集装箱码头泊位—集卡—堆场多目标集成优化模型

郑津霖

提高码头生产作业效率是集装箱码头生产管理的重点和难点。本文在考虑泊位分配、集卡运输、堆场箱区选择等三大作业环节之间耦合关系的基础上，提出集装箱码头泊位-集卡-堆场多目标集成优化模型，并通过算例对比联合装卸作业模式与单独装卸作业模式下的集卡行驶距离和集卡运行时间，以验证模型的可行性和有效性，从而为集装箱码头生产作业环节优化提供新的解决思路和方法。

1 研究背景

世界范围内集装箱运输的快速蓬勃发展对集装箱在物流网络中的周转提出极高要求。作为集装箱运输的中转站和缓冲地，集装箱码头已感受到压力和挑战。除扩建码头、增置设备外，生产作业环节优化也是提高集装箱码头生产作业效率的重要方式之一。

集装箱码头的生产作业环节主要包括船舶进港靠泊、岸桥分配与装卸、内集卡运输、堆场存取箱、外集卡进出闸口等，其中：船舶靠泊泊位和集装箱在堆场堆存位置的确定是集装箱码头生产作业系统优化的基础，其直接决定集卡行驶距离；而在集卡数量一定的条件下，集卡与岸桥和场桥的衔接状况直接影响集装箱码头的装卸效率。由此可见，优化泊位分配和堆场箱区选择是提高集装箱码头生产作业效率的关键，优化集卡行驶路径则是提高集装箱码头生产作业效率的突破口。

国内外学者对泊位分配、集卡行驶路径确定、堆场箱区选择等开展深入研究，并取得一定的研究成果。在泊位分配及其与其他生产作业环节的协同优化方面：杨露等[1]采用数据挖掘分类技术中的ID3方法分析相关数据，得到泊位分配分类规则；徐亚等[2]提出处于港内不同位置的多个集装箱码头的泊位协调调度问题，并建立相应的混合整数规划模型，对多码头任务分配和泊位调度进行统筹优化；滑建辉[3]提出船舶在港停留时间最短以及船舶装卸作业产生的泊位运营费用和岸桥移动费用最少的双目标函数优化模型；LALLA-RUIZ等[4]以转船成本最小化和岸桥价值最大化为目标，解决泊位分配与岸桥调度的同步优化问题。在集卡行驶路径优化方面：严南南等[5]建立考虑集卡能耗和集卡作业时间的多目标数学模型；王涛等[6]综合考虑集卡作业效率和调运能耗，提出多目标混合整数规划模型；曹朋亮等[7]针对集卡作业面模式，构建以装船作业时间最短为目标的场桥与集卡联合调度优化模型。在堆场箱区选择方面：严伟等[8]采用聚类分析法研究集装箱码头出口箱堆存策略；刘婵娟等[9]将集装箱堆场出口箱箱位分配问题分为两个阶段进行研究，其中，第一阶段以场内集卡行驶距离最短为目标建立整数规划模型，为到场出口箱分配箱区；SHARIF等。以实现堆场箱区间作业量均衡以及缩短集卡在泊位与堆场间的行驶距离为目标，采用蚁群控制算法构建数学模型，确定集装箱的堆存位置和集卡行驶路径；镇璐等[11]考虑泊位与堆场协同优化，构建混合整数规划模型。

上述研究大多针对集装箱码头单一或相邻的生产作业环节，多目标集成优化研究少见。为此，本文综合考虑泊位分配、集卡运输和堆场箱区选择等生产作业环节，构建集装箱码头泊位-集卡-堆场多目标集成优化模型。

2 问题描述

（1）泊位分配 泊位分配是集装箱码头实施生产作业的前提条件：集装箱码头首先要为到港船舶确定靠泊泊位，才能进一步确定岸桥数量、集卡数量和堆场箱区。集装箱船舶大多采用班轮运营模式，船舶到港时间、船型和装卸箱量在一定周期内相对固定，而码头泊位分布以离散型为主，即每个泊位的长度确定；因此，码头可以根据泊位使用情况和约束条件，为在锚地中等候靠泊的船舶分配泊位，这属于运筹学中的指派问题。

（2）堆场箱区选择 为降低成本和提高效益，货主和船公司通常在船舶靠泊前3d安排集装箱集港。大量集装箱在短期内集港，不仅对优化码头堆场集装箱的堆存顺序不利，而且可能造成箱区过于集中，导致堆场拥堵及场桥作业压力过大。为了减少翻箱作业，缩短堆场在船舶装卸作业前的准备时间，降低作业成本，提高作业效率，部分码头采用集装箱分散堆存策略，将同一艘船舶装卸的集装箱分散堆存于不同箱区。如何科学地选择箱区也属于运筹学中的指派问题。

