d ==∑同时根据题目要求，第二目标是运输次数最少，则：2min Z n = 第三目标各次运输乘客数尽量均衡，则：213()min 1n i i d d Z n =-=-∑ 其中1n i i d d n ==∑为各次运载乘客的平均值。
船舶运营管理配船规划求解
船舶运营管理配船规划求解1. 引言船舶运营管理是指管理船舶运输活动的各个方面，包括船舶配船规划。
船舶配船规划是指根据船舶的特性、货物的需求以及航线的限制等因素，合理安排船舶的配船方案，以提高运输效率和降低成本。
本文将介绍船舶运营管理中的配船规划求解方法。
2. 船舶运营管理配船规划求解方法2.1 线性规划方法线性规划方法是常用的船舶运营管理配船规划求解方法之一。
该方法通过建立数学模型，将配船规划问题转化为一个线性规划问题，然后利用线性规划的方法求解最优解。
线性规划方法适用于配船规划问题相对简单且变量之间呈线性关系的情况。
2.2 整数规划方法整数规划方法是在线性规划方法的基础上引入整数变量的一种求解方法。
船舶运营管理配船规划问题往往存在一些需要整数约束的变量，如船舶数量。
整数规划方法可以更准确地求解配船规划问题，但由于引入整数变量会增加计算复杂度，因此适用于问题规模相对较小的情况。
2.3 启发式方法启发式方法是通过一些近似的策略来求解船舶运营管理配船规划问题的方法。
启发式方法不保证求解得到最优解，但可以在较短的时间内得到一个较好的解。
常见的启发式方法包括贪婪算法、遗传算法等。
2.4 模拟退火算法模拟退火算法是一种基于物理退火原理的启发式优化算法。
船舶运营管理配船规划求解问题可以看作是一个优化问题，模拟退火算法可以通过随机搜索的方式，在搜索空间中寻找最优解。
模拟退火算法的优点是能够避免局部最优解，但计算复杂度较高。
3. 实例分析3.1 基于线性规划的船舶配船规划求解假设有一家航运公司需要将一些货物从港口A运送到港口B，现有两艘船可以分别从两个港口出发，每艘船有不同的负载能力和航速。
货物的数量和需求也各不相同。
我们需要将货物分配给船舶，并安排船舶的航行路线，以最小化总运输成本。
通过线性规划方法，可以建立数学模型，将船舶配船规划问题转化为一个线性规划问题。
通过对模型进行求解，可以得到最优的船舶配船方案和航行路线。
基于大数据的船舶智能调度系统设计
基于大数据的船舶智能调度系统设计随着全球贸易的空前繁荣，船舶运输正成为支撑全球经济的重要方式。
然而，船只调度仍然需要大量繁琐的人工操作，效率低下，且难以应对复杂多变的运输业务需求。
因此，利用大数据技术设计船舶智能调度系统成为了一种趋势。
一、大数据技术在船舶运输中的应用船运业务已成为全球数据流量的重要构成部分，数以亿计的船只、货箱、港口、贸易信息等等都需要被收集、处理、传递和分析。
在现代物流体系中，完整的数据记录不仅可以提高运输效率，降低运营成本，还可以帮助企业对运营状况进行实时追踪和管理。
由此可见，大数据技术在船舶运输领域中的应用非常广泛。
比如，利用物联网技术实现船只、货箱等物流产品的实时追踪；运用数据挖掘技术分析历史数据，预测当前航线上的货量，调整航线规划；基于机器学习技术，开发智能调度系统，自动化完成船只配载、船只调度等操作。
二、基于大数据的船舶智能调度系统设计1. 调度系统架构设计船舶智能调度系统需要清楚地定义系统功能、用户需求、操作流程等方面的要求。
系统的架构设计应尽量减少单点故障风险，提供高可用性，保证数据安全性，同时要尽可能地减低成本、提高效率。
系统架构可以采用大数据分布式架构，将各个模块进行分离，使得整个系统各个功能模块之间具有较强的解耦性，从而更易于维护升级和扩展。
系统的安全性应采用多重安全防范策略，包括加密传输、数据冗余备份、权限控制等等。
2. 调度核心算法设计船舶智能调度系统的核心是舱位配载和船只调度算法。
这需要大量的数据支持，如船只属性、船只码头位置、货箱属性、货箱码头位置等等。
具体地，舱位配载算法可以考虑采用贪心算法，将货箱按照体积重量配载；同时可以采用K-means算法将货箱分类，提高舱位复用效率。
船只调度算法则可以采用遗传算法、模拟退火等方法，从多个调度方案中选出最优解。
3. 调度系统辅助功能设计船舶智能调度系统还需要具备其它辅助功能，如数据可视化、异常处理等。
数据可视化可以展示分析结果，比如航线货量、调度占用时间等；异常处理可以及时进行反应和处理异常情况，如天气变化、船只跨境等。
数学建模——渡口问题
建模问题（渡口问题）摘要本文建立了一个关于如何安排过河车辆位置问题的模型本文首先对各种车辆达到情况作统计，并对车辆之间得特性进行分析，得出以下安排车辆位置方案：摩托车少而且站位小，以插空的方式进入车队列，这样安排明显减少了空间浪费。
本文重概率论角度，引进均匀分部函数已经随机数，对来的车辆先后进行描述，随后通过若干组数据统计，最后得出一般规律并解决安排车辆问题。
问题重述与分析：一个渡口的渡船营运者拥有一只甲板长 32 米，可以并排停放两列车辆的渡船。
