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基于排队论的港口泊位服务系统优化仿真研究王健;胡碧琴【摘要】为尽可能提高泊住系统的服务质量,以满足港口吞吐量增长的需求和减少船方在港停留时问,阐述港口泊住系统的特点及其影响因素,借助系统模拟、排队论方法构造泊位服务系统模拟模型和分析泊位服务水平,对比泊位服务系统在新的泊位配置下的服务质量,以指导港口的实际生产.【期刊名称】《物流科技》【年(卷),期】2011(000)007【总页数】5页(P31-35)【关键词】港口;泊位服务系统;模拟;排队论【作者】王健;胡碧琴【作者单位】上海海事大学,上海200127;上海海事大学,上海200127【正文语种】中文【中图分类】U691随着经济的一体化、全球化和市场经济的不断完善，中国国民经济和对外贸易得到迅速发展，港口业也进入快速增长期，港口货物吞吐量一直保持增长态势。
2009年，中国规模以上港口完成货物吞吐量76.57万t，同比增长9.0%。
其中，沿海港口完成48.74万t，同比增长8.6%；内河港口完成27.83万t，同比增长9.9%。
随着国际贸易的迅速发展，港口吞吐量逐年上升，中国很多港口出现了拥挤现象。
在中国港口吞吐量迅速发展的同时，许多港口码头能力严重不足的矛盾也日渐突出，实际完成的吞吐量常常要大于码头的通过能力，码头处于超负荷运行状态。
摆在港口面前的重要问题是，在现有的码头规模下，如何尽可能地提高码头作业效率，充分挖掘码头的潜力，以满足港口吞吐量快速增长的需求。
1 泊位服务系统的特征1.1 泊位服务系统是随机服务系统，船舶到港具有随机性目前，航运市场上存在着租船运输、班轮运输等多种运输方式。
租船运输挂靠港口的不确定性以及班轮在航行过程中易受风、浪、流的影响而不能保持恒定的航速，导致船舶无法按规定的时间到达港口。
港口作业同样具有随机性。
在港口生产营运过程中，易受气候条件、装卸能力、管理调度水平等许多因素的影响而不能准确地确定船舶的在港时间。
1.2 泊位服务系统是离散事件系统泊位服务系统的状态变化只在时间的离散时刻发生，呈状态突变，是随机的离散事件系统，其动态特性需用一组离散状态方程来描述。
船舶物流系统中的排队调度模型研究船舶物流系统在现代物流业中扮演着至关重要的角色。
如何有效地调度船舶，提高物流效率成为研究者们关注的焦点之一。
排队调度模型成为解决这一问题的有效工具。
本文将深入探讨船舶物流系统中的排队调度模型的研究。
一、模型背景船舶物流系统中的排队调度模型旨在通过对船舶进港和离港的调度，最大限度地提高物流系统的效率。
其核心是通过排队算法，确定船舶的次序，合理分配资源，使得物流运行更加高效、稳定。
二、基于排队理论的调度模型排队理论是研究排队现象的数学工具，可以用于优化物流系统中的船舶调度。
通过对船舶进港和离港的排队进行建模，可以预测和优化系统的性能。
多种排队理论模型被用于船舶物流系统。
3．排队论模型的应用在船舶物流系统中，排队调度模型可以应用于多个场景，包括船舶进港和离港调度、泊位分配、装卸作业调度等。
通过建立数学模型，并引入适当的目标函数，可以实现对物流系统的优化。
4．排队调度模型的算法排队调度模型的算法是确定船舶次序的核心方法。
常用的算法包括贪心算法、遗传算法、禁忌搜索等。
这些算法通过不同的思路和策略，为物流系统提供有效的调度方案。
5．模型的优化为了进一步提高调度模型的效果，研究者们不断努力改进现有模型。
一方面，他们通过引入新的变量和约束条件，增加模型的复杂度和准确性；另一方面，利用仿真模拟等方法，验证和优化模型的可行性。
