Joint Optimization of Handling Resources in Lianyungang Container Port
陈晓华 CHEN Xiao-hua；曹梦茹 CAO Meng-ru；赵计伟 ZHAO Ji-wei
（淮海工学院商学院，连云港 222000）
（School of Business，Huaihai Institute of Fechnology，Lianyungang 222000，China）
摘要：在连云港集装箱港口内，泊位、岸桥和集卡作业资源是相互影响、密不可分的。本文正是基于这三个作业资源的综合协调来建立集装箱港口作业资源联合优化模型，目标是提高连云港集装箱港口的作业效率，减少作业时间和作业成本。
Abstract: In Lianyungang port, berth, quay, bridge and truck collection resources mutually interact with each other and are inseparable. Based on the comprehensive coordination of the three operating resources, this text establishes the joint operating resources, and the objective is to improve the operating efficiency of Lianyungang container port and reduce the operating time and cost.
关键词：集装箱港口；作业资源；联合优化
Key words: container port；operating resources；joint optimization
中图分类号：U691+.3 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2019）22-0077-03
0 引言
连云港港主港区位于连云港市的东部地区，最近几年，连云港港区已经由主港区拓展至赣榆、徐圩及灌河港区，形成了“一城一港，一港四区”的发展框架。本文选取连云港主港区中的具有代表性的庙岭作业区作为研究对象，该作业区岸线长1896米，拥有7个集装箱专用泊位，3个10万吨深水集装箱泊位，现研究庙岭作业区一天24小时内的作业情况来做联合优化模型研究。
1 连云港集装箱港口作业资源问题描述
在集装箱港口内，泊位、岸桥和集卡作业资源是相互影响、密不可分的。主要存在以下问题：
1.1 泊位岸桥的分配问题
关于泊位岸桥的分配，当一艘船舶到港时，在实际情况中，到港船舶的时间和种类具有随机性，当出现较小的船舶到港时只剩下一个较大的泊位可供停靠，分配过后，如若下一艘大型船舶到港时却没有大型泊位停靠，这就会造成一定资源的浪费。
1.2 集卡调度问题
我们需要将泊位岸桥的调度和集卡的调度问题看作一个整体，船舶的在港时间是由泊位等待时间和岸桥的装卸作业时间一起构成的，岸桥的数量和作业效率也会影响着船舶的总在港时间。在集装箱港口的装卸作业中，集卡和岸桥是共同作业不可分割的，在对集卡资源的调度研究中，追求的目标是一台或几台岸桥应配备的最佳集卡数量以及集卡在码头前沿或堆场内的最佳运输路线。本文不考虑集卡在不同箱区之间的转运时间及路径。
2 集装箱港口作业资源联合优化模型构建
2.1 符号及决策变量定义
2.1.1 符号释义
在建立连云港集装箱港口作业资源优化配置模型时，需要设置如下参数：
Lc—连云港集装箱港口岸线总长；
ls—到港集装箱船舶s的船长；
SC—连云港集装箱港口岸桥总数，SC∈Z*；
N—为集装箱船舶s进行装卸作业的岸桥数量；
Ps—集装箱船舶s的停泊位置；
Ts—集装箱船舶s的在港时间；
R—集卡对集装箱船舶s的装卸货物所进行的水平运输作业时间；
tsi—集卡将集装箱货物从船舶s运输至进口箱区i所进行的总水平运输作业时间；（ti=集卡运输次数×单程船舶s运输至进口箱区i的运输时间）
tes—集卡将出口箱区e运输至船舶s码头前沿所进行的总水平运输作业时间；（te=集卡运输次数×单程出口箱区e至船舶s码头前沿运输时间）
E—集装箱船舶s的预备装卸量；
V—一台岸桥的装卸效率。
2.1.2 决策变量
a—集装箱船舶停泊位置的集合代号，a∈{1,2，…，u}；
b—集装箱船舶在港时间的集合代号，b∈{1,2，…，v}；
若集装箱船舶s泊位初始位置为（a，b），则xsab=1，反之xsab=0；
若集装箱船舶s泊位最终位置为（a，b），则ysab=1，反之ysab=0。
2.2 目标函数
在根据以上建立的参数和变量，保证船舶在港消耗的时间成本最小，作业效率最高，我们建立连云港集装箱港口作业资源优化配置模型的目标函数：
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该目标函数由两部分构成，即集装箱船舶在港进行装卸作业的总时间和在集装箱船舶离港后集卡仍需进行水平运输作业的时间之和。第一部分集装箱船舶在港进行装卸作业的总时间和船舶停靠泊位的位置以及岸桥的作业效率息息相关，第二部分离港后集卡仍需进行水平运输作业的时间是由集卡对集装箱船舶s的进口箱区i、出口箱区e到集装箱船舶的总时间，此时集装箱船舶上货物全部装卸完成并且由集卡运输至堆场，整个装卸作业过程才算完全完成。