他正在考虑怎样在甲板上安排过河车辆的位置，才能安全地运过最多数量的车辆，并关心一次可以运多少辆车，其中有多少小汽车，多少卡车，多少摩托车，他观察了数日，发现每次情况不尽相同，但他得到下列数据和情况：（1）车辆随机到达，形成一个等待上船的车列。
（2）来到渡口的车辆中，轿车占 40 ％，卡车占 55 ％，摩托车占 5 ％（3）轿车车身长为～ 5.5 米，卡车车身长为 8 ～ 10 米。
请考虑以下问题：（1）应该怎样安排摩托车？（2）怎样描述一辆车的车身长度？（3）到达的车要加入甲板上两列车队的哪一列中去？（4）如何考虑“安全”问题？请就以上问题建立数学模型，最终保证安全，并运用计算机进行模拟车辆到达、安排停车过程。
模型假设与建立：（1）营运者需要在安全情况下运过最多数量的车，摩托车如果横着放的话会节省很多空间，所以我们假定把摩托车横着放置在两辆车的中间，这时就要考虑摩托车的宽度而不是长度了。
我们假定摩托车的宽度是～米（为方便起见，后文中摩托车的“宽度”都说成“长度”）。
（2）一共有三种车：轿车、卡车和摩托车。
三种车的出现概率不同，每辆车的车身长度也不相同，我们想到可以用随机数来确定每一辆车的类型和长度。
卡车轿车摩托车图1如图1所示，用一个0到1之间的随机数的分布来确定车的所属类型。
当random=0～时，为卡车；当random=～时，为轿车；当random=～时，为摩托车。
如何优化船运调度并解决调度的实际问题
2019年数学建模竞赛我们参赛的题目是: 关于如何优化船运调度并解决调度的实际问题参赛队员: (姓名（打印并签名）、学号、专业班级、联系电话)1.2.3.日期：年月日标题：船运调度的优化设计摘要关键词1 问题综述某大型航运公司承担全球70个港口之间的51条固定航线的物资运输任务。
已知每条航线的起点编号与终点编号及各条航线每天航班数见附件1，假设每条航线使用相同型号的船只，各航线间的航程天数见附件2，已知各港口每条船只每次装卸货物的时间各需1天，请你为该航运公司设计调度计划，并给出航运公司至少应配备多少条船，才能满足该航运公司承担所有航线的运货需求。
2问题分析本文中船运的调度实际上需要考虑多部分因数，1：载货航程需要的周转船只数。
2：航程的卸货与装货的时间天数。
3：航运的时间。
4：每天航班数。
5：船舶的盈余和每天需要派出的船只。
已知附件1和附件2 ，我们已经知道部分信息，因此我们要探究的事利用数学方法，计算机算法原理，在每一条航线中，在每一个港口中，让每一条路线合理，确保，每一个港口每天的船只数量都正常运行。
3基本假设假定各条航线使用相同型号的船只，又各城市间的航程天数以下表的港口为例：又知每条船只每次卸货的时间各需1天，则该船运公司应配备多少条船只，才能满足运货需求？以E号线为例：在E号港口装货1天，1-5航程17天，在D号港口卸货1天，总计19天。
每天的航班数为3，故该航线周转的船只需：19*3=57以上累计共需周转船只91条4符号说明：在本次计算和操作中没有用到符号5模型的建立与求解：如何在附件2中得到航运天数？利用计算机代码：见附件3得到：通过（装货天数+航运天数+卸货天数）*每日需求船数。
得出每条航线的最低需求：各港口每天余缺船只。
由计算机代码：见附件4得到数据：5模型数据各条航线的起点，终点编号及每天航班数我们所需要的航线部分需要的总和为2056上图表示：下方正盈余部分：能有船只供给的港口，右方为负盈余方：每个港口的需求部分。
自动化集装箱码头水平运输工具调度模型设计
∗基金项目:上海市2021年度 科技创新行动计划 高新技术领域项目(21511102700)自动化集装箱码头水平运输工具调度模型设计∗田㊀进㊀孙金余㊀吴绩伟上海国际港务(集团)股份有限公司技术中心㊀㊀摘㊀要:在传统集装箱码头自动化改造工作中,水平运输系统的调度设计是影响改造工程质量的重要因素之一㊂针对有人和无人驾驶混合模式下的车辆调度设计问题,建立以所有车辆的无效作业时间㊁岸边集装箱起重机作业延迟时间和所有车辆完成集装箱任务的时长最短为目标的动态调度优化模型,并以实际算例进行求解,验证了模型的有效性㊂该模型可为后续传统码头的自动化改造提供决策依据㊂㊀㊀关键词:车辆;混跑;调度;遗传算法Design of a Scheduling Model for Horizontal TransportationVehicles in Automated Container TerminalsTian Jin ㊀Sun Jinyu ㊀Wu JiweiTechnology Center of Shanghai International Port (Group)Co.,Ltd.