控制与决策

作者：刁璀洁,王文敏,黄颖,蔡佳芯,靳志宏

单位：大连海事大学 交通运输工程学院，辽宁 大连 116026,,大连海事大学 交通运输工程学院，辽宁 大连 116026,,大连海事大学 交通运输工程学院，辽宁 大连 116026,,大连海事大学 航运经济与管理学院，辽宁 大连 116026,,大连海事大学 交通运输工程学院，辽宁 大连 116026,

关键词：集疏港作业;混合流水线;作业指派;集卡调度;$Q\text{-}{\rm learning} $;变邻域搜索

基金：国家自然科学基金项目(72172023, 72171032, 72202025)；国家资助博士后研究人员计划项目(GZC20230342).

为充分利用码头资源, 减少集卡在港时间, 缓解码头拥堵问题, 考虑闸口与堆场作业的相互影响, 将集装箱码头集疏港作业视为两阶段混合流水作业, 优化集卡作业指派和作业顺序. 首先, 将集卡视为工件, 每个集卡需要依次经过第1阶段闸口作业和第2阶段堆场作业, 完成集卡进港提/送箱作业; 然后, 考虑堆场作业中场桥安全距离、场桥不可跨越等现实约束, 建立基于混合流水作业组织的码头集疏港作业调度优化模型; 接着, 结合问题特点设计搜索算子, 应用基于$Q\text{-}{\rm learning} $的改进变邻域搜索算法进行求解; 最后, 通过数值实验验证所提出算法的有效性, 将所提出策略与传统策略进行对比, 实验结果显示: 所提出基于混合流水作业组织优化策略能够降低17.78%的设备间作业时间不平衡度, 并降低3.70%集卡最大流程时间.

来源：2025年第8期

《控制与决策》期刊编辑部

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