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船舶装载中集装箱重组的仿真管理
摘要
规划集装箱码头的船舶装载作业是一项非常耗时的活动。一方面，集装箱在船舶内的放置必须满足各种约束条件；另一方面，应避免改组，即当目标集装箱不在堆顶部时，应避免在堆场上进行徒劳的移动以取回目标集装箱。为了支持码头规划师的工作，我们提出了一个仿真模型，该模型能够准确估计给定装载顺序计划和给定堆场配置所需的改组次数。仿真模型充分考虑了随机条件下的操作细节。随着问题的规模和复杂性的增加，返回的估计值不会恶化。对一个实际集装箱码头进行的数值试验表明，该模型可以方便地支持规划者的日常工作。
1简介
在过去的几十年中，集装箱贸易大幅度增长，占到了世界海运贸易量的百分之十一，海运贸易总价值的百分之五十二（联合国2012年数据）。为了增加这种贸易模式下集装箱货物的市场份额，许多集装箱码头都开展了业务发展计划，将重点放在组织、战略、结构、流程相关的内部规则和基础设施的条件上面。从中长期来看，这些计划实施的基础是精益原则，其有望在多个方面提供高效的性能，精益工具旨在支持港口管理部门评估感兴趣的性能指标。
贸发会议报告了收集和使用一套关于港口经营的业务和财经方面的业绩指标的情况。然而，业务指标是港口管理更直接的关切问题，特别是船舶周转时间是一个极好的业务指标。它包括船舶停泊、卸货、装货和离港的时间，但由该指示器测量的时间，其主要部分由船舶卸货和装货（D/L）过程表示。但考虑到今天的超大型船舶承载的大量的集装箱，D/L操作必须更加迅速和高效地进行。
在本文中，我们重点介绍了船舶的装载过程，尤其是装载顺序的问题。简而言之，就是从码头取回集装箱装载到船舶上时，一个或多个目标集装箱可能堆放在同一船只上或另一艘船上，但之后再装入其他容器。因此，为了给装载过程提供途径，必须执行容器改组（即重新处理），这意味着必须首先拆下堆叠在目标容器之上的容器才能到达目标容器，然后重新定位。
因此，集装箱改组不可避免地影响船舶周转时间，因为装载过程迫使码头的装卸设备执行非生产性集装箱移动。本文的研究目的是对船舶装载过程进行建模和模拟，以便在码头规划人员需要时能提供支持，准确估计所需的集装箱改组作业的数量。尽管为此制定了各种数学编程模型，但提出的模拟模型必须注意： 1） 它可以非常详细地表示装载过程，2） 它可以估计容器改组的数量需要，而其他方法返回的近似解决方案，会随着问题维度和复杂性的增长而偏离实际。本文的其余部分按如下方式进行介绍。在第 2 节讨论问题描述和前置工作。第 3 节介绍仿真模型，然后在第 4 节介绍数值实验。最后在第5节得出结论。
2 装载计划
为了解决装载顺序问题，我们首先介绍一下船舱的概念，然后讨论正确的船载规划对集装箱码头和集装箱船性能的影响。集装箱存放的基本理念是提供集装箱在集装箱容器内的最佳放置，以便满足所有限制（对集装箱存放地点和方式的限制），以及物料搬运成本（与卸货、装载和转移相关的费用）尽量减少，如在威尔逊和罗奇。由于在船舶卸货和装载过程中进行集装箱活动，因此在集装箱容器和集装箱码头内集装箱的适当安排有助于减少船舶周转时间。具体来说，容器装箱可能非常耗时，因为在容器回收过程中，通常需要改组或重新处理某些容器，以便取得下方的容器。集装箱再处理可以要求1)在船上，因为预定在x港卸货的集装箱堆放在要在y港卸货的集装箱下面，而船只在y港之前调用x港，或者2)在堆场，因为预定在码头装货的集装箱堆放在以后其他要求的堆场下面。前者更受航运公司的关注，而码头则更关注第二种情况。在文献中，作者根据这两个角度讨论船舶配载规划问题，如下面的小节所讨论的。
2.1文献评论
根据航空公司的观点，威尔逊和威尔逊以及罗奇处理这一问题时，其目的是尽量减少物料的搬运成本，且同时满足对船舶稳定性和其他特殊的储存要求限制。研究工作不是仅仅是依靠强大的计算机来开发一些能够消除重要问题特征的解决方案，将问题缩小到可解决的范围之内；而是将人类规划者的工作和相关文档的内容映射到两个不同的概念层次。因此，问题被分为两个子流程：在战略规划过程中，将集装箱的“类”（即一些具有相同特征的集装箱）分配给阻塞的船舶空间；在另一种战术规划过程中，将特定集装箱分配给特定的船舶航点。得到的问题解决方案是基于各种搜索算法。Avriel等人的算法中，忽略了船只稳定性和一些其他的限制因素，把重点放在储存规划上。他们提出了一个0-1的二元线性规划公式，其目的是尽量减少机上再搬运的数量。假设要装运的集装箱数量以及它们的出发和目的港口是已知的，那么对于在给定数量的港口停靠的船舶的单个舱室是存在且可以找到最优解的。