㊀㊀Abstract :In the traditional container terminal automation renovation work,the scheduling design of the horizontaltransportation system is one of the important factors affecting the quality of the renovation project.Aiming at the vehicle scheduling design problem in mixed mode of manned and unmanned driving,a dynamic scheduling optimization model has been established with the objective of minimizing the ineffective operation time of all vehicles,the delay time of quayside container crane operations,and the duration of container tasks completed by all vehicles.The effectiveness of the model isverified through practical examples.This model can provide decision-making basis for the automation transformation oftraditional docks in the future.㊀㊀Key words :vehicles;mixed running;scheduling;genetic algorithms1㊀引言传统集装箱码头自动化改造涉及系统㊁设备㊁模式等多维度,其中水平运输机械改造难度较大,面临自动和人工驾驶混合作业的可行性㊁安全性等一系列难题,因此设计合理的水平运输机械调度模型是码头自动化改造成功的前置条件㊂国内外由于技术㊁劳动力成本等因素的差异,导致码头水平运输体系的表现形式有所不同㊂国外劳动力成本较高㊁科技水平发展较好的地区主要采用跨运车和AGV(AutomatedGuided Vehicle,自动导引车)的运输模式,劳动力成本相对较低的地区则采用人力控制的运输设备[1]㊂在我国的自动化码头中,上海洋山四期等3个集装箱自动化码头采用AGV 运输,其余均采用集卡运输[2]㊂现阶段国内外对水平运输机械调度的设计及优化大多以运输路径最短为目标㊂Kim 等研究了基于位置及时间信息的AGV 调度规则,提出一种基于混合整数规划模型分配AGV 的调度任务策略[3]㊂An-geloudis 等提出一种考虑不确定性的单元装船AGV调度方法,目标是使带任务的AGV 净收益最大化[4]㊂Xu 等设计了一种带有缓冲区的重进重出的AGV 路径规划模型,AGV 同时装载2个集装箱,使用模拟退火算法对该模型进行了求解[5]㊂王灿提出考虑交通拥堵的集卡调度双目标优化模型,通过堆场计划优化来缓解集装箱卡车在泊位和堆场的交通拥堵情况,同时实现码头碳排放量的有效降低[6]㊂胡菡建立基于作业面模式的集卡动态调度数学模型,以解决集卡调度等待时间长等问题,进而减少船舶的停靠时间和集卡的空驶时间[7]㊂范厚明等以成本最小为目标,根据堆场门式起重机(以下简称场桥)特性建立集装箱堆场协同优化模型,探讨在集卡作业运输下的多场桥调度协同优化问题[8]㊂张笑菊等研究岸边集装箱起重机(以下简称岸桥)与集卡联合调度问题,以装卸完工时间最短15港口装卸㊀2024年第2期(总第275期)为目标,建立了岸桥与集卡联合调度优化模型[9]㊂从目前的研究来看,码头水平运输调度大多未考虑集装箱重进重出的情形[10],且一般均以集卡或AGV 的行驶距离最短为调度优化目标[11],忽略了生产作业设备效率这一关键指标㊂因此,依托传统集装箱码头自动化改造项目,基于岸桥㊁水平运输机械㊁场桥等多机种协同作业模式,以自动化锁钮拆装一体机参与生产为前提条件,构造包括岸桥装卸作业时间㊁车辆等待时间及车辆运行时间在内的总时间最小的码头水平运输调度模型,以适应在不影响传统码头生产营运前提下自动化改造的特殊需求㊂2㊀调度系统设计及建模2.1㊀水平运输调度系统设计采用AI㊁5G 通信等先进手段,从系统㊁网络㊁设备3个方面对传统码头进行改造升级㊂(1)系统方面,构建设备控制系统㊂该系统承接TOS 系统,对包括运输车辆㊁生产设备在内的所有设备进行统一管控㊂(2)网络方面,在码头新建了多个5G 基站,并在终端布设大量边缘计算设备㊂(3)设备改造方面,对岸桥㊁场桥等生产设备进行智能化改造㊂该类生产设备可进行全自动抓放箱作业,其作业状态㊁设备位置等信息与设备控制系统互通;新增自动化锁钮拆装一体机,放置于码头主干道路;对原有的内集卡加装定位系统,该定位系统与设备控制系统互连,实时反馈其位置坐标及速度等状态信息,同时新增AIV(智能转运车),采用L4+级无人驾驶技术,依靠单车智能及车路协同体系开展智能作业,车辆构造见图1㊂图1㊀智能转运车(AIV )㊀㊀从人工调度系统过渡为自动调度系统,需考虑AIV 