6．模型的应用案例船舶物流系统的排队调度模型已经在实际的物流系统中得到广泛应用。
例如，某港口通过引入基于排队理论的调度模型，成功优化了进港船舶的次序，减少了等待时间，提高了装卸效率。
7．模型的挑战和展望尽管排队调度模型在船舶物流系统中具有广泛的应用前景，但目前仍然存在一些挑战。
例如，如何应对复杂多变的环境、如何适应不同规模的物流系统等。
未来，我们可以通过引入机器学习等新兴技术，进一步优化和发展该模型。
总结通过对船舶物流系统中的排队调度模型的研究，可以为优化物流系统的效率提供有效的参考和指导。
排队论计算港口锚地泊位的图表法及其应用◎ 王文博 广州港工程管理有限公司摘 要：现有M/M/S排队论模型在用于计算港口锚位数量时采用的公式较为复杂。
本文对基于排队论的港口锚位数量计算方法进行了探讨，给出了快速确定锚位数量的图表方法。
关键词：锚地；锚位数；排队论1.引言港口锚地的合理配布是港口规划、设计和建设过程中的重要环节，而如何确定合适的锚位数量则是确定锚地规模的核心问题。
目前关于锚位数量的研究主要采用两种方法，即静态分析方法和动态分析方法。
静态分析方法是根据锚泊船舶所占用的水域面积进行估算。
静态分析方法没有考虑船舶到达的随机性和船舶占用锚地时间的随机性，在确定锚位数量时，具有一定的局限性。
动态分析方法考虑了船舶到达和船舶占用锚地时间的随机性，可以较好地反映出船舶在港口锚地的行为规律，从而对锚位数量做出较为准确的分析。
目前比较常用的两种动态分析方法是排队论模型和计算机模拟。
本文从排队论的角度对港口锚位数量进行探讨。
2.问题的提出某港区一期码头建有3个5000吨级通用泊位，年吞吐量为146万吨。
港内配套建设有一处锚地，共4个锚位，进出港船舶均在此锚泊，现状锚位数充足，能够满足港区日常运营、调度的需要。
由于近年来该港腹地经济发展迅速，港口货物吞吐量激增，一期码头在空间和通过能力上已经不能满足要求，因此拟新建二期码头，共3个5000吨级通用泊位，设计年吞吐量为165万吨。
二期码头建设后，预计进出港船舶流量将大幅增加，港区现有锚地可能不满足二期码头建设后进出港船舶锚泊需要，可能要对锚地进行扩建。
港区现状可利用水域面积较小，二期码头建设后，将无充足水域进行锚地扩容建设。
如锚地确需扩容，则需采用挖入式方案，以增加可用水域面积。
但挖入式方案存在下列若干缺点：1）占用宝贵土地资源，减少陆域使用面积；2）锚地建设需报海事等主管部门，协调工作量大，周期长，难度大；3）挖入式方案工程投资较大。
因此需对锚地规模进行论证，以确定是否需要对锚地进行扩建。
数学建模课程论文设计姓名：某某专业：某某学号: xxxxx 指导教师: 某某2010年12月4日对排队模型港口系统的思考摘要：考察一个带有船只卸货设备的小港口，任何时间仅能为一艘船卸货，船只是为了卸货。
码头的设备拥有者关心他们提供服务的质量，并且要评价各种管理模式以确定为了改善服务是否值得增加费用。
不改善的话，船只在港口的等待时间对船主来说是一笔费用，也是顾客对码头设备不满意的来源。
做一些统计可以帮助对服务质量的评价。
本文建立的数学模型就是对排队模型港口系统的浅要分析以求得优化。
关键词：排队模型港口问题蒙特卡罗模拟一、建模思路港口问题中，如果增加港口工作效率会提高客户的满意程度从而增加客流量进而增加效益，但是同时会增加设备投资，如何使投资换来的利润最大化就是问题的关键。
我们可以通过Matlab建模调整各方面参数采用蒙特卡罗模拟算法做这些统计对各种管理模式进行估价。