（3）集卡运输 目前集装箱码头的集卡作业大多采用作业线法，即码头将一定数量的集卡分配给岸桥，岸桥单独实施装船或卸船作业：卸船作业时，集卡将岸桥卸下的进口箱运至进口箱区，并空载返回至该岸桥下再次取箱；装船作业时，集卡将出口箱运至岸桥下，并空载返回至出口箱区再次取箱。在上述作业模式下，岸桥和集卡均存在空载情况，导致设备使用效率大打折扣。为了配合岸桥边装边卸作业模式，提高岸桥和集卡的使用效率以及码头装卸效率，集卡作业可采用作业面法，即：集卡装载出口箱至装船岸桥后，前往卸船岸桥装载进口箱返回进口箱区，然后前往出口箱区再次装载出口箱至装船岸桥，如此反复直至完成全部作业任务。

由此可见，泊位分配、集卡运输、堆场箱区选择三者之间存在耦合关系，同步解决指派问题和路径选择问题有一定的难度。考虑到泊位分配和堆场箱区选择对集卡行驶距离有根本性的影响，即两点确定一线，如果集卡行驶距离最短，则说明泊位分配和堆场箱区选择合理。此外，与集卡相比，岸桥配置数量较少且配置成本较高，其在相当大的程度上决定着码头装卸效率；因此，在码头作业过程中，应尽量避免出现岸桥等待集卡的现象。综上所述，本文在一定周期内完成全部船舶装卸作业任务的条件下，以集卡行驶距离和运行时间最短为目标，构建集装箱码头泊位-集卡-堆场多目标集成优化模型。

3 模型构建

3.1 符号说明

3.1.1 集合和参数

4 算例分析

本文结合天津港集装箱码头的实际作业情况，简化情境并设计相应的算例进行仿真求解。假设条件如下：泊位4个，船舶8艘，进出口箱区各16个，岸桥20台，集卡行驶速度8m/s，进出口箱量各9815TEU，共8个周期。利用交互式线性和通用优化求解器编程计算联合装卸作业模式下和单独装卸作业模式下的集卡运行效率，结果显示：与单独装卸作业模式相比，联合装卸作业模式下的集卡行驶距离缩短43875m，等待时间缩短390376s，运行时间缩短27.6%，并且联合装卸作业模式能够实现进出口箱区箱量分布均匀，避免因箱量过于集中而造成堆场道路拥堵。由此可见，本文提出的集装箱码头泊位-集卡-堆场多目标集成优化模型不仅能同步解决泊位分配、集卡运输和堆场箱区选择等问题，而且能显著提高码头生产作业效率，降低码头生产作业成本。

参考文献：

[1]杨露，余丽婷，陆克斌.基于分类分析的集装箱码头泊位分配研究[J].重庆科技学院学报（社会科学版），2015（6）：35-40.

[2]徐亚，杜玉泉，龙羞.支持多码头协调运作的泊位调度模型和算法[J].系统工程，2015，33（1）：128-138.

[3]滑建輝.集装箱码头泊位与岸桥联合调度[D].天津：天津工业大学，2015.

[4]LALLA-RUIZ E，GONZALEZ-VELARDE J L，MELL?N-BATISTA B，et al.Biased random key genetic algorithm for the Tactical Berth Allocation Problem[J].Applied soft computing，2014，22：60-76.

[5]严南南，杨莹.集装箱码头考虑集卡能耗的岸桥集卡协调调度[J].广西大学学报（自然科学版），2016，41（6）：1949-1959.

[6]王涛，黄有方，严伟.多集装箱码头内集卡调度方法[J].大连海事大学学报，2015，41（1）：69-76.

[7]曹朋亮，姜桂艳，杜春承，等.集卡作业面模式下装船作业场桥与集卡联合调度优化[J].宁波大学学报（理工版），2017，30（5）：108-114.

[8]严伟，朱夷诗，黄有方，等.基于聚类分析的集装箱码头堆场策略[J].上海海事大学学报，2014，35（1）：35-40.

[9]刘婵娟，胡志华.基于滚动计划的堆场出口箱存储位置分配两阶段模型[J].上海大学学报（自然科学版），2017，23（5）：789-800.

[10]SHARIF O，HUYNH N.Storagespaceallocationatmarinecontainerterminalsusingant-basedcontrol[J].Expertsys?temswithapplications，2013，40（6）：2323-2330.

[11]镇路，付方九.集装箱港口泊位与堆场分配的联合优化研究[J]·工业工程，2014，17（2）：1-6.