与有人驾驶集卡混合运行的安全性,以及待执行的任务信息(集装箱的装卸地㊁开始时间)㊁工作车辆信息(车辆的状态㊁当前位置)㊁当前时间等因素㊂从车辆调度的角度出发,所有作业都是先空车行驶到一个作业点提箱后,再装载着集装箱行驶到另一个作业点卸箱,最后空车行驶到作业等待区,等待下一次作业任务,即车辆调度可以分为取箱㊁载箱㊁还车3个阶段㊂在这3个阶段中取箱阶段和还车阶段是在空车行驶,考虑车辆调度的目标是尽可能地缩短空车行驶的时间,因此提出 重进重出 的调度设计理念,即车辆在取箱及还车阶段尽可能处于载箱状态㊂车辆调度结果由设备控制系统中获得的任务列表信息与车辆列表信息所决定,当任务列表信息与车辆列表信息发生任何变化时,就必须重新对作业任务进行作业车辆分配,从而实现动态的车辆调度㊂调度模型的设计基于以下5点假设:(1)AIV 与有人驾驶集卡每次运输1个40ft 的标准集装箱㊂(2)泊位计划及堆场计划已知㊂(3)码头各作业点的最短距离已知㊂(4)不考虑车辆交通拥堵或互相干扰等情况,也不考虑翻箱倒箱问题㊂(5)所有车辆运输集装箱时均需经过自动化锁钮拆装一体机,进行拆解和装配锁钮作业,锁钮机的拆装工作时间已知㊂2.2㊀模型变量设置M :表示进出口箱的总箱量㊂a ,b ,c :表示集装箱任务;s ,e :表示虚拟初始集装箱任务和虚拟结束集装箱任务;a ,b ,c ,s ,e =1,2,3, ,M ,M +1,M +2㊂D a :表示第a 个集装箱的流向,若第a 个集装箱为进口箱,则D a =1;若第a 个集装箱为出口箱,则D a =-1㊂I :表示所需车辆的总数量㊂i ,j :表示车辆的编号,i ,j =1,2,3, ,I ㊂Q :表示作业岸桥的总数量㊂25Port Operation㊀2024.No.2(Serial No.275)q ,p :表示作业岸桥的编号,q ,p =1,2,3, ,Q ㊂q a :表示第a 个集装箱的作业岸桥的编号㊂R :表示作业场桥的总数量㊂r :表示作业场桥的编号,r =1,2,3, ,R ㊂r a :表示第a 个集装箱的作业场桥的编号㊂m ia :表示车辆i 运输集装箱a 所需的时间㊂m s :表示自动化锁钮拆装一体机拆装车辆锁钮的时间㊂t iab :表示车辆i 由完成集装箱a 的运输任务到开始集装箱b 的运输任务的时间间隔,即无效作业时间㊂o iqa :表示岸桥q 将集装箱a 卸至车辆i 或从车辆i 提升集装箱a 的实际时刻㊂g iqa :表示岸桥q 将集装箱a 卸至车辆i 或从车辆i 提升集装箱a 的计划时刻㊂o ira :表示场桥r 将集装箱a 卸至车辆i 或从车辆i 提升集装箱a 的实际时刻㊂g ira :表示场桥r 将集装箱a 卸至车辆i 或从车辆i 提升集装箱a 的计划时刻,g ira =g iqa +m ia +m s ,D a =1g iqa -m ia -m s ,D a =-1{㊂f q :表示岸桥q 完成一次集装箱装卸任务所需的平均时间㊂f r :表示场桥r 完成一次集装箱装卸任务所需的平均时间㊂x ia :决策变量,集装箱a 由车辆i 运输,则x ia =1,否则x ia =0㊂F ia :车辆i 完成集装箱a 运输任务时的时刻,F ia =o ira ,D a =1o iqa ,D a =-1{㊂x iab :决策变量,集装箱a 和集装箱b 相继由车辆i 运输,则x iab =1,否则x iab =0㊂α,β,γ:目标权系数㊂2.3㊀模型设计及建立目标函数包括所有车辆最短无效作业时间:min f 1=ðM +2a =1ðM +2b =1ðIix iab t iab (1)㊀㊀岸桥作业最短延迟时间:min f 2=ðQ q =1o iqa -g iqa (),a =1,2,3, ,M ;i =1,2, ,I (2)㊀㊀所有车辆最短完成任务时长㊂min f 3=ðIimax x ia F ia {},a =1,2,3, ,M (3)㊀㊀车辆调度优化的总目标为:min f =min(αf 1+βf 2+γf 3)(4)㊀㊀约束条件为:每一个任务的前序任务和后续任务只有一个;所有车辆必须完成开始任务和结束任务;岸桥要在车辆到达岸桥后才开始作业;岸桥不可以在计划作业时刻之前开始作业;岸桥㊁车辆及场桥进行集装箱装卸任务时相互之间需满足的时间约束,即:o ira ȡo iqa +m ia ,D a =1(5)o iqa ȡo ira +m ia ,D a =-1(6)㊀㊀对车辆运输集装箱时间的约束为:o irb -o ira ȡΔt iab ,r =1,2,3, ,R ;i =1,2,3, ,I ,x iab =1(7)Δt iab=t iab +m ib +m s ,D a =1,D b =1t iab ,D a =1,D b =-1m ia +t iab +m ib +2m s ,D a =-1,D b =1m ia +t iab +m s ,D a =-1,D b =-1ìîíïïïïï(8)3㊀算法求解3.1㊀算法选择应用遗传算法求解,通用性强,易于扩展,具有较强的并行性和鲁棒性,但存在局部搜索能力弱等问题[12]㊂本模型中,所参与的生产设备数量较少,运输路线固定,因此计算量较小,故不对遗传算法加以改进㊂遗传算法分编码㊁初始种群生成㊁适应度函数确定㊁选择㊁交叉及变异等步骤㊂(1)编码采用自然数编码方式表示染色体,染色体的基因所在位置表示集装箱任务,染色体的基因值Ga 