他们提出了所谓的补时启发式程序，以改进Avriel和Penn（1993）提出的基于二元线性规划的整列启发式程序，但仍然太大，无法求解。Dubrovsky，Levitin和Penn（2002）提出了一种基于遗传算法的方法来解决这一问题的基本版本。作者特别注意算法的设计，以获得紧凑高效的编码，实现并行实现，并允许灵活地添加约束（例如，允许在航程的所有航段中将倾斜度保持在危险阈值水平以下的稳定性约束）。在Ambrosino，Sciomachen和Tanfani（2006）方案中，作者提出了一种三相算法，用于定义船舱计划，目的是将容器的总装载时间降至最低，满足与重量分配相关的重量、尺寸和稳定性限制。在第一阶段，容器被分成不同的部分，容器与不同的舱位子集相关联，而不指定它们的实际位置。在第二阶段中，建立了0/1线性规划模型，目的是寻找集装箱在船舶各分区的最佳装载方式。在最后一个阶段，通过执行局部搜索交换，检查并移除由于船舶横向和横向稳定性而可能导致的全局解决方案可能不适当。在Sciomachen和Tanfani（2007）的方案中，作者提出了一种三维装箱问题方法，以最小化配载计划过程的总装载时间，并最大化码头的有效和平均净起重机生产率。建议采取三阶段程序（即海湾分区和码头起重机分配、箱的定义和装载模式的定义），假设只装标准集装箱，装载在船上的集装箱数量不大于可用位置的数量，船舶在研究问题的港口开始航行，并陆续访问只允许卸货作业的指定数量的其他港口。在Meisel和Wichmann（2010）的方案中，作者在没有临时卸货的情况下，直接在船舱内对集装箱进行改组。他们提出了一个优化模型，该模型既能开发码头起重机双循环（即交替装卸作业）的潜力，又能开发内部改组的潜力。其目标是寻找一个可行的集装箱移动序列，在最短服务时间内将给定的港口到达配置转换为给定的离港配置。为了解决实际规模的问题实例，提出了一种多起点的元启发式贪婪随机自适应搜索过程（GRAP）。
最近，许多作者也从码头的角度讨论了船舶配载规划问题。Kim，Kang和Ryu（2004）提出了一种基于光束搜索算法的港口集装箱码头出站集装箱装载排序算法，其目标是在满足集装箱堆垛的各种约束条件下，最大限度地提高转运起重机（TC）和码头起重机（QC）的效率。负荷排序问题分为两个子问题：第一个问题是建立一个取件时间表，确定转运起重机的行进路线以及每个货舱必须装载的集装箱数量；第二个问题是确定单个集装箱的负荷顺序。作者考虑了许多实际的约束条件和目标函数（如TCs的行驶距离、TCs和QCs的装卸方便性、货舱中的最大堆垛高度、舱盖上集装箱的最大总重量、装载集装箱的重量与配载图中规定的重量等级的一致性），最重要的是，它们是首次同时考虑船舶和集装箱在装货场中的负载顺序。在Alvarez（2006）中，提出了一个混合整数公式，以解决船舶规划问题的简化版本，该问题考虑了集装箱重新装卸、运输车辆在地面行驶的距离和垂直不稳定性，而船舶只分配一名船员。此公式用于针对基于 tabu 搜索的基于 tabu 搜索的算法提供基于 tabu 的基准问题解决方案。后一种方法确定了堆场的哪些部分可以提供所需类型的集装箱，并生成一个可行的堆场巡查。巡查规定了参观堆场区的顺序，以及通过转运起重机从每个区收集并通过正面吊运至码头区的集装箱数量。在Imai（2006），作者将船舶配载问题定义为一个包含多个目标的单目标函数整数规划模型：三个因素来考虑船舶稳定性（即通用、清单和装饰），一个用于估计集装箱重处理。他们工作的新颖之处在于在数学规划模型中引入概率的概念来估计重复处理的次数。提出的求解过程采用遗传算法。Monaco和Sammarra（2008）为该问题推导了一个线性整数模型，目的是最小化集装箱从堆场到码头的运输时间，以及执行可能的堆场再搬运所需的时间。建议的公式不考虑不同起重机在同一堆场堆上进行的集装箱再搬运。通过两阶段启发式算法为解决方案的构建和改进提供了可行的解决方案。
2.2集装箱再搬运管理
本文从码头的角度出发，重点研究了船舶装载范围内的船舶配载规划问题。我们尤其考虑装载顺序问题，目的是根据码头规划师确定的装载顺序，估计在堆场上进行的集装箱再搬运的数量。而与船舶配载规划问题的其他方面有关的细节（例如，满足稳定性约束），因为超出了本文的范围将不予提供。估算货场的集装箱重处理基于三个文档的输入。第一个称为预置计划，它由航运公司的规划师提供，为每个船位规定了目的港、尺寸（如标准、45英尺、高立方、超大）、类型（如冷藏、危险、敞篷）和可存放在该位置的集装箱重量（如轻、中、重）。具有相同目的港、尺寸和类型的集装箱被称为属于同一类。图1给出了一个单独装载集装箱的预设计划示例，其中计划装载7个集装箱：3个为高立方，4个为冷藏集装箱，所有集装箱都将运往Algeciras（目的港）。
