陈伟[1]2004年在《仿真优化方法及其在港口设备配置中的应用研究》文中研究指明仿真优化方法研究的是基于仿真的目标优化问题，基于模型仿真给出的输出量通过优化算法得到最佳的优化结果。大量实际工程问题均可归结为仿真优化问题，如制造系统、化工系统、电力系统、交通系统等。由于港口物流系统的复杂性及其本身的随机性，港口设备的合理化配置问题需要使用仿真优化方法来解决。 港口拖轮是港口物流系统中重要的设备，如果总体配置不合理，一方面可能造成港口船舶等待时间加长，另一方面可能造成拖轮利用率低和港口资源的浪费。因此，对拖轮总体配置进行优化研究，提出拖轮数量及马力配置的合理方案，以适应港口的发展，具有重要的现实意义。在港口，船舶进出港需要拖轮拖引，船舶的进出港事件是一个典型离散随机系统(船舶大小、载重吨及进出港时间均是随机的)，这为合理配置拖轮船队带来一定的难度。本文利用仿真优化方法的原理，开发了一套港口拖轮配置启发式仿真优化系统，能得出理论上最佳的拖轮配置方案，辅助港口管理者作出科学的决策。 本文运用离散事件仿真理论，采用了事件调度法的仿真策略，利用流程图法建立港口拖轮作业过程的仿真模型。 在设计优化模块时，采用演化策略来构成优化算法。演化策略算法具有独特的优点：演化策略直接在解空间上进行操作，它强调演化过程中从父体到后代行为的自适应性和多样性。 由于设备配置是典型的多目标优化问题，因此优化算法中涉及到种群的适应度评价，即对种群仿真试验的输出量进行评价。本文采用综合模糊评判的方法来评价种群的适应度，该方法能综合地考虑多种影响因素，对仿真试验的输出性能指标作出科学评价。 在上述基础上，开发了港口拖轮配置仿真优化系统软件。通过实例运行，说明系统软件具有实用性和一定的适应性，为港口拖轮总体优化配置提供了辅助决策工具，具有一定的工程实用价值和理论价值。
杨志华[2]2003年在《港口拖轮总体配置的仿真研究及应用》文中研究指明离散事件系统仿真是通过对所研究系统的认识和了解，抽取其中基本要素的关键参数，建立与现实系统相对应的仿真模型。利用数据采集处理和统计分析技术，对该模型进行仿真实验，以模仿系统的运行过程，观察系统状态变量随时间变化的动态规律性，并据此推断和估计系统的真实参数和性能测度，为辅助决策提供依据。 在港口，船舶进出港需要拖轮拖引，船舶的进出港事件是一个典型离散事件系统(船舶大小、载重吨及进出港时间均是随机的)，这为船队合理配置拖轮带来一定的难度。拖轮配置的不合理，一方面可能造成港口船舶等待时间加长，另一方面可能造成拖轮利用率低，造成港口资源的浪费。因此，对拖轮配置进行优化研究，提出拖轮数量及马力配置的合理方案，以适应港口的发展，具有重要的现实意义。本文利用离散系统仿真的原理，在分析港口拖轮作业规律的基础上，建立了港口拖轮作业过程的仿真模型，并利用面向对象的技术进行实现。针对港口拖轮目前和未来可能发生配置的10种组合方案进行仿真运行，得出不同拖轮配置方案下的港口拖轮运行的特征值(如船舶平均等待时间、船舶最大等待队长)，然后利用批均值法对仿真输出结果进行仿真分析和性能评价，并利用多目标模糊综合评判方法对仿真运行结果进行了模糊评判，计算出能保证港口作业正常运作的最佳拖轮配置方案。 在建立仿真模型时，由于港口拖轮作业过程的特殊性，不能用传统的单服务台和多服务台的仿真模型来描述。本文借鉴排队理论，采用了事件调度法的仿真策略，利用流程图法建立港口拖轮作业过程的仿真模型。 仿真运行结果的评判是一个多目标方案优选的典型例子。离散系统仿真并不能得出最佳方案，需要对多种拖轮配置方案进行仿真运行，得出各种方案的仿真运行结果后，再对结果进行评判，选出较优的方案。由于涉及到经济效益和社会效益等各种不确定性因素，本文将模糊技术同经典的综合评判理论相结合，引入多级模糊综合评判进行方案的优选。 在上述的基础上，本文开发了港口拖轮配置的仿真系统软件，在软件设计时，采用了数据库的技术来存储仿真运行时产生的大量数据，方便用户对仿真数据进行维护。仿真系统软件为港口拖轮的优化配置提供了辅助决策，具有一定的工程实用价值和理论价值。