表示执行集装箱任务a 的车辆㊂例如对9个集装箱任务进行分派,表1给出了车辆执行集装箱任务的染色体编码说明㊂表1㊀染色体基因编码说明集装箱任务123456789Ga132431423㊀㊀(2)初始种群生成方面,根据实际问题的约束条件,采用随机生成的方法产生初始种群㊂(3)适应度函数采用目标函数作为适应度函数,即取各车辆的无效作业时间㊁岸桥作业延迟时间及车辆完成任务时间最短㊂为降低在解空间中无对应可行解的个体适应度,采用惩罚函数法改进适应度函数㊂(4)选择方面,采用轮盘赌选择法㊂(5)交叉及变异方面,采用基本位变异法㊂35港口装卸㊀2024年第2期(总第275期)3.2㊀算例分析某集装箱码头平面区域见图2,进口箱和出口箱均混合堆存在箱区㊂车辆的运行路线如箭头所示,公共道路上可双向行驶,路口可掉头,箱区内只能单向自右向左行驶㊂泊位4台岸桥参与作业,4个箱区共8台场桥参与作业㊂车辆装有集装箱进行装船或卸船动作时,必须经过自动化锁钮拆装一体机,空车状态可不经过自动化锁钮拆装一体机㊂车辆在各个节点之间行驶的距离分经过锁钮机和不经过锁钮机2种情况㊂图2㊀码头泊位及堆场平面图已知某一时间段内某靠泊船舶共有300个集装箱需要进行装卸船作业,其中卸船180个集装箱,装船120个集装箱㊂使用4台岸桥进行装卸作业,装卸可同时进行㊂岸桥装卸1个集装箱的平均时间为180s,进出口集装箱平均堆存于4个箱区㊂场桥及岸桥因为换贝作业所移动的距离忽略不计㊂场桥装卸1个集装箱的平均时间为150s㊂车辆的平均行驶速度为10km /h,锁钮机的工作时间为90s㊂取目标权系数α=0.2,β=0.6,γ=0.2㊂车辆在泊位的运行方向与船头方向保持一致,箱区与泊位间车辆的运行距离均已知㊂车辆数量分别设置为10~50辆时,采用遗传算法,算法经过200次迭代,得到不同数量下的目标值(见图3)㊂图3中,车辆无效作业时间及岸桥延迟时间随车辆数量增加而不断降低,同时由于车辆数量增加,车辆完成任务时长则不断增加,总目标呈现两头高中间低的形状㊂当车辆数量为25辆时,总目标最低为259180s,此时岸桥延迟时间为83615s,平均每台岸桥的延迟时间为5.8h;车辆无效作业时长569690s,平均每辆车辆无效作业时长6.3h;车辆完成任务时长475350s,平均每辆车辆作业时间5.3h㊂图3㊀不同车辆数量配置下的各目标函数值折线图经过综合分析,可以得出此案例中最佳的车辆配置数量为25辆㊂最终的车辆调度方案见表2㊂表2㊀最优车辆调度方案车辆任务量任务标号11722-25-55-76-116-121-134-151-171-192-210-216-261-270-280-293-299295-36-112-128-164-181-183-205-2123168-17-42-61-87-104-129-160-167-188-206-228-257-260-286-2924458-86-99-1155152-15-48-65-118-126-137-146-177-180-203-229-235-248-25561610-32-74-88-113-130-145-175-186-200-218-236-251-272-279-2957141-11-33-66-71-144-156-163-196-225-231-244-264-2828134-26-39-67-90-108-124-169-170-195-246-265-27491616-30-46-62-69-103-123-138-168-178-202-217-256-271-283-29010177-20-37-73-95-110-148-154-162-189-226-233-240-250-281-288-29811156-31-50-81-94-102-127-182-221-237-245-266-278-285-294121054-77-101-132-153-208-223-232-253-259131356-59-91-120-139-150-173-174-191-219-243-254-26714829-45-97-107-122-184-194-209151212-21-44-51-92-140-198-224-241-252-268-29116103-27-52-53-83-106-158-172-187-211171013-43-64-98-114-125-147-165-197-20118918-38-85-214-249-262-275-284-29719139-40-49-89-119-143-161-230-239-263-277-287-29620112-41-70-84-133-159-176-179-207-247-25821935-60-78-80-152-157-166-213-23422519-82-100-131-149231314-23-47-57-72-79-96-117-136-185-199-222-227241224-68-75-105-111-142-155-193-215-220-242-269251334-63-93-109-135-141-190-204-238-273-276-289-300㊀㊀该车辆调度方案,以所有车辆的无效作业时间㊁岸桥作业延迟时间和所有车辆完成集装箱任务的时长最短为目标,加权后得到最优解,展现了各个车辆执行的集装箱任务㊁集装箱任务的顺序㊁集装箱任务的数量㊂4㊀结语针对传统集装箱码头自动化改造背景下的车辆45Port