基于整数规划的装卸搬运设备配置数量优化研究

基于整数规划的货物运输优化调度研究随着经济的发展和全球贸易的不断增长，货物运输成为了一个不可或缺的领域。

同时，由于市场的竞争越来越激烈，企业需要通过优化运输调度来降低成本、提高效率、提升服务质量等方面来提高自身竞争力。

因此，货物运输优化调度这一领域受到了越来越多的关注。

解决货物运输优化调度问题，最常用的方法是使用整数规划（integer programming）。

所谓整数规划，即在约束条件下，目标函数是整数的最优化问题。

它是一种特殊的线性规划，被广泛应用于旅游规划、物流运输、项目管理、生产调度等众多领域，很好地解决了实际应用中出现的不确定性和复杂性问题。

在货物运输优化调度中，整数规划主要用于解决以下两个方面的问题：一、运输线路规划在货物运输过程中，如何安排运输线路是非常重要的。

一方面，运输车辆的行驶路线要尽可能地满足业务需求和时间限制，提高运输车辆的行驶效率，缩短运输时间。

另一方面，要合理规划运输路线，减少运输车辆的空载行驶，提高车辆的载货率，降低运输成本。

这就需要利用整数规划来进行规划和优化。

在整数规划模型中，将运输线路分为许多路径，并指定每条路径上的时间、距离、道路状况、优先级、容量等参数，将其视为约束条件。

同时，以最小化总运输成本或最大化总运输效益为目标函数，对每个路径进行选择和规划，以达到最优化的结果。

二、运输任务分配在货物运输中，如何分配运输任务也是非常关键的。

如何合理分配运输任务，降低运输费用与工作量成为企业运送物资和产品所面临的重要问题。

准确合理地分配运输任务，就可以提高运输效率、降低运输成本。

整数规划可以用于解决运输任务分配问题。

在整数规划模型中，为每个任务分配一个运输车辆来运输物品，并将可用的运输车辆数量、货物量、车辆容量等约束条件参与其中。

通过最小化总成本或最大化总效益，对每个任务进行分配，以达到最优化的结果。

当然，运输任务分配问题有其自身的复杂性和限制性。

例如：建立模型时需考虑车辆起始位置、货物到达时间、线路设施等诸多条件，同时需考虑实际情况、规避固有偏差、提高计划准确性。

码头货轮集装箱装卸的优化问题摘要集装箱“货币化”已成为发展趋势，而港口发展渐渐滞后于集装箱的吞吐量，研究集装箱装卸的优化问题能有效扩大港口生产力，提高港口经济效益。

本文将建立集卡线路规划模型和岸桥、集卡与龙门吊协同优化模型，通过禁忌搜索算法进行求解，并通过青岛港的数据对模型进行实证分析。

对于提高装卸效率，降低装卸成本这一问题，我们将其分解为线路规划、协同优化和模型检验三个子问题进行分析。

针对问题一，我们建立了集卡线路规划模型。

通过对青岛港前湾港集装箱码头（QQCT）的航拍图和雷达图进行分析，画出了码头泊位到堆场的平面图，按照相应的比例尺，得到实际码头与堆场间的距离、各堆场间的相互距离。

