散货码头装卸作业线机械设备配置优化研究

丁 涛，张志鹏，胡 裕

（武汉理工大学 交通运输管理系，湖北 武汉 430063）

散货码头装卸作业线机械设备配置优化研究

丁 涛，张志鹏，胡 裕

（武汉理工大学 交通运输管理系，湖北 武汉 430063）

从港口生产中的现实问题出发，通过分析散货码头机械设备配置研究现状，探讨了散货码头装卸作业线效率评价指标和散货港口装卸作业系统的简化。确定以提高码头作业线的机械综合效率为研究目标，建立一个作业线后方机械设备配置优化的数学模型，并运用动态规划法对模型进行求解，采用算例分析证明了所构建的散货码头装卸作业线机械设备配置优化模型能够较好地反映出港口调度的实际情况。同时，模型在配置机械时考虑了与前沿门机的效率匹配，避免为同一作业线投入过多设备，能为港口实际作业调度提供一定的参考。

散货码头；装卸作业线；设备配置；系统优化；动态规划

1 引言

随着全球经济的逐渐复苏以及“一带一路”战略的逐步推进，物流业的重要战略地位正被不断凸显。而港口作为现代物流中的重要一环，重要性不言而喻。装卸作业是码头生产的主要作业，为了提高码头的装卸作业能力，增加泊位的吞吐能力，降低码头营运成本，可以通过新增装卸机械设备或扩建码头前沿，但是由于装卸机械设备，特别是大型装卸设备十分昂贵。同时，一个泊位上能容纳的设备数量也是有限的。一味通过购置新增港口装卸设备来提高码头的装卸作业效率、作业能力并不可行。而码头岸线资源是稀缺资源，更加无法一味的扩建。因此，最直接有效的方法就是对码头装卸资源进行合理科学的配置。而装卸机械设备资源是码头的重要生产资源，通过合理配置优化装卸设备资源，能提高装卸设备的利用率，最大地发挥其装卸生产能力，提高装卸效率、降低码头营运成本，使码头综合通过能力上升，进而最大化码头整体的运营效率。

2 散货码头机械设备配置研究现状

目前大多数码头资源配置优化的研究文献都主要集中在集装箱码头上。对于散货码头、件杂货码头资源配置的论文则相对较少。在一个码头系统中，研究的主要内容集中在泊位资源、桥吊资源的配置优化。相对地，对运载工具和后方装卸设备资源的配置研究则较少。其中，对于后方装卸资源配置和运载工具合理配置问题，研究还有待进一步深入。韩晓龙［1］通过最小流算法对龙门吊进行任务分派，使得龙门吊的行走时间最短。董明望［2］通过动态规划法对件杂货装卸作业线后方的装卸设备进行合理配置。李磊等［3］针对进出口两个泊位上船舶装卸的情况，提出基于免疫禁忌算法的集卡优化模型。冯春焕［4］则综合考虑泊位、岸桥、集卡对码头生产运作效率的影响，以集卡运输作业时间最小为目标，构建基于岸桥间混合作业模式的码头集卡路径优化模型，得到船舶自到达港口到完成集装箱装卸任务的最短时间。散货码头有其装卸作业的独特性，但目前作业线上装卸机械的配置，还停留在低级阶段，仍以经验为主。因此，本文主要探究散货码头后方机械配置的优化模型。

虽然在散货码头进行装卸、搬运、储藏的货物类型很多，不同的货种会有不一样的操作方法、工艺流程。但作为港口生产最主要的装卸作业生产，其基本流程却是相同的，具体为：当船舶抵港后，由调度人员根据货物种类和泊位情况，选择合适的工艺流程并搭配门机数量，再根据所需后方机械的可用数量、堆场位置为每条作业线配置后方机械、工属具及配套设备。但在实际装卸大宗散货过程中，由于码头前沿门机和后方装卸机械的效率不匹配，经常出现货物堆积在码头前沿的情况。所以在考虑整个码头作业效率最高的前提下，需要对如何进行后方装卸机械设备配置提供一定的理论依据。