【1】二、蒙特卡罗模拟蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟这个术语是二战时期美国物理学家Metropolis 执行曼哈顿计划的过程中提出来的。
蒙特卡洛模拟是一种通过设定随机过程，反复生成随机序列，计算参数估计量和统计量，进而研究其分布特征的方法。
具体的，当系统中各个单元的可靠性特征量已知，但系统的可靠性过于复杂。
在难以建立可靠性预计的精确数学模型或模型太复杂而不便应用时，可用随机模拟法近似计算出系统可靠性的预计值。
随着模拟次数的增多，其预计精度也逐渐增高。
由于涉及到时间序列的反复生成，蒙特卡洛模拟法是以高容量和高速度的计算机为前提条件的，因此只是在近些年才得到广泛推广。
蒙特卡洛模拟方法的原理是当问题或对象本身具有概率特征时，可以用计算机模拟的方法产生抽样结果，根据抽样计算统计量或者参数的值。
于是随着模拟次数的增多，可以通过对各次统计量或参数的估计值求平均值的方法得到稳定结论。
【2】三、港口排队模拟的Matlab算法：在Matlab软件7.1版本中，如下算法可解决本问题：n=100;between=rand(1,n)*70+10;unload=rand(1,n)*40+30;arrive(1)=between(1);HARTIME=unload(1);MAXHAR=unload(1);WAITIME=0;MAXWAIT=0;IDLETIME=arriv e(1);finish(1)=arrive(1)+unload(1);for i=2:1:narrive(i)=arrive(i-1)+between(i);timediff=arrive(i)-finish(i-1);if(timediff>=0)idle(i)=timediff;wait(i)=0;endif(timediff<0)wait(i)=-timediff;idle(i)=0;endstart(i)=arrive(i)+wait(i);finish(i)=start(i)+unload(i);harbor(i)=wait(i)+unload(i);HARTIME=HARTIME+harbor(i);if(harbor(i)>MAXHAR)MAXHAR=harbor(i);endWAITIME=WAITIME+wait(i);IDLETIME=IDLETIME+idle(i);if(wait(i)>MAXWAIT)MAXWAIT=wait(i);endendHARTIME1=HARTIME/nWAITIME1=WAITIME/nIDLETIME1=IDLETIME/finish(n)MAXWAITMAXHAR四、对排队模型港口系统的具体分析1、假定相邻两艘船到达的时间间隔和每艘船只卸货的时间在它们各自的时间区间内均匀分布，例如两艘船到达的时间间隔可以是15到145之间的任何整数，且这个区间内的任何整数等可能的出现，一艘船只卸货的时间由所卸货的类型决定，在45分钟到90分钟之间变化。
数学建模课程论文设计姓名：王芳专业：化学工程与工艺学号: 00862094指导教师: 韩海涛2010年12月9日蒙特卡罗模拟法港口船只排队问题摘要：本文用蒙特卡洛法在Excel上对卸货泊位的服务状态和排队等待问题进行模拟，建立动态模型，模拟港口船只排队问题。
蒙特卡罗方法是一种基于“随机数”的数学计算方法，又是一种有效的统计实验计算法，这种方法的基本思想是人为地造出一种概率模型，使它的某些参数恰好重合于所需计算的量；又可以通过实验，用统计方法求出这些参数的估值；把这些估值作为要求的量的近似值。