通过集卡行驶的速度，计算得到集卡从码头到堆场的时间、集卡在各堆场之间行驶的相互时间和集卡从堆场返回码头的时间。

集卡在运输过程中，要尽量减少空集卡的行驶，即运送集装箱返回的途中携带需要装运到船上的集装箱。

利用第一阶段的禁忌搜索算法，当所需装卸集装箱位置确定后，最短的行驶路线也就计算出来。

针对问题二，我们建立了桥吊、集卡和龙门吊的协同优化模型。

问题一计算的集卡最佳线路分配结果，继续作为桥吊、集卡和龙门吊协同优化的条件。

第二阶段的禁忌搜素算法分析出最合适的桥吊、集卡与龙门吊的比例，桥吊在不等待集卡的情况下效率高。

通过协同优化，得到最高效率的设备分配比例。

针对问题三，我们汇总了附件中所有集装箱的装卸数据，对模型进行检验分析。

以青岛前湾港区为例，通过带入实际数据，得到如下比例关系，即桥吊：集卡：龙门吊为2:10:5。

2辆桥吊工作时配备10辆集卡，5辆轮式龙门吊；3辆桥吊工作时配备15辆集卡，7辆龙门吊；如此分配使相对成本与效率达到最大化。

本文的亮点在于：利用港口的雷达图和航拍图，绘制了港口的分布平面图，分析更贴近实际；以集卡线路规划为突破口，并以此为条件，建立了以集装箱类型为依据的集卡一站式服务（岸桥到堆场的线路标准化）；对数据的分类处理，使计算简洁；协同了集卡、桥吊、龙门吊，采用两个阶段的禁忌搜索算法，将集装箱的装与卸混合在一起计算，比原来对集卡、桥吊，集卡、龙门吊等部分优化更加贴近实际，大大提升了港口的运行效率，并且降低的了成本。

基于整数线性规划方法的集装箱装载布局优化问题研究This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020文献：基于整数线性规划方法的集装箱装载布局优化问题研究①文献的研究背景经济学家和企业界将现代物流称之为“第三利润源泉”，而现代物流对我国经济发展的影响越来越大，扮演着越来越重要的角色。

经济全球化是当今世界经济发展的客观进程，经济一体化是实现经济全球化这一目标必经的历史阶段。

几十年以来，随着经济一体化进程的推进，贸易全球化以及国际航运业的快速发展，现代物流水平已然成为影响企业竞争力的关键因素，我国的物流行业面临着前所未有的发展机遇。

集装箱是现代物流中最常用的运输方式之一，被广泛地应用在铁路运输，轮船装载，给运输业带来了新的变革，具有显而易见的优越性。

集装箱运输(containertransport)，是指以集装箱这种大型容器为载体，将货物集合组装成集装单元，以便在现代流通领域内运用大型装卸机械和大型载运车辆进行装卸、搬运作业和完成运输任务，从而更好地实现货物“门到门”运输的一种新型、高效率和高效益的运输方式。

我国集装箱运输业欣欣向荣。

十六大以来，随着国际化、工业化、城镇化进程的深入，我国对外贸易交流日益频繁，沿海港口作为我国对外物资交流的重要窗口，发挥了重要的支撑保障作用。

目前，我国己经成为世界港口大国，全国港口货物吞吐量和集装箱吞吐量连续九年位居世界第一位。

2011年下半年我国港口经济保持良好发展态势,港航生产继续保持较快增长，并逐步趋于平稳。

2011年，沿海港口完成货物吞吐量73.3亿吨，比2001年的16亿吨净增约57.3亿吨，年均增量约5.7亿吨，年均增长16.4%。

煤炭、原油、铁矿石和集装箱四大货类的吞吐量分别达到17.1亿吨、4亿吨、11.5亿吨和1.6亿吨，分别是2001年的4.2倍、2.5倍、7.4倍和6.1倍。

关于物流中心机械设备数量配置方法的探讨摘要：本文先简要分析了影响物流中心机械设备数量配置的因素，并对设备数量配置的理论方法进行说明，在线性规划模型的基础上，构建随机线性规划模型，将所建设的模型应用于机械设备数量配置实例中，获取最后的配置结果，为实际设备数量配置提供保障。

关键词：物流中心；机械设备；配置方法前言：物流行业已成为我国经济发展过程中重要的组成部分，而物流中心是物流功能实现的主体，其整体设计工作越发被重视。

机械设备数量配置便是设计工作中的重点内容，对此，需掌握科学且合理的设备配置方法，以从整体上提高物流运作效率。

一、机械设备数量配置影响因素影响设备数量配置的内部因素主要体现在四方面：其一，机械设备使用年限，又可以称之为设备更新周期，一般指设备投入使用到报废这一过程所用时长。

