铁路集装箱调运的基于仿真的优化方法

铁路集装箱调运的基于仿真的优化方法

论文摘要

集装箱运输具有运量大、运输方便快捷、安全性高等特点,成为物流系统不可缺少的一部分。集装箱调运因其在国民经济中的重要地位而受到国内外学者的广泛关注。当前,各国学者对港口集装箱调运的研究较多,对铁路集装箱运输的研究较少。与港口相比,铁路集装箱的运输具有周转快、装卸周期短、服务质量要求高等特点,因而对集装箱的调度提出了更高的要求。同时,铁路集装箱调运与港口一样,、是个复杂的随机的系统,难以使用基于数学规划的优化方法对整个流程进行优化,因此试用基于仿真的优化(Simulation Based Optimization, SBO)方法对铁路集装箱中心站集装箱调运流程进行优化。SBO方法是解决难以用数学模型描述的优化问题的好方法,但是它的应用存在着难点,集中表现在计算量过大,究其原因,一是SBO方法用仿真模型的输出值代替目标函数值,而运行仿真模型的时间远大于计算数学函数的时间;二是由于问题的随机性,为了得到一个有统计意义的评价值,不得不多次运行仿真,造成了计算时间的成倍增加。本文建立了铁路集装箱调运的仿真模型,对装卸线龙门吊、集卡、堆场龙门吊的配置、各种调运策略和集卡的路径控制进行了研究。针对铁路集装箱中心站道路狭窄且数量有限的状况,提出了以道路资源为研究对象的思想,以欧拉方程为实现该思想的主要工具。欧拉方程能够以质点所运动的空间中的空间点为研究对象,研究经过固定空间点处的质点的物理量随时间和空间的变化。结合以道路资源为研究对象的思想,将堆场道路划分为若干单元,每个道路单元对应了欧拉方程中的空间点,将集卡看作是在空间中运动的质点,集卡密度作为物理量,然后利用欧拉方程,得出了欧拉因子,它能够对道路的阻塞情况做出判断和预测,从而引导车辆向较为畅通的路径行驶。在研究中为节省仿真代价,提出并运用了如下免除仿真或节约仿真代价的方法:(1)虚拟评价值方法:对于从解本身的信息即可判断出不是好解的解,文中称之为显性非优解,不依靠运行仿真模型来给出解的评价值,而是根据解本身的信息,用一个简单的公式估计出其评价值,称之为虚拟评价值。虚拟评价值方法免去了为大量质量不高的解运行仿真模型而发生的计算代价。(2)案例检索方法:将已仿真过的解按照评价值由好到坏的顺序储存在案例库中,以便于以后的计算时检索并重用先前的计算结果。案例库中存储的案例随着计算的进行不断更新,更新的项目包括解、解的评价值、解的顺序、解的应仿真次数等。案例检索不仅能够避免重复仿真,而且案例库是其它几种方法实现的平台。(3)调整仿真次数方法:依据解当前的评价值的好坏来分配解的仿真次数,对于当前评价值较好的解,分配给较多的仿真次数,以便尽量精确地得到解的评价值;而对于当前评价值较差的解,分配较少的仿真次数,因为这部分解不大可能成为最优解,所以知道这部分解的精确的评价值没有意义,仿真次数少些可以大量节约计算开销。调整仿真次数的方法实现了计算资源的合理分配,即将较多的计算资源花在较好的解上。(4)调整仿真时间步长方法:依据解当前评价值的好坏来分配解的仿真时间步长。时间步长越小,仿真的精确性越高,得到的评价值越准确,但耗费的计算代价也越大,时间步长越大,仿真的精确性越低,但可以成倍节约计算量。给当前评价值较好的解分配较小的时间步长,而给当前评价值较差的解分配较大的时间步长。调整仿真时间步长的方法同样实现了计算资源的合理分配,将较多的计算资源用在了较好的解上。(5)仿真截断方法:在一次运行仿真程序的过程中,虽然仿真尚未完成,但是根据当前的仿真进程,能够大致估计出运行完整个仿真模型所能够得到的输出,从而提前结束仿真过程的方法。仿真截断方法在仿真程序中设置若干个间断点,无论在哪个间断点,其输出与案例库中最好解的相应输出的差值突破了阈值,则立即在该点终止仿真程序运行,并根据已运行的部分仿真输出估计出解的评价值,评价值越不好的解,终止程序运行的间断点越靠前,越能节约计算开销。将论文中提出的方法用于铁路集装箱中心站集装箱调运策略的优化,并根据优化结果,对集装箱的调运策略进行了分析和总结。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 目录
  • 第一章 绪论
  • 1.1 研究背景
  • 1.2 问题的提出
  • 1.3 研究思路
  • 1.4 论文的主要工作
  • 1.5 博士期间参加的科研工作
  • 第二章 相关研究综述
  • 2.1 基于仿真的优化方法
  • 2.1.1 SBO方法的发展概况和基本分类
  • 2.1.2 应用仿真进行策略验证
  • 2.1.3 仿真输出作为评价值的方法