Operation㊀2024.No.2(Serial No.275)。
船舶运动控制系统建模应用
第6章 船舶运动控制系统建模应用6.1 引 言数学模型化(mathematical modelling)是用数学语言(微分方程式)描述实际过程动态特性的方法。
在船舶运动控制领域，建立船舶运动数学模型大体上有两个目的：一个目的是建立船舶操纵模拟器(ship manoeuvring simulator)，为研究闭环系统性能提供一个基本的仿真平台；另一个目的是直接为设计船舶运动控制器服务。
船舶运动数学模型主要可分为非线性数学模型和线性数学模型，前者用于船舶操纵模拟器设计和神经网络控制器、模糊控制器等非线性控制器的训练和优化，后者则用于简化的闭环性能仿真研究和线性控制器(PID, LQ, LQG, H ∞鲁棒控制器)的设计。
船舶的实际运动异常复杂，在一般情况下具有6个自由度。
在附体坐标系内考察，这种运动包括跟随3个附体坐标轴的移动及围绕3个附体坐标轴的转动，前者以前进速度(surge velocity)u 、横漂速度(sway velocity)v 、起伏速度(heave velocity)w 表述，后者以艏摇角速度(yaw rate)r 、横摇角速度(rolling rate)p 及纵摇角速度(pitching rate)q 表述；在惯性坐标系内考察，船舶运动可以用它的3个空间位置000,,z y x (或3个空间运动速度000,,z y x)和3个姿态角即方位角(heading angle)ψ、横倾角(rolling angle)ϕ、纵倾角(pitching angle)θ (或3个角速度θϕψ,,)来描述，),,(θϕψ称为欧拉角[4](见图T ],,[w v u T 000],,[z y xT ],,[r q p T ],,[θϕψ ，我们要把这6个自由度上的运动全部加以考虑。
数学模型是实际系统的简化，如何简化就有很大学问。
太复杂和精细的模型可能包含难于估计的参数，也不便于分析。
过于简单的模型不能描述系统的重要性能。
港口集装箱运输车辆调度模型及算法研究
21世纪以来,市场竞争的加剧以及贸易全球化的影响,促进了我 国经济的发展,进出口贸易量也大幅增加,有力的推动了现代物 流的发展以及港口物流业的繁荣。与此同时,港口自有的集装箱 运输车队的运输能力已远远无法满足日益增长的集装箱的货运 需求,以港口为பைடு நூலகம்托的第三方物流公司逐渐兴起。
同时,伴随着激烈的市场竞争,客户对时效性的要求越来越高,提 供集装箱运输服务车辆的准时性成为影响客户对第三方物流企 业满意度的一个重要因素。针对这一问题的研究中,现有的车辆 调模型往往忽略了港口堆场与客户仓库各自工作时间窗的限制。
本文正是在这样的背景下,对第三方物流公司的集装箱运输车辆 调度问题进行研究。研究的目的是运用合理的调度模式,满足客 户工作时间窗的要求,最大限度地利用资源,减少运输的总成本。
开展高效专业的集装箱运输服务,合理安排集装箱运输车辆的调 度,提高集装箱的运输效率,降低运输成本问题成为第三方物流 公司不得不考虑的问题。现有集装箱运输车辆调度问题的研究 主要集中于运输车辆在港口码头配合岸桥进行装卸船操作的调 度问题,而对港口堆场到客户仓库之间的公路运输的车辆调度问 题的研究则相对较少。
本文首先分析了集装箱运输车辆在港口堆场与客户仓库之间的 运输模式,并建立了以最小化使用车辆为目标的港口集装箱运输 车辆调度模型,运用Lingo软件编程求解,并进行案例分析。然后 在基础模型中加入港口堆场及客户仓库各自工作时间窗的限制, 建立了以总成本最小为目标的带混合时间窗的港口集装箱运输 车辆调度模型,设计遗传算法,通过Matlab软件编程求解,并进行 案例分析。
最终验证出文章的模型及算法能够有效解决实际港口集装箱运 输中有混合时间窗限制的车辆调度问题,同时得出如下结论:集 中调度有利于减少总成本的支出,提高车辆的使用率,从而产生 一定的经济效益。
基于多目标优化的船舶航行路径规划技术研究
基于多目标优化的船舶航行路径规划技术研究随着社会的发展和科技的进步，海洋运输在国家经济活动中显得越来越重要。
而在进行海洋运输过程中，船舶的航行路径规划问题变得越来越复杂。
因此，如何设计一种高效、优化的航行路径规划技术成为了学术研究的重点之一。