陈伟, 沈斌, 王少梅[3]2005年在《启发式仿真优化方法在设备配置中的应用研究》文中指出仿真优化方法研究的是基于仿真的目标优化问题,基于模型仿真给出的输出量通过优化算法得到最佳的优化结果。由于实际物流系统的复杂性及其本身的随机性,重要物资设备的合理化配置问题需要使用仿真优化方法来解决。港口拖轮是港口物流系统中重要的设备,对拖轮总体配置进行优化研究,提出拖轮数量及马力配置的合理方案,以适应港口的发展,具有重要的现实意义。利用仿真优化方法的原理,开发了一套港口拖轮配置启发式仿真优化系统,能得出理论上最佳的拖轮配置方案,辅助管理者做出科学的决策。
熊军魁[4]2002年在《港口拖轮优化配置研究》文中研究表明随着世界贸易量的增长，港口生产的发展，运输船舶向大型化方向发展。特别是在大宗货物的海上运输，越来越多的采用大型船舶。随着我国加入WTO，市场竞争日趋激烈，对天津港来说，随着深水航道、码头扩建和改造，到港船舶的数量不断增加，到港船舶也趋向大型化。港口是否具有接卸能力，是否能保证进出港船舶的安全，直接影响到港口的竞争力和经济效益。 在港口，船舶进出港需要拖轮拖引，由于船舶的进出是一个离散随机事件(船舶大小、载重吨及进出港时间均是随机的)，因此为拖轮船队的合理配置带来一定的难度。一方面可能造成港口船舶等待拖引时间加长，另一方面可能造成拖轮利用率低，造成港口资源的浪费。因此，对拖轮配置进行优化研究，提出拖轮数量及马力分配的合理方案，以适应港口的发展，具有重要的现实意义。 本文在对天津港拖轮配置及作业状况分析的基础上，提出了目前港口拖轮配置所存在的问题：应用统计资料及计算机仿真手段，对拖轮工作过程进行仿真；通过不同配置方案的运行结果，为决策提供参考依据。同时对天津港的吞吐量发展及大型船舶进出港的趋势进行了分析，并把拖轮营运与港口生产的发展结合起来，对下述问题进行具体分析： 1、结合天津港2005年吞吐量的发展(1.4亿吨)以及15万吨级船舶进出天津港的需求，分析对港口拖轮的数量和马力配置； 2、拖轮船队的结构如何适应2010年天津港吞吐量将达2亿吨的要求； 3、随着天津港航道的不断拓宽，双向航行将被允许，进出港船舶可随时而无须集中进行。针对这种变化，研究拖轮的利用率的变化以及对整个船队规划的影响。
徐建军[5]2016年在《厦门港拖轮配置的优化研究》文中研究表明港口的生产作业离不开拖轮的工作,对于船舶而言停靠、离开都必须要借助拖轮才能进行;对于进港、出港的船只而言,在进港、出港的过程中,都需要由拖轮进行辅助保护;对于船型尺度较大的船只,动力足、数量多的拖轮能够将其牵引至指定水域。港口的正常运营生产在很大的程度上由拖轮的配置是否合理上。从一个一方面来说,如果港口配置过少拖轮且进港船舶等待时间过长,首先就会影响进港船舶对货物的装卸,进而会对港口的生产和经济效益产生较大的影响;但从另一角度上考虑,拖轮如果在港口中配置过于饱和,那么结果就会是在低使用率的情况下,一些拖轮得不到有效的应用,被空闲在一旁;更进一步来看,会因为拖轮的采购成本比较大、维修护理的费用也比较高的原因,使得成本资源得不到最合理的使用、产生浪费。所以,为了打造一个更加和谐、合理、合适的拖轮团队,配布架构的最优、拖轮尺度数目的最合适就是建立队伍的根本目标,进港、出港的船舶队伍很大程度上需要依靠拖轮的辅助,所以配布相应的拖轮团队是必要的,如果拖轮的马力配置不当,将不利于港口未来的发展。根据港口现在的实际情况以及对未来规划的发展,必须要配置合理高效、符合规划、架构最优、保证各项能源资源能够得到最为充分利用的拖轮团队,在兼顾于经济收益与社会影响的同时,对于一些不恰当、不合适的计划和投入进行调整修改,可以避免资金、人力和时间的浪费。因此,如何科学合理地配置港口拖轮数量以及功率成为一个热门的研究目标。本论文选题依托于厦门港进出船舶和拖轮使用相关统计数据,首先分析厦门港拖轮协助船舶作业的整个过程。