其二，设备实际作业量，通常指设备工作量的指标，主要影响因素包括吞吐量、操作系数等。

其三，设备的完好率与使用率，该因素能够反映出企业在物流方面的管理水平以及技术装配整体素质，物流中心设备配置数量决定了设备完好率以及使用率的数值，由此说明，该指标可以直观的反映机械配置是否合理。

其四，设备购置与运作成本，物流中心装卸成本中，最为重要的组成部分便是设备运作成本，通过控制设备的运作成本，便可以达到对装卸总成本的控制，促进企业利润增加，实现经济效益最大化。

二、配置物流中心机械数量步骤首先，对物流作业的实际需求进一步明确。

全方位分析物流中心的作业流程以及模式，清楚认识物流运作系统。

通常情况下，物流中心作业流程主要涵盖订单处理、采购、入库等，共计七个作业环节。

确定物流作业所涉猎的实际范围，以此为基础，对机械作业范围进行确定，实际作业过程中，部分作业流程不能实现机械化运作，对此，需依托于科学的作业规划，对机械化水平以及机械化作业量进行确定。

根据流程落实物流设备的选型工作，对各个流程进行分析，明确实际工作中需要的设备类型，始终秉持一机多用的运作原则，确保选用的设备可以同时对多个流程作业进行处理，实现降低采购成本的目的。

2021574定制型装备制造企业生产系统属于复杂的离散制造系统，具有随机不确定性（订单到达、工序工时以及返修等不确定因素）、生产周期长、拖期现象严重以及多品种大规模在制品等特点。

由于生产车间物料搬运任务十分庞大，基于AGV（Automatic Guided Vehicle）的物料搬运系统（Material Handling System）成为生产车间至关重要的组成部分。

AGV的数量对系统性能的优化具有显著的影响，然而这类设备的价格昂贵，在制造系统中如何以最低的成本优化配置AGV的类型及数量，以满足系统产能及订单交货期的需求，是系统设计阶段的关键问题[1-2]。

本文考虑的AGV配置问题是一个具有双重约束的随机非线性整数规划问题，然而这些约束（系统产能和订单交货期）无法用决策变量（AGV数量）的封闭形式表达。

因此，建立一个有效的性能分析模型以获得系统运行指标是求解AGV配置优化问题的基础。

AGV的数量配置问题是AGV系统设计及控制的主要问题之一，目前求解的主要方法可以分为两类：解析方法（基于数学理论建立数学模型进行求解计算）和仿真方法（基于仿真平台建立仿真模型进行实验计算）。

由于所涉及问题的复杂性，解析方法只能获得问题的近似解，基于经验统计的仿真实验可以应用于复杂系统获得较为精确的结果，然而仿真实验需要消耗大量随机批量物料搬运的制造系统AGV配置优化张惠煜，陈庆新，毛宁广东工业大学广东省计算机集成制造重点实验室，广州510006摘要：针对定制型装备制造企业智能车间中物料搬运系统的AGV数量配置问题，以最小化AGV投资成本为目标，建立具有系统产能和订单交货期双重约束的优化模型。

