煤炭中转码头装卸作业系统集成调度模型与优化

总结，对散货码头的运行策略组合和相关参数进行了优化，从而提高了堆场的入库量，加快了码头的周转率。胡大勇总结了散货码头并行装备调度的共性问题，并提出了其内在的特性数量关系的建模方法。Tomas Robenek将泊位和堆场分配进行综合考虑，以船舶在港总服务时间最短建立了泊位分配和堆场分配的集成模型，并用分支定界和次佳寻优的元启发式方法进行求解。Gustavo Campos Menezes考虑散货或码头的业务流程，提出了一种能够适应大多数散货码头的规划和生产调度问题的数学模型，用分层的方法进行求解，并用实例验证了模型和算法的有效性。

2.3存在的问题

目前对于港口生产调度的研究主要集中在集装箱码头，而对于散杂货码头生产调度的研究相对较少。散杂货码头主要还是依靠人工经验进行生产调度，对于大型的煤炭中转码头，调度任务复杂，需要处理的船舶信息量大，还需要根据实时的动态信息对计划进行相应的调整，调度人员工作量大且很难保证调度效率。其次，在目前的研究中，很多学者只考虑了某个环节最优，而码头生产调度是由一系列环节组成的，任何一个环节的调度不仅影响整个码头的生产效率，对其他环节也会产生一定的影响，从而导致牵一发而动全身，即局部优化并不一定是整体最优。因此，研究煤炭码头装卸作业系统集成调度具有现实意义。

3煤炭中转码头集成调度优化模型和求解策略

3.1影响港口装卸作业调度的因素分析

由于影响煤炭码头装卸作业过程的因素很多，因此作业过程的随机性、灵活性都比较大。影响煤炭码头装卸作业效率的因素主要有以下几个方面：

（1）自然条件因素：当出现大风大雾等恶劣天气时，会影响船舶的到港时间，甚至造成船舶无法进出港口，从而导致船舶在港时间增加。另外航道水深也可能导致大吨级船舶由于吃水深度不够而无法及时进港，增加船舶的等待时间。

（2）码头设施设备：泊位的数量、吨级会限制船舶的停靠；堆场的容量、装卸设备的数量、设备故障等都会影响码头的正常作业。

（3）各环节装卸作业效率：码头装卸作业系统是一个整体，因此码头整体的装卸效率取决于作业效率最低的那一环节，合理分配各环节的装卸设施、设备和流程，是最大化码头装卸效率的关键。

（4）装卸工艺：煤炭码头生产过程中可能存在着筛分、配煤等特殊工艺，这些工艺需要流程也不一样，因此要考虑流程的可达性约束。

（5）到港船舶的不确定性：到港船舶的不确定性主要包括到港时间、船型、煤炭种类、所属货主、装卸工艺要求等的不确定性。

3.2煤炭中转码头集成调度分析

煤炭中转码头调度环节所涉及的作业子系统包括：卸船系统、皮带机输送系统、堆场堆取系统、装船系统、计算机辅助系统等。装卸作业设备主要有卸船机、皮带输送机、堆取料机和裝船机等。在码头的实际运营过程中，船舶到港之前，码头会根据船公司提供的船型、预计到港时间等信息制定靠泊计划，并根据实际到港时间进行相应调整。船舶到港后，安排船舶靠泊，并根据船上所搭载的煤种、堆场垛位剩余容量和堆场流程是否可用等信息制定堆场堆垛计划，选择堆料垛位和堆场流程，进行卸船作业，卸船作业完成后，船舶离港。同样，对于装船作业，首先也要根据船舶的预到港时间和船型等信息制定泊位计划，再根据所需煤种、堆场流程等信息确定取料垛位。由于在卸船作业和装船作业中共用堆场流程和堆场设备，所以在制定堆场垛位计划时，要进行综合考虑，避免堆场流程的冲突和干涉。煤炭中转码头装卸作业集成调度流程如图1所示。

船舶计划调度需要为未来一批船舶的生产制定作业计划，一个船舶生产调度计划的制定需要为每艘船舶确定以下内容：（1）为船舶指定装船（或卸船）泊位；（2）预计船舶靠泊、开始作业及完成作业离港时间；（3）为船舶煤炭指定堆场垛位；（4）给出确定的卸船（或装船）流程。

3.3卸船一堆场一装船集成调度优化模型

3.3.1模型假设。基于煤炭中转码头集成调度问题与集成调度作业的流程，考虑到尽量接近于现实，使得模型实用性更强的特点，权衡现实调度工作中调度因素的主次以及模型的可解性，本模型做如下假设：