多目标优化作为一种常见的优化方法，近年来也被广泛应用于船舶航行路径规划中。
多目标优化的基本思想是在多个目标之间寻求权衡平衡，优化结果往往更全面完善。
本文将对基于多目标优化的船舶航行路径规划技术进行深入研究，并结合实际应用案例分析其优缺点。
一、多目标优化的基本理论1.1 多目标优化的定义多目标优化是在满足多个目标的情况下，选择最优解的一种数学模型。
与单目标优化不同，多目标优化需要在多个目标之间进行权衡平衡，最终找到一种全面、完善的结果。
1.2 多目标优化的应用多目标优化在许多领域都有着广泛的应用，如：金融、交通、医疗、环境等。
其中，在航行路径规划领域中，多目标优化也被广泛应用。
二、船舶航行路径规划技术的研究现状众所周知，在海运业务中，船舶的航行路径规划是十分复杂的。
因此，随着科技的不断进步和大数据技术的兴起，船舶航行路径规划技术也逐渐得到了广泛应用。
当前，船舶航行路径规划技术主要包括以下几个方面：2.1 基于约束优化方法的航行路径规划技术这种方法通过对船舶航速、航向和航迹等约束条件的分析，制订出船舶的最优路径。
但是该方法在解决复杂环境下的航行路径问题时其效率较低。
2.2 基于遗传算法的航行路径规划技术遗传算法通过模拟自然界中的优胜劣汰机制，不断变异和进化，从而获得较优的解。
该技术在求解船舶航行路径规划问题中具有不错的效果。
2.3 基于粒子群算法的航行路径规划技术粒子群算法通过粒子之间的信息交流，不断调整每个粒子的位置和速度，寻找到全局最优解。
该方法具有较高的求解精度和实用价值，是航行路径规划技术中的一种重要方法。
三、基于多目标优化的船舶航行路径规划技术基于多目标优化的船舶航行路径规划技术是当前船舶航行路径规划领域中的研究热点。
航行问题数学建模
航行问题数学建模一、航线规划在航行问题中，航线规划是至关重要的。
它涉及到船舶的起始位置、目的地、沿途的障碍物和可能遇到的气象条件等因素。
航线规划通常使用地图或电子海图进行，并考虑船舶的尺寸、吃水深度、航速等因素。
数学模型可以用于优化航线，以减少航程、时间和燃料消耗。
二、速度与距离关系速度与距离之间的关系是航行问题的基础。
距离= 速度× 时间。
因此，航速的增加将减少航程所需的时间，但会增加燃料消耗。
数学模型可以用于确定最佳航速，以平衡时间和燃料消耗。
三、风速影响风速对航行有很大的影响。
逆风将减慢船速，而顺风则有助于加速。
数学模型可以用于预测在不同风速条件下的航速和航程。
此外，还需要考虑风向的影响，以确定最佳航线。
四、航行时间预测航行时间预测是航行问题的重要部分。
它涉及到船舶的航速、距离、风速和天气条件等因素。
数学模型可以用于预测航行时间，以帮助船长制定计划和决策。
五、燃料消耗与航程燃料消耗是航行问题中的重要考虑因素。
船长需要了解船舶在不同航速下的燃料消耗情况，以确定最佳航速和航程。
数学模型可以用于预测燃料消耗和航程之间的关系，以帮助船长做出决策。
六、位置与导航位置和导航是航行问题中的关键因素。
船舶需要准确知道自己的位置和目的地位置，以确定最佳航线。
数学模型可以用于计算船舶的位置和方向，以及预测船舶在给定时间和速度条件下的位置。
此外，还需要考虑导航误差和不确定性等因素。
七、船舶稳定性船舶稳定性是航行问题中的重要考虑因素。
它涉及到船舶的浮态、稳性和操纵性等方面。
数学模型可以用于分析船舶在不同条件下的稳定性，以帮助船长制定安全可靠的航行计划。
八、避碰规则建模在航行中，避碰规则是至关重要的，因为它们可以防止碰撞和事故的发生。
避碰规则可以通过数学模型进行建模和实施，以确保船舶之间的安全距离和行驶路线。
这些规则通常包括避让规则、碰撞危险判断等，并根据不同的环境和条件进行调整和优化。
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舰船科学技术 SHIP SCIENCE AND TECHNOLOGY
Vol. 40, No. 1A Jan. , 2018
多港口多船舶同时行进下航行调度的数学模型设计
孙鲁予 (河南水利与环境职业学院，河南 郑州 450008)
摘 要: 为了提高多港口多船舶同时行进下船舶航行的畅通性，进行航行调度数学模型的优化设计，提出一 种基于并行网格控制的多港口多船舶同时行进下航行调度的数学模型，采用均匀阵列分布模型构建船舶航行的网格 结构模型，在齐次 Sobolev 空间构建船舶均衡调度的非线性微分控制方程，采用对合 Cauchy-Hadamard 积分控制方法 进行调度模型渐进寻优，在 Lyapunove 有限域中得到全局调度的平衡性边界条件，实现船舶航行的并行优化调度。 仿真结果表明，采用该模型进行船舶航行调度能提高港口的吞吐量，航线的运载能力增强，调度模型的稳定性 较好。
收稿日期: 2017 – 10 – 24 作者简介: 孙鲁予 (1983 – )，男，讲师，研究方向为数学教学与数学应用。
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舰船科学技术