由于该优化问题是一个随机非线性的整数规划问题，且约束条件无法用决策变量的封闭形式表示，提出一种基于排队网求解性能指标值的禁忌搜索算法求解该问题。

基于马尔可夫理论，提出拓展的状态空间分解法求解具有随机批量搬运特征的排队系统性能指标值。

基于混合整数规划的物流配送优化问题研究随着物流业的快速发展，物流配送正成为各行各业所关注的焦点。

而物流配送优化问题则是现代物流业的关键技术之一。

本文将通过基于混合整数规划的方法，探讨物流配送优化问题的研究。

一、基本概念混合整数规划（MIP）是一种数学规划方法，被广泛应用于组合优化问题中。

其基本思想是在保证约束条件下，最小化或最大化一定的目标函数。

其中，整数规划是MIP的特例，其决策变量必须为整数。

在物流配送的优化问题中，我们可以将运输路径、车辆数量、货物数量等决策变量看作是整数，因此，MIP方法可以较好地解决此类问题。

二、物流配送优化问题的建模物流配送优化问题，其实质是希望在最小化总成本的前提下，确定最优的货物送达方案。

具体来说，该问题的建模可以分为以下几个步骤：1.确定决策变量：我们需要确定决策变量，例如，每个货物的分配方案、每条路径上的车辆数量、每个仓库可用的车辆数等等。

2.制定目标函数：最小化总成本是该问题的目标函数，成本包括运输成本、载货成本以及固定成本等。

3.列限制条件：物流配送优化问题同样需要满足一定的限制条件。

例如，在一条路径中，车辆的数量必须小于等于最大许可数量；货物必须有一个出发地和到达地等等。

4.解决模型：基于MIP的方法可以求解这个问题的最佳解。

三、优化算法由于物流配送优化问题的复杂性，现有的算法大多数会优化局部最优解，而非全局最优解。

为了解决这个问题，我们可以尝试使用以下几种优化算法进行求解：1.分支定界算法（Branch-and-Bound Algorithm）：该算法通过将问题分解为多个规模更小的子问题，然后依次求解各个子问题，最终得到最优解。

2.遗传算法（Genetic Algorithm）：该算法由种群、适应度函数和遗传操作三部分组成，其基本思想是通过随机生成初始种群，然后不断进化、交叉和变异，直到达到最优解。

3.蚂蚁算法（Ant Colony Algorithm）：该算法利用蚂蚁在寻找食物时遗留下来的信息，进行优化计算。

第一章绪论1.1 课题的背景和研究意义[3][6][12]厦门港位于中国南海及台湾海峡西岸，是我国东南沿海主要对外贸易港之一，其优越的自然地理条件和重要的战略位置历来为世人所瞩目。

目前的厦门港，周边围绕着经济特区、沿海开放城市、经济开发区、台湾投资区和自由贸易区，北连长江三角洲，南接珠江三角洲经济带，是中国最发达的地区之一。

厦门港的通航与对外贸易可追溯到唐宋时期，发展到明朝已颇具规模。

鸦片战争后，丧权辱国的清王朝又将厦门港作为“五口通商口岸”之一，被迫“对外开放”，除了台湾、香港、东南亚、日本、朝鲜以外，还开通了英国、荷兰、非洲等航线。

新中国成立以后，随着国民经济的复苏，厦门港也引来了新生。

1976年1月厦门港东渡港区Ⅰ期工程正式开工，拉开了厦门港新一轮发展的序幕。

而在此之前的很长一段时间里，厦门港的年货物吞吐量一直在100万吨上下徘徊。

1983年2月23日，厦门港集装箱公司成立，3月28日香港“华胜”号集装箱轮首靠新建成的东渡港区1# 泊位作业，4月5日举行“厦门～香港”集装箱班轮通航典礼，又为厦门港的发展注入了新的推动力。

1984年12月28日东渡港区Ⅰ期工程4个万吨级泊位通过国家验收，正式交付使用。

其中，1# 泊位为集装箱专用泊位，引进配备了具有八十年代先进水平的日本“HITACHI”集装箱岸桥（额定负荷30.5t，外伸距30m，轨上起升高度22m，轨下12m）和TCM集装箱跨运车，成为全国唯一采用跨运车装卸工艺的集装箱码头。

厦门港东渡港区Ⅱ期工程中的海天集装箱码头6#～8# 泊位于1993年初步建成。

当时，厦门港泊位紧张，船舶压港现象较为严重。

为了缓解泊位不足，并让投资早日见到效益，海天码头于1993年4月28日在岸桥、龙门吊等设备尚未到位的情况下，利用集装箱船上的吊机和驳吊配合几台跨运车进行集装箱装卸作业，开始了试投产，创下当年吞吐6千多TEU的佳绩，而当时的厦门港集装箱年吞吐量只有15万TEU。