从简单处理问题的角度来看,在港口中拖轮的施工作业过程中,有许多的船舶会到港停靠,而为其中的某一艘船舶配布拖轮的时候,按照之前的经验配布相对应马力以及数目的拖轮即可。然而,从长久的角度考虑,必须要对总体布局有一个全方位的顾虑,要对港口的经济收益以及社会影响有所助益,同时还要兼顾港口现在的实际情况以及对未来规划的发展。对于拖轮的架构配置而言,主要包括了拖轮数目、拖轮马力等两个内容。通过程序语言和数据库技术设计仿真系统,得到港口拖轮的利用率等各种参数处理结果,为港口管理部门如何选择配置优化拖轮方案提供基础一定参考借鉴依据。本文开展的厦门港拖轮配置的优化研究,通过收集厦门港的进出港船舶和拖轮使用相关统计数据,借助仿真的原理方法对厦门港目前的拖轮布设情况进行优化改进,对于离散的、随机性的问题,建立针对港口生产经营要素的数学模型,同时运用相关仿真技术,探索建立针对厦门港拖轮工作过程和特点的仿真模型,运用面向对象的程序设计方法帮助进一步的实现和应用软件的开发,运用模糊数学理论方法对优化配置方案进行评价,探索解决厦门港拖轮配置的实际问题,具有一定的理论价值和实际应用价值。
李斌[6]2009年在《基于哈佛体系结构的集装箱码头物流系统建模仿真研究》文中指出集装箱运输是一种高效率、大规模的运输方式,其与信息化网络已经成为国际物流体系的两大基础。集装箱码头物流系统(Container Terminal Logistics System, CTLS)是以集装箱为对象,由装卸运输系统、生产调度系统和管理信息系统组成的高度复杂的物流系统,且由于船舶、集卡的到港时间及船舶装卸箱量的随机性,其具有离散、动态和不确定性。在当前集装箱运输船舶大型化、快速化和港口竞争日益白热化的背景下,CTLS生产调度和管理决策水平的高低对于港口提高自身竞争力,具有至关重要的作用。本文融合系统工程、软件工程和工业工程的科学思想和方法,将集装箱码头内的装卸作业看做是一种广义的“计算”,将经典的精确计算和分布式控制架构——哈佛体系结构和基于Agent的计算的设计思想和方法体系相融合,以描述和建模CTLS,得出一种新的基于哈佛体系结构和Agent计算(Harvard Architecture and Agent-based Computing, HA-AC)的CTLS整体建模和调度思想,并展开相应的应用研究。论文的主要研究内容和成果如下：(1)从柔性制造系统(Flexible Manufacturing System, FMS)的角度对CTLS的进口箱、出口箱、中转箱的装卸船及其相关的集疏运作业进行了分析,提出其装卸位移模型,并以码头集装箱流和信息流为运作核心,将CTLS的核心部分分解为18种Agent;(2)将不同领域的两个系统——CTLS与CS(计算机系统,Computer System, CS)从系统发展、层次结构、系统组成、体系结构、作业组织和资源分配等方面进行了详细的类比,论述了两者在结构和功能上的映射关系,从而提供了利用计算机系统体系结构和资源调度思想展开对CTLS建模的理论基础；(3)提出以集装箱流和信息流为系统运作核心的基于HA-AC的CTLS整体建模思想和体系结构,并借鉴和融合中央处理器的核心处理技术(超标量体系结构和流水线处理技术),结合CTLS自身的运作特点,抽象出基于属性的有阻塞混合流水车间调度(Hybrid Flow Shops with Blocking Based on Attributes, HFS-BA)模型,亦据此提出基于HA-AC的CTLS的双层集装箱码头生产调度模型；(4)基于上述的建模体系和方法,利用计算机操作系统的调度策略和智能优化算法重点研究了CTLS中码头前沿、水平运输和堆场作业的生产调度问题,并将计算机体系结构设计的量化原则及其相关定律引入到基于HA-AC的CTLS建模体系下,对前述的的重点生产环节进行分析和评估,完成了基于HA-AC的CTLS建模体系下生产调度状况的解析,亦验证和分析了此建模和调度理论的可行性与可信性。