பைடு நூலகம்
第 40 卷
船舶航行的进出港采样时间 t0，负载为 L0。迁移负载 为 t0 和 tj，行程时间分布符合参数为（μ，σ）对数分 布，负载量为 Lt，在多港口同时作业下，船舶航行调 度的进出港初始时间计算公式为：
在多港口多船舶同时行进下，采用 Power-Law 结 构构造船舶航行调度的网络结构模型，采用均匀阵 列分布模型进行船舶港口和航线的均匀拓扑结构设 计[2 – 4]，根据船舶航线几何特性，如果一个区域到另一 个区域有双向路段连接，输出节点的负载具有均衡 性。根据上述原理，进行调度模型的数学建模，假定 船舶数目为 n，分布为 N1, · · · , Nn，在多港口联合分布 模型中，构建船舶多通道航行的网格空间分布环境， 在网格中分别用纵向和横向模型该表示船舶的航线路 径 ， 横 向 向 量 为 L1, · · · , Ln和 纵 向 向 量 为Pm1 in, · · · , Pmn in ，
SUN Lu-yu (Henan Vocational College of Water Conservancy and Environment, Zhengzhou 450008, China)
Abstract: In order to improve the multi port ship traveling simultaneously smooth of ship navigation, navigation scheduling optimization design mathematical model, presents a mathematical model of navigation on scheduling multi port multi parallel grid control based on the uniform array distribution model of grid structure model of the ship, in nonlinear differential control equation of homogeneous Sobolev space construction of the ship scheduling, the Cauchy-Hadamard integral control method of scheduling model of gradual optimization, Lyapunove in finite field balance of the boundary conditions of global scheduling, to achieve optimal scheduling of parallel navigation. The simulation results show that the model of ship scheduling can improve the throughput of the port the route, enhanced carrying capacity, stability of the scheduling model is better.
t0
=
L0 − Lt Pm0 in
=
L j + Lt Pmt in
= tj，
(1)
对 Lt 求解可得：
Lt
=
L0Pmj in − L jPm0 in 。 Pm0 in + Pmj in
(2)
采用最小二乘拟合进行船舶航行的出港负荷的在 线估计，结合船舶航行调度的初始时滞函数 L0，求得 的 Lt 能有效表达船舶航线的负载能力和通行能力，由 此进行航行调度的数学建模。
Key words: multi port and multi ship；route；scheduling；mathematical model；differential equation
0 引 言
1 船舶航行的网格结构模型
船舶航线路径的优化调度能有效提高港口作业效 能，避免船舶航线拥堵，保障港口和航线的运输效率 和安全，在多港口多船舶同时行进下航行调度模型是 一个多元耦合的非线性控制模型，采用非线性系统方 可以很好地实现船舶航行的优化调度，结合调度的控 制约束变量分析和方程优化求解，采用数学建模和分 析方法进行船舶港口作业和航行调度，确保船舶航行 任务的顺利安全完成[1]。研究多港口多船舶同时行进 下船舶航行路径调度模型，将在提高船舶和港口的运 输和承载能力方面具有重要意义。
关键词：多港口多船舶；航线；调度；数学模型；微分方程
中图分类号：O177 文献标识码：A
文章编号： 1672 – 7649(2018)1A – 0049 – 03
doi：10.3404/j.issn.1672 – 7649.2018.1A.017
Mathematical model design of multi port and multi ship simultaneous sailing scheduling