本文考察一个带有船只卸货设备的港口排队问题：服务条件：单泊位，一艘轮船卸货的时间服从35分钟到90分钟的均匀分布。
输入过程：根据调查，轮船到达海港的间隔时间独立，服从20分钟到150分钟的均匀分布。
排队规则：单队且对队长没有限制，先到先服务(船只一般在航道两侧或锚地等候)。
轮船到达时如果停泊处有船卸货，排队等待，先进先出。
用蒙特卡罗模拟算法统计港口排队及服务情况，对各种管理模式进行估价，可以得出每艘船在港口等待卸货和停留的时间分布，以及设备的利用情况，从中分析港口以及客户的利益情况，如果等待的时间较长，这种等待对船主来说是一笔费用，这样顾客会对设备不满意，码头设备的拥有者就要提高他们的服务质量，码头设备拥有者的顾问可以通过雇佣更多的劳动力，或者换用卸货效率更高的设备来提高服务质量，从而缩短等待时间，以满足客户的要求，从而增加客户量，双方利益都会增加。
首先在Excel上以相邻俩艘到达时间间隔为20～150分钟，每艘船卸货时间为35～90分钟的模型进行计算；但在这样的模式下进港船只需要等待较长时间，港口设备改进后，每艘船的卸货时间减少为25～80分钟，再次对模型进行计算；在客户量提升后，相邻两艘船的到达时间间隔也相应缩短，又一次建立模型，再次进行计算，得到理想的数据。
关键词：蒙特卡罗模拟法港口船只排队问题正文：一、港口排队问题提出现在来考察这样一个带有船只卸货设备的港口，任何时间只能为一艘船只卸货，船只进港是为了卸货，相邻两艘船到达的时间间隔在20分钟到150分钟之间变化，一艘船只卸货的时间由所卸货物的类型决定，在35分钟到90分钟之间变化。
排队模型之港口系统本文通过排队论和蒙特卡洛方法解决了生产系统的效率问题，通过对工具到达时间和服务时间的计算机拟合，将基本模型确定在//1M M排队模型，通过对此基本模型的分析和改进，在概率论相关理论的基础之上使用计算机模拟仿真（蒙特卡洛法）对生产系统的整个运行过程进行模拟，得出最后的结论。
好。
关键词：问题提出：一个带有船只卸货设备的小港口，任何时间仅能为一艘船只卸货。
船只进港是为了卸货，响铃两艘船到达的时间间隔在15分钟到145分钟变化。
一艘船只卸货的时间有所卸货物的类型决定，在15分钟到90分钟之间变化。
那么，每艘船只在港口的平均时间和最长时间是多少？若一艘船只的等待时间是从到达到开始卸货的时间，每艘船只的平均等待时间和最长等待时间是多少？卸货设备空闲时间的百分比是多少？船只排队最长的长度是多少？问题分析：排队论：排队论(Queuing Theory) ，是研究系统随机聚散现象和随机服务系统工作过程的数学理论和方法，又称随机服务系统理论，为运筹学的一个分支。
本题研究的是生产系统的效率问题，可以将磨损的工具认为顾客，将打磨机当做服务系统。
【1】M M：较为经典的一种排队论模式，按照前面的Kendall记号定义，//1前面的M代表顾客(工具)到达时间服从泊松分布，后面的M则表示服务时间服从负指数分布，1为仅有一个打磨机。
蒙特卡洛方法：蒙特卡洛法蒙特卡洛(Monte Carlo)方法，或称计算机随机模拟方法，是一种基于“随机数”的计算方法。
这一方法源于美国在第一次世界大战进研制原子弹的“曼哈顿计划”。
该计划的主持人之一、数学家冯·诺伊曼用驰名世界的赌城—摩纳哥的Monte Carlo—来命名这种方法，为它蒙上了一层神秘色彩。
（2）排队论研究的基本问题1.排队系统的统计推断:即判断一个给定的排队系统符合于哪种模型，以便根据排队理论进行研究。
2.系统性态问题:即研究各种排队系统的概率规律性，主要研究队长分布、等待时间分布和忙期分布等统计指标,包括了瞬态和稳态两种情形。