根据预设计划中包含的信息，一旦确定了有多少台码头起重机来卸货/装载船舱，码头规划师将为上述每台码头起重机制定工作计划。时间表通常规定：
bull;要处理的托架顺序-偶数间隔用于40英尺位置，奇数间隔用于20英尺位置；
bull;如果要执行卸货（D）或装货（L）操作；
bull;如果是在甲板（D）或货舱（H）上进行，则用舱口盖隔开，舱口盖在图1中用粗虚线表示；每种集装箱要卸/装多少个单元；
bull;在操作过程中向左移动的次数。
图2显示了分配给69号隔间第07-11行的16号码头起重机进行装载作业的工作进度表示例。
鉴于上述文件，在绘制第三份和最后一份文件（称为装货顺序计划）时，码头规划师有“一定”的自由度来决定哪一个集装箱将被装载到给定的船槽中。
例如，根据航运公司提供的，如图3中计划（a）所示的预积载计划，当按照海对岸装载模式操作时，起重机司机必须先装载集装箱2，然后装载集装箱1，以保持符合相关安全问题。
这个特定的顺序会导致货柜在货场中的移动不顺利（n°改组=1）。但是，如果容器1和容器2属于同一类，则可以如图3中的平面图（b）所示交换它们在容器上的位置，前提是保留最大堆栈重量。图4显示了所提供示例的加载顺序计划。因此，终端规划师可以建立一个优化的装载顺序计划，其中减少内部和无结果的移动（n°改组=0）。
在这一点上，人们可能会注意到，集装箱船的规划是一个离线优化问题，而清点堆场改组只能在装货过程中进行。正如Imai等人所说（2006），当装载集装箱时，装载顺序是预先确定的，这意味着集装箱回收是编程的，而不是随机的。因此，原则上，可以准确计算再搬运的数量。在实际应用中，精确的计算是基于预先确定的加载顺序，该顺序具有随机事件和活动持续时间的特征。因此，由于问题的这种性质，将问题描述为一个数学规划模型是相当困难的，甚至是不可能的，需要对重新处理的确切数量进行评估。只有在非常简单的情况下才能发现例外情况，例如，集装箱船由一台起重机装载，集装箱在堆场和码头之间的转运仅由一辆运输车进行。
在大多数情况下，必须借助模拟。下一节中介绍的仿真模型旨在支持终端规划人员在被调用时估计与特定加载顺序计划相关联的重新处理的数量，而不是仅仅给他们留下可行的经验法则。
3仿真模型
从上一节提供的一般信息开始，装载顺序流程现在是根据位于意大利Gioia Tauro港口的转运集装箱码头的组织和基础设施而定制的。在该设施中，为了执行装载操作，码头区域的轨道起重机从起重机底部的有限缓冲区取回集装箱，在该缓冲区内，集装箱由跨载运输车（SCs）留下。跨载运输车是非常灵活和高效的集装箱设备，用于高速提升和运输集装箱。这些基本特征在图5中给出的逐步表示或概念模型中得到了说明，其中集装箱通过模型，并根据正在进行的活动，请求、扣押和释放主动资源（即SCs和码头起重机）和被动资源（即码头起重机下的缓冲空间和堆垛里的行）。模型的总体描述如下所示。
装货顺序计划中列出的集装箱要求从堆场取回SC。如果SC不可用，则集装箱必须等待；否则，SC开始向相应的堆场区移动。一旦到达目标，SC必须访问容器所在的行。出于安全原因，如果其他SC已经在同一行或相邻行中执行操作，则SC必须在该行前面排队，并根据FIFO逻辑等待直到轮到它。
在获得对行的访问权之后，将执行操作，如图5中的放大所示。操作时间包括以下时间：i）接近堆栈；ii）移除并重新分配最终位于目标集装箱顶部的其他集装箱；iii）然后，最终取下集装箱。集装箱现在被转移到码头，如果缓冲空间可用，则由SC放在码头起重机底部，或者留在SC上等待缓冲空间可用。集装箱一经放下，就由码头起重机按照装载顺序计划表进行装载。
除了可用于执行装载顺序的有限资源和安全措施施加的操作限制外，该仿真模型还具有不确定的起重机服务时间和SC服务时间，以及码头边界区域之间高度详细的集装箱流，该流量受以下影响：
bull;SCs的运行状态（带或不带集装箱）；
bull;为到达堆叠集装箱而进行的改组次数，以及因此在一排码区前排队的SCs人数；
bull;起重机下方缓冲空间的可用性，以及因此在起重机缓冲区之前排队的SCs数量。
因此，除了估计将在堆场上执行的改组次数外，通过模拟的模型解决方案还支持码头规划师评估替代装载顺序，为他们提供关于起重机不足（即SCs太少）、使用前堵塞（即SC
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