3 散货码头装卸作业线效率评价指标及基本假设

3.1 散货码头装卸作业线效率评价指标

散货码头装卸作业线的效率通常用单位时间内完成的作业量来衡量。但是对于不同的生产作业线来说，由于货种、堆场、工属具的不同，使用常规的评价指标不能够真实的反映各作业线之间装卸作业效率的差别。同时，由于每条作业线前沿作业机械如门机的效率也存在差别，在综合考虑前沿门机效率差别和每条装卸作业线上后方装卸机械的实际作业效率都不可能超过该装卸线上前沿门机的作业效率的基础上，使用相对作业效率来衡量不同作业线的装卸效率。即以后方装卸机械的实际效率与门机最大的实际作业效率之比为评价指标，既考虑了同一后方装卸效率在不同作业线存在效率差别，又考虑了不同作业线上不同门机的效率对评价指标的影响。

3.2 基本假设

由于整个散货码头系统工作的复杂性，需要对现实生活中的一些问题进行简化。

（1）岸边装卸机械只考虑门机；

（2）所有装卸机械在一定时间内的装卸效率保持稳定不变；

（3）各装卸机械间不形成干扰。

散货装卸过程中，岸边装卸机械绝大部分为门机，因此在本文中岸边装卸机械只考虑门机。假设（1）成立。

装卸机械的台时效率在一定时间内总是在一定范围波动且波动不大，符合正态分布。因此假设效率保持稳定不变，假设（2）成立。

在装卸场地空间足够的情况下，各装卸机械间不会形成干扰。假设（3）成立。

4 港口装卸作业线优化配置模型的建立

4.1 模型假设

在构建装卸作业线机械设备配置模型时，作出以下假设：

（1）已知待作业的作业线数量为T。

（2）装卸作业中共有数量为L的机械设备需要进行配置，除此之外的其他设备数量充足，能满足装卸要求。

（3）每条作业线所选用的门机数量和工艺流程由生产调度人员选择确定，即为已知条件。

（4）每条作业线至少配置一台机械。

4.2 模型建立

由于作业线数量T已知，因此本模型的基本思路就是要取T个控制参量值u0，u1，…，uT-1，使状态变量从x0出发，历经x1，x2，…，xT-1，最终使xT-1达到相对作业效率最大。这一过程可定义为T阶段决策。终止状态xT-1由xT-2和uT-2决定，而xT-2又是由xT-3和uT-3决定的，追根寻源，xT-1是由u0，u1，…，uT-1及x0所决定的。

（1）相关变量及参数说明

T：待作业线数量；

Kt：第t作业线分配的某类型装卸设备的总台时效率；

Gt：第t作业线分配的门机的台时效率；

t：未配置作业线；

Et：相对作业效率；

ut：第t作业线配置的机械设备数量；

et：机械设备在第t作业线作业时的台时效率；

Kmt：第t作业线上第m台门机的台时效率；

Kmax：台时效率最大的门机的效率数值；

Qt：第t作业线分配的门机数量；

L：待配置的某类型装卸设备的总数量；

Tt：第t作业线实际作业时间；

Tt*:第t作业线许可作业时间；

Zmax:T条作业线最大相对效率效率之和。

（2）建立基本数学模型。现以铲车为短缺设备，由于每条装卸作业线的最高装卸效率被门机作业能力限定，现假设在作业线t上，铲车相对于门机的作业效率为Et，则系统目标函数为:

由于在港口生产作业中存在重点作业线的情况，即重点作业线的装卸作业时间必须在规定许可时间之内，则有而其它作业线可认为Tt恒小于Tt*。

5 模型求解

所建立的优化模型选用动态规划算法来求解。

5.1 算法设计

算法流程如图1所示。

图1 装卸设备配置优化模型的动态规划实现N-S图

5.2 算例分析

模型实例运用T阶段决策方法，以某散货码头铲车装卸设备为例进行说明，实际运用中模型可编程求解。

（1）初始值假设。假设某时段码头的作业线数T= 4，分别为ABCD四条作业线。可调度铲车设备总台数L=11。ABC三个作业线各分配一台门机，D作业线分配两台门机。各作业线的门机效率比以及待分配装卸设备K在各作业线的单台相对作业效率假设见表1。