（1）计划期内到港船舶的装卸量、煤种等信息已知。

（2）每艘船舶服务完毕后才能离港，船舶装卸过程中不存在移泊现象，每艘船舶必须且只能被服务一次。

（3）船舶的靠泊时间、离泊时间由船型大小决定，根据实际统计数据，设为定值。

（4）装卸船流程的作业效率取决于码头岸边作业效率。船舶装卸过程中，不会由于突发原因产生作业中断和换流程的情况。

（5）堆场垛位总容量和堆存状态满足到港船舶的装卸需求。

3.3.2模型重要符号说明

3.3.3目标函数及模型约束。根据以上分析，本调度优化模型的优化目标为船舶总在港时间最短。假设现有e艘船舶需要调度，则目标函数可表示为：

约束1：一次性作业约束与唯一性约束

到港的每艘船舶都必须被服务，且每艘船舶仅能在一个泊位上完成整个作业。该艘船上的一种煤炭只能由一个堆场流程进行装卸，一个流程进行作业时只能分配到对应可达的堆垛。

约束2：堆场约束

（1）堆场容量约束。对于卸船船舶，需要卸载的煤炭量不能超过目标空闲垛位的最大容量。

3.4面向船舶到达事件的启发式算法设计

3.4.1算法的基本思想。（1）按照先到先服务的原则，依次为到港船舶制定生产计划；（2）根据到港船舶是卸船船舶还是装船船舶，以及相应泊位占用情况，给船舶分配泊位；（3）根据船舶装卸煤种和煤量，筛选出可堆料或可取料的堆垛范围；（4）根据装卸船工艺的可达性约束，进一步筛选可堆料或取料的堆场垛位；（5）根据船舶的最早可作业时间和煤炭的分布均匀性，确定堆场流程和堆取料垛位；（6）算法优先考虑有特殊作业要求的船舶，如筛分和配煤要求，因为特殊作业要求的船舶数量较少；（7）算法本身设置搜索停止条件。

3.4.2算法的基本流程。面向船舶到达事件的启发式搜索算法基本流程如图2所示。算法首先判断到港船舶是卸船还是装船船舶，如果是卸船船舶，首先根据泊位空闲情况和靠泊条件分配卸船泊位；再判断是否需要筛分特殊作业流程为之服务，而后根据船舶所载煤炭种类、载煤量等信息，以可完成卸船作业时间最短为选择原则，确定堆场流程和堆料堆垛。如果到港船舶为装船船舶，首先根据泊位空闲情况和靠泊条件分配装船泊位；再判断是否需要配煤特殊作业流程为之服务，而后根据船舶所需装载的煤炭种类、载煤量等信息，以可完成装船作业时间最短为选择原则，确定堆场流程和取料堆垛。

4案例分析

4.1案例描述

我国南方某水转水煤炭中转码头设计年通过能力为4000万t。卸船码头：布置2个10万吨级卸船泊位X1和X2以及2条卸船流程线，卸船设备包括2台链斗式连续卸船机和4台桥式卸船机，卸船效率为1800t/h；装船码头：布置1个5万吨级与4个3000t级散货船泊位，编号分别为Z1-Z5，共布置4条装船流程线，装船设备有4台移动式装船机，装船效率为3000t/h。堆场平行于码头布置，采用“8台堆取料机+2台取料机”的设备布置形式，额定堆料能力5400t/h，取料能力3000t/h；堆场共设有5条堆场，堆場设计总容量220万t。4条堆取料机轨道梁，每条轨道梁上均布置有2条堆取料作业线，既可满足码头装船作业线的需要，又可避免堆、取料作业的相互干扰。现采用该煤炭中转码头实际生产中一段时间内共30艘船舶的到达信息为模型输入参数，见表1。

4.2模型基本参数设定

装船船舶靠泊时间为8-10min的随机分布，离泊时间为10min；卸船船舶靠泊时间为30min，离泊时间为20min；工作时间包括流程启动时间和船舶实际装卸时间，大约为11-17min，根据泊位和装卸垛位之间的实际位置计算得到。

4.3模型试验与求解结果

运算耗时为1.372352s，船舶总在港时间为136.02h，船舶总的作业时间为116.08h，船舶平均等待时间约为21min。船舶具体的作业计划信息见表2，显示了装卸船舶的靠泊泊位、靠泊时间、堆取料机、堆场流程、装卸垛位、离港时间等信息，显现给港口调度人员。

5结论

本文以水转水煤炭中转码头装卸作业系统为研究对象，以煤炭港口生产流程工艺为基础，分析了卸船作业、堆场作业、装船作业调度之间的关系，说明了集成调度研究的必要性。综合考虑影响调度的因素，构建了以船舶在港时间最短为目标中转型煤炭码头装卸作业系统集成调度问题的数学模型。根据模型的实际问题设计了启发式算法求解集成模型，并用算例证明了模型的有效性。

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