  • 2.1.4 仿真获取随机参数或函数的方法
  • 2.1.5 SBO方法的应用
  • 2.1.6 SBO方法的难点和发展方向
  • 2.2 集装箱调运相关研究
  • 2.2.1 起重机计划调度问题
  • 2.2.2 集装箱装卸计划问题
  • 2.2.3 集装箱箱位分配问题
  • 2.2.4 基于仿真的集装箱调运研究
  • 2.3 本章小结
  • 第三章 铁路集装箱调运的仿真模型
  • 3.1 铁路集装箱过程仿真的方法选择
  • 3.1.1 集装箱调运系统的复杂性和随机性
  • 3.1.2 事件调度法
  • 3.1.3 活动扫描法
  • 3.1.4 进程交互法
  • 3.2 铁路集装箱中心站概况
  • 3.2.1 中心站的定义和功能
  • 3.2.2 铁路集装箱中心站的主要设备设施
  • 3.2.3 铁路集装箱中心站的基本布局
  • 3.2.4 集装箱调运基本流程
  • 3.3 中心站集装箱调运仿真模型
  • 3.3.1 模型中定义的类、对象
  • 3.3.2 各对象的属性
  • 3.3.3 仿真模型流程
  • 3.3.4 对象状态变量的转换
  • 3.4 实验与调运策略分析
  • 3.4.1 实验设置
  • 3.4.2 结果与分析
  • 3.5 本章小结
  • 第四章 基于欧拉方程的集卡路径控制策略
  • 4.1 以道路资源为研究对象的思路的提出
  • 4.1.1 以车辆为研究对象的方法
  • 4.1.2 以道路资源为研究对象的思路
  • 4.2 欧拉方程及其优点
  • 4.2.1 欧拉方程
  • 4.2.2 欧拉方程的优点
  • 4.3 欧拉方程在集卡路径控制与决策中的应用
  • 4.3.1 道路单元的划分
  • 4.3.2 阻塞的判断与预测
  • 4.3.3 欧拉方程在集卡路径的控制与决策中的应用
  • 4.3.4 距离因子
  • 4.3.5 路径选择因子
  • 4.4 路径控制策略
  • 4.4.1 路径的选择
  • 4.4.2 阻塞的处理
  • 4.5 仿真实验与结果分析
  • 4.5.1 实验设置
  • 4.5.2 Ye等的策略
  • 4.5.3 欧拉系数的选取
  • 4.5.4 欧拉因子和路径选择因子的计算
  • 4.5.5 阻塞时间的比较与分析
  • 4.5.6 作业时间的比较与分析
  • 4.6 本章小结
  • 第五章 基于序优化思想的虚拟评价值方法
  • 5.1 SBO的难点和序优化基本思想
  • 5.1.1 SBO的难点及解决方案
  • 5.1.2 序优化的基本思想
  • 5.2 问题与模型
  • 5.2.1 问题描述
  • 5.2.2 集装箱调运优化的数学模型
  • 5.3 目标函数、编码和解码
  • 5.3.1 目标函数
  • 5.3.2 编码和解码
  • 5.4 遗传算子
  • 5.4.1 选择
  • 5.4.2 交叉
  • 5.4.3 变异
  • 5.5 虚拟评价值方法
  • 5.5.1 虚拟评价值
  • 5.5.2 实验测试
  • 5.6 本章小结
  • 第六章 节约仿真代价的方法
  • 6.1 案例检索方法
  • 6.1.1 案例检索
  • 6.1.2 实验测试与分析
  • 6.2 调整仿真次数的方法
  • 6.2.1 调整仿真次数
  • 6.2.2 实验测试
  • 6.3 调整仿真模型的时间步长方法
  • 6.3.1 调整仿真时间步长
  • 6.3.2 实验测试
  • 6.4 仿真截断方法
  • 6.4.1 仿真截断法
  • 6.4.2 实验测试
  • 6.5 本章小结
  • 第七章 集装箱调运策略优化
  • 7.1 集装箱调运策略优化的问题与模型
  • 7.1.1 铁路集装箱中心站与港口的区别
  • 7.1.2 问题与模型
  • 7.1.3 集装箱调运的策略集
  • 7.2 算法的设计
  • 7.2.1 编码
  • 7.2.2 算法流程
  • 7.3 实验结果与分析
  • 7.3.1 出口箱集中分布情形下的实验
  • 7.3.2 出口箱分散分布情形下的实验
  • 7.4 集装箱调运策略分析
  • 7.4.1 装卸线集卡、龙门吊的配置
  • 7.4.2 进口箱堆垛的分配
  • 7.4.3 调运策略的选择
  • 7.5 本章小结
  • 第八章 结束语
  • 参考文献
  • 致谢
  • 作者简介
  • 攻读博士期间发表的论文
  • 相关论文文献

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