2.3 约束条件及分析
2.3.1 船舶在港装卸作业时间约束条件
①■，s∈Z*，保证每艘船舶到港进入泊位后不能有移泊的情况发生，泊位在同一时间不重合；
② ■i∈{1，2，…，u}，j∈{1，2，…，v}，保证一艘船舶在a时间正在进行装卸作业时，不能出现其它船舶发生重合的情况；
③P+ls≤Lc，集装箱船舶s的停靠位置与船长之和不能超过岸线总长度；
④■，在对集装箱船舶进行装卸作业的岸桥数量在码头岸桥总数的数量之内；
⑤■表示集装箱船舶在港时间与岸桥进行装卸作业的时间相同，防止造成资源浪费，有空闲岸桥的存在。
2.3.2 集卡在集装箱港口进行水平运输作业的时间约束
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上式表示集卡在集装箱船舶s在特定b时间点到达码头泊位后，集卡在整个装卸作业运输中所用的总时间。第一部分表示集卡在集装箱船舶s到进口箱区i进行卸箱作业的作业时间，第二部分表示出口箱区e到集装箱船舶s之间进行集装箱装箱作业的作业时间，第三部分表示集装箱装箱作业和卸箱作业在港口同时进行装卸作业的时间。
2.4 模型求解方法
本文采用的是LINGO 11.0软件来通过编程对模型进行求解。在利用LINGO 11.0软件求解模型时，首先在集装箱船舶s未分配完成时，根据前面对决策变量的设置，船舶的泊位初始位置为（a，b），a∈{1，2，…，u}，b∈{1，2，…，v}，即在b时间a点船舶进行停靠，将此位置定义为（us，vs），并且对符合本模型约束条件的岸桥进行编号，再通过调查集卡在集装箱船舶s和进口箱区i、出口箱区e之间进行水平运输作业的时间，来对目标函数进行求解，得到在（us，vs）位置最小的集装箱港口的装卸作业时间和成本ZO，即本模型目前的最优解。另外选取a、b取值范围的其它数值，再次重复上一过程对目标函数进行求解得到Z1。重复上述运算过程能够得到Z2、Z3、Z4等，最后比较Z值，得到本模型的最优解，即连云港集装箱港口进行装卸作业最小的时间成本。
3 连云港集装箱港口作业资源联合优化实证
根据调查得知连云港港东方公司墟沟东作业区的基本情况如表1所示，船舶信息如表2所示。
根据表2可以利用LINGO11.0求解出各艘船舶的初始停泊位置ps0，每艘船舶分配的岸桥数量N以及船舶的在港时间TS。庙岭作业区约有16个集装箱堆场，将其分为8个进口箱区、8个出口箱区，每艘船舶的分配量不同。
通过调查庙岭作业区部分到港集装箱船舶（s）在进口箱区（i）和出口箱区（e）集装箱堆放量：综合得出船舶S1的集装箱堆放计划如表3所示。
利用LINGO11.0软件，通过编程首先计算出到港集装箱船舶S1到对应进口箱区的集卡运输时间（tsi），也就是进行卸箱和装箱时集卡的作业时间，这个时间各不相同，在集卡在集装箱港口进行水平运输作业的时间约束下，得到船舶S1到各对应箱区的重载和空载运输时间，如表4所示。
在集装箱装卸作业成本最低的约束条件下，需要规划集卡在集装箱港口码头堆场之间的最佳运输路线，在结合表4的数据，可以得到集装箱船舶S1的运输路线、装卸箱量和水平运输作业时间，如表5所示。
在集装箱船舶S1到达泊位以后，为船舶S1服务的所有集卡的运输总时间为：40+245+280+120+135=820min，其中作业线的运输时间为40min，作业总时间为：820-245=575（min）。集装箱船舶S2和S3同S1的计算方法，具体计算过程略。通过计算可以求得为船舶S2服务的所有集卡的运输总时间为：410+325+500+160=1395（min），作业总时间为：1395-280=1115（min）；为船舶S3服务的所有集卡的运输总时间为：395+275+180+180=1030（min），作业总时间为1030-315=715（min）。承担到港这三条到港集装箱船舶作业的集卡总运输时间：830+1395+1030=3245（min），作业总时间为：575+1115+715=2405（min），如表6所示。
4 结论
根据连云港集装箱港口作业资源优化模型，结合LINGO11.0软件的求解结果可知，在船舶在港装卸作业时间以及集卡进行水平运输作业的约束条件下，集装箱船舶的泊位分配情况影响着集卡在船舶、进口箱区、出口箱区之间的运输时间，将港口内的泊位资源进行了有效调度，集卡的运输路线进行了优化，从整体上提高了连云港集装箱港口的作业效率。根据上述计算结果可以得知，在庙岭作业区部分地区，综合考虑堆场内泊位-岸桥-集卡作业资源因素，若按照原先单一作业线方式所需的作业时间需3245min，按照建立的模型求解得出的作业时间需2405min，节约了近34.93%，这在很大程度上提高了集卡在集装箱港口的作业效率，实现了港口内的作业资源优化。
参考文献：
[1]武慧荣.集装箱港口“船舶—堆场—列车”作业资源的调度优化[D].北京：北京交通大学，2015.
[2]韩晓龙.集装箱港口装卸作业资源配置研究[D].上海：上海海事大学，2005.
[3]李楠.基于时间成本的集装箱港口装卸作业调度优化研究[D].河北：燕山大学，2017. |