假设存在重点作业线，设阶段t=3为重点作业线，需22h内完成装卸作业。当只考虑门机作业时，则门机可在15h内完成全部作业量，可表示为E3需要满足约束条件

表1 各作业线的门机效率比及单台设备K相对作业效率Et*

则此重点作业线应满足:

（2）T阶段决策方法求解模型。

当T=1时，t=0，可得L与u0×E0*的关系见表2。

表2 L与u0×E0*的关系表

经过四个表的循环过程后，当T=4时，t=3，可得u3与u3×E3*的关系表3。

表3 u3与u3×E3*关系表

表4 dL3与u3、L的关系表

在实际生产过程中，只需将本例的铲车换成其它待配备设备即可。本文所涉及装卸设备的作业效率通过现场实际测试以及现在技术人员的经验估计方法获得。

6 结论及展望

本文所构建的散货码头装卸作业线机械设备配置优化模型能够较好地反映出港口调度的实际情况。在机械设备短缺、有限的情况，根据模型机械设备优先分配给相对装卸效率最大的作业线，为港口机械设备实际调度过程中的效率优先策略提供了一定的理论依据。同时，模型在配置机械时考虑了与前沿门机的效率匹配，避免为同一作业线投入过多设备。模型配置结果能为港口实际作业调度提供一定的参考。

本文虽较好地解决了散货码头前沿装卸门机数量、效率不同对配置后方机械配置的影响，但仍有许多不足和需要改进的地方。如在考虑装卸机械相互干扰下时，配置结果是否会出现较大不同；能否将动态规划法与模糊理论结合，提高模型的适用性；是否可以使用仿真模型对装卸机械的利用率和三个港口间的综合利用率做出进一步的研究。

［1］韩晓龙.集装箱港口装卸作业资源配置研究［D］.上海:上海海事大学，2005.

［2］董明望，辜勇，郏琳.件杂货码头装卸作业线后方机械配置模型的研究［J］.武汉理工大学学报（交通科学与工程版），2003，27（5）:698-702.

［3］李磊，孙俊清，韩梅.基于“作业面”的集装箱码头集卡路径优化的研究［A］.第二十七届中国控制会议［C］.2008.

［4］冯春焕.集装箱码头泊位一岸桥一集卡调度优化研究［D］.大连:大连海事大学，2011.

［5］常鹏.工业港散货码头物流系统仿真研究［D］.武汉:武汉理工大学，2007.

［6］张宏伟.数学建模中的动态规划问题［D］.长春:东北师范大学，2008.

Study on Optimal Mechanical Equipment Deployment in Bulk Cargo Harbor Handling Line

DingTao，ZhangZhipeng，HuYu
（DepartmentofTransportationManagement，WuhanUniversityofTechnology，Wuhan 430063，China）

In this paper，starting from the practice of the productive activities of the harbor and through analyzing the current status of the deployment of the mechanical equipment at bulk cargo harbors，we discussed the evaluation index for the efficiency of the bulk cargo harbor handling line and the simplification of the bulk cargo harbor handling activity system.Next，with improving the comprehensive equipment efficiency of the harbor operation line as the objective，we established the mathematical model to optimize the mechanical equipment deployment behind the operation line，solved it using the dynamic programming method，and through a numerical example，demonstrated the validity of the model established to reflect the actual situation at the harbor.While optimizing the deployment of the machinery，the model also considered the efficient matching of the machinery with the front-line gantry crane so as to avoid investing too muchequipmentinoneactivityline.

bulkcargoharbor；handlingactivityline；equipmentdeployment；systemoptimization；dynamicprogramming

U691.5

A

1005-152X（2016）05-0106-04

10.3969/j.issn.1005-152X.2016.05.024

2016-04-05

丁涛（1964-），男，江苏人，武汉理工大学副教授，硕士，研究方向：国际航运和综合物流；张志鹏（1993-），男，广东人，武汉理工大学硕士研究生，研究方向：交通运输与管理；胡裕（1993-），男，湖北人，武汉理工大学硕士研究生，研究方向：交通运输与管理。