刘光[7]2008年在《基于多目标粒子群算法的港口调度系统设计与实现》文中研究说明近年我国物流行业高速的发展,已经成为国民经济中一个重要的支柱产业。物流行业广阔的市场潜力,对港口的发展起着巨大的促进作用。作为全球综合运输系统的节点,港口的效率、服务水平及可靠性是非常关键的因素。本文以改善港口资源的有效分配,降低费用成本,提高港口设备资源利用率为目标,结合港口生产中的各种约束条件以及粒子群优化算法(PSO)的基本理论,深入分析港口生产调度作业过程的优化方法。论文的主要工作有:首先,在分析研究港口生产过程的基础上,以所有船舶总在港时间最短为目标函数,建立了港口泊位作业数学模型和拖轮作业数学模型,根据模型的特点和各个参数的物理意义及其相互关系得出了港口调度数学模型必须满足的约束条件,该模型充分考虑了港口调度的随机性和其它影响因素,比较客观地反映港口调度的实际运行情况。其次,本文利用多目标粒子群算法(MOPSO)对港口调度问题数学模型进行最优求解。PSO算法属于群集计算智能中具有代表性的优化算法之一,是一种基于群智能方法的演化计算技术,具有简单容易实现并且没有许多参数需要调整的优点。在本文的算法实现中,利用线性递减权值策略,调整粒子的全局搜索和局部搜索能力,并用一种最优解评估选取的PSO算法进行多目标优化问题的非劣最优解集的搜索。通过建立的港口调度问题的两个目标函数来共同指导粒子的飞行,对PSO算法全局极值和个体极值的选取方式进行改进,使其最终落入非劣最优目标域,从而得到最终的港口设备资源的最优化分配方案。最后,采用统一建模语言(UML)建模方法进行港口调度系统的总体设计,按照港口调度的基本方法建立了系统的总体结构图,系统时序图等。并由此实现了港口调度系统。
刘志雄[8]2005年在《调度问题中的粒子群优化方法及其应用研究》文中提出生产调度是对生产过程进行作业计划,在生产制造、交通运输、物流等系统中起着重要的作用。有效的生产调度方法,可以大大提高生产效益和生产资源的利用率。生产调度的核心问题是模型和算法,其中有效的调度算法是生产调度问题的重要研究内容。粒子群算法是一种基于群智能的进化类算法,也是一种模拟鸟群觅食的仿生算法,具有显式的计算模型,操作和实施简单。本文针对粒子群优化方法在生产调度和港口设备配置中的应用展开研究,主要研究内容和成果如下。 (1) 对进化策略算法和粒子群算法的优化性能进行了比较分析,通过对单峰函数(二维和多维问题)和多峰函数的试验说明,粒子群算法在优化效率、计算时间及受种群数量、初始种群等参数的影响方面均要好于进化策略算法。 (2) 提出了求解调度问题的一般粒子群算法流程,指出了设计粒子表示方法所需要解决的关键问题。提出了求解不同调度问题的叁种粒子表示方法,即基于PPS的粒子表示方法、基于PPR的粒子表示方法和基于PPS—PPR的混合粒子表示方法,指出了叁种不同粒子表示方法与调度解空间的映射关系和粒子解码方法。 (3) 将叁种不同的粒子表示方法分别用于求解置换Flow Shop调度、Job Shop调度和并行机调度等问题,提出了求解叁类调度问题的粒子群算法步骤,通过大量的实验计算说明粒子群算法能够有效地求解叁类调度问题。提出了求解柔性Job Shop调度问题的粒子群优化方法,通过计算说明,在求解柔性Job Shop调度问题时,粒子群算法的优化性能好于遗传算法和启发式方法。 (4) 指出了求解置换Flow Shop调度问题时粒子的邻域结构及其与调度解的映射关系,提出了基于邻域操作的局部搜索方法在粒子群算法中的实现过程。提出了基于互换操作、插入操作和逆序操作等叁种基于邻域搜索的不同局部搜索方法及其操作方法。通过计算说明局部搜索方法的使用能够较好地改善粒子群算法的优化性能,并且基于局部搜索的混合粒子群算法的优化性能好于遗传算法和NEH启发式方法。
王欢[9]2007年在《上海港港作拖轮船队发展规划研究》文中研究说明港口是我国进出口贸易的门户和枢纽,担负着国民经济物资疏通的任务,其周转速度的快慢直接影响到国民经济的整体利益。而港作拖轮船队作为港口辅助作业船舶的主力军,在港口生产中起着相当重要的作用,其船队规模必须符合港口发展的要求,否则势必成为港口通过能力的瓶颈,直接影响到港口的竞争力和社会经济效益。近年来随着长江口航道的疏浚和洋山深水港的建设,上海港的货物吞吐量和进出港船舶艘次飞速增长,到港船舶也日趋大型化,对港作拖轮的需求与日俱增,港作拖轮船队从而迎来了良好的发展契机。作为上海港专业从事船舶拖带作业服务的企业,复兴船务公司和深水港船务公司应该认识到合理进行港作拖轮船队规划、提高船队综合实力、保障港口生产经营顺利进行的重要性,因而有必要对船队的合理规模和结构、如何发展港作拖轮船队等问题进行研究和探讨。本文的主要目的是通过理论研究为上述轮驳企业船队的发展规划提供一定的参考依据。本文首先回顾国内外在船队规划方面的理论和研究成果,在对此总结分析的基础上提出本文的研究对象,即处于规模扩张时期的上海港港作拖轮船队。本文第二章对港作拖轮船队的特点和作业过程进行分析,并介绍了当前到港船舶拖轮配置的原则以及船队发展规划的评价指标;第叁章在介绍上海港港作拖轮船队现状的基础上,对港作拖轮的船型进行优选分析,得出结论为应该重点发展5000-6000马力和4000马力这两种功率的拖轮;然后根据对未来港口吞吐量的预测初步确定上海港所需港作拖轮船队的规模和结构。本文核心内容是建立数学模型来研究上海港港作拖轮船队逐年发展策略问题。该部分以第叁章结论为前提,假定其采用购置和租用这两种方式来扩大港作拖轮船队规模,以规划期内总成本最小为优化目标建立动态规划模型,通过模型的求解得出最优的发展策略,即每年购置拖轮、租用拖轮的具体策略。
陆海波[10]2007年在《宁波港拖轮船队优化配置研究》文中指出随着科学技术的进步和国际海运业的快速发展,给港口行业带来了新的机遇与挑战。作为宁波港港作拖轮的经营管理企业,宁波港油港轮驳公司未来几年内应如何合理配置港作拖轮队伍的规模和结构,在确保港口生产发展需要的前提下,保持企业的强大生命力和持续发展能力,是本文研究的主要内容。本文通过搜集大量的统计资料,在对宁波港港口生产情况和现有拖轮配置情况分析的基础上,对影响港作拖轮总体配置的港口生产要素进行了全面的统计和分析,特别是在对进出港船舶相关统计数据进行科学归纳、整理、计算的前提下,探索港作拖轮船队的配置与港口生产的吞吐量、到港船舶类型和艘次数等港口生产要素间内在的关联规律,建立了各自的关联模型,并结合港口生产未来几年内的预测规模,推算出2008年宁波港拖轮船队的总体配置方案。本文期望能通过相关分析,为港口科学合理地配置港作拖轮、减少配置港作拖轮中的盲目性提出较为严谨的计算方法,使港作拖轮船队的配置规模和结构日趋科学、合理,从而满足港口生产经营及未来发展的需要。
参考文献：
[1]. 仿真优化方法及其在港口设备配置中的应用研究[D]. 陈伟. 武汉理工大学. 2004
[2]. 港口拖轮总体配置的仿真研究及应用[D]. 杨志华. 武汉理工大学. 2003
[3]. 启发式仿真优化方法在设备配置中的应用研究[J]. 陈伟, 沈斌, 王少梅. 系统仿真学报. 2005
[4]. 港口拖轮优化配置研究[D]. 熊军魁. 武汉理工大学. 2002
[5]. 厦门港拖轮配置的优化研究[D]. 徐建军. 集美大学. 2016
[6]. 基于哈佛体系结构的集装箱码头物流系统建模仿真研究[D]. 李斌. 武汉理工大学. 2009
[7]. 基于多目标粒子群算法的港口调度系统设计与实现[D]. 刘光. 哈尔滨工程大学. 2008
[8]. 调度问题中的粒子群优化方法及其应用研究[D]. 刘志雄. 武汉理工大学. 2005
[9]. 上海港港作拖轮船队发展规划研究[D]. 王欢. 上海海事大学. 2007
[10]. 宁波港拖轮船队优化配置研究[D]. 陆海波. 上海海事大学. 2007
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