港口泊船的排队模型
[摘要]：中国经济持续发展, 港口的吞吐量逐年增加, 为解决原有泊位生产能力不足的矛盾, 提出应用排队论, 在没有新增泊位的前提下, 通过缩短卸船活动的辅助作业时间、改善料场管理实现协作型系统、加强设备保养和设备
交接等方式, 不断提高港口的作业能力本文将随机服务系统理论引入港口设备数量的设计与计算, 论证了港口服务系统的常用排队模型, 以及它的某些数量指标的确定及其区间估计的方法,
[关键词]：排队论；物流能力；作业率；港口；泊位
[前言]：随着中国经济的持续不断发展, 港口的吞吐量逐步增加, 为解决原有泊位生产能力的间题, 多数企业考虑新增泊位的方式来提高港口的作业能力, 但在实际生产中, 亦可采取诸多其它方式提高港口作业量，本文根据某港口应用排队论的原理, 加强管理及对堆场进行内部改造, 从而大幅增加作业量的方式, 提供一种不增加港口泊位来提高港口作业量的一种方法, 从而解决企业因水岸线不足和港口新增泊位引起的相关费用排队论或称随机服务系统理论, 起源于对电话服务系统的研究, 而后它的应用便日趋广泛。
六十年代, 运输系统成了排队论应用的第二大领域, 最近几年, 它的排队模型仍在不断得到完善。
国内应用排队论解决运输系统的问题, 还是较晚近的事。
运输系统排队模型的确立及其某些数量指标的确定, 对于提高运输系统的运行效率、科学管理水平以及设计水平, 无疑会产生积极的作用。
本文则试图将这一理论引人到港口设备数量的设计与计算中来。
一、港口作业流程的随机过程描述
港口的生产过程构成了一个复杂的动态系统, 船舶到港及其卸船活动可以看成一个排队论过程, 船舶是排队论中的“顾客”, 港口可作为服务机构, 根据统计资料及有关文献分析, 港口作业过程的随机过程描述为：
（1）输人过程即船舶到港过程基本服从泊松分布, 假设每条船吨位相等, 则分布参数为，N表示一年当中进港的总船数，365表示一年的总天数。
港口一年的总作业量，记：，Q表示港口总作业量，a表示每天船的吨位，则。
（2）服务过程即港口的卸船过程服从负指数分布, 港口每天的卸船量为
与泊位装卸机械的能力X、320。
辅助作业时间t,作业率b有关，则
其中x表示机械小时卸船能力，t表示卸船前的准备时间，b表示该泊位
的作业率。
在港口服务系统中, 船舶的服务时间间隔也可能有定长分布、负指数分布和爱尔朗分布几种, 并且以后两种分布更为常用。
具有负指数分布的服务时间间隔, 其分布函数为：
试中称为服务参数, 即单位时间内服务的顾客数。
具有独立同分布的K级爱尔朗分布的服务时间, 其密度函数及分布函数分别
为：
其中K为正整数。
其平均服务时间及方差分别为：
爱尔朗分布族为我们提供了更广泛的模型类, 比指数分布具有更大的适应性事实上, 当K=1时，即为指数分布, 当时，近似于正态分布当
时，即为定长分布，由式(13) 可见, 当均值相同时,指数分布（K=1）的方差最大, 当Π值增大时, 方差随之减小, 即作业时间偏长或偏短的值较少。
二、港口服务系统的排队模型的确立
根据港口的泊位数及是否相互协作, 可将港口作业过程视为
（各泊位之间不能相互协作）型。
两者之间的运行指标如表1所示，
三、应用排队论提高港口作业能力的方法
1、港口的基本作业情况说明
本文探讨的港口有Ι个生产泊位, 每个泊位有自己独立的堆场, 主要作业品种有8种粉料4种块料, 在堆场中各种粉、块料不能混堆在一起, 其中1、5泊位卸块料,2、3、4卸粉料, 每个堆场可堆4个左右品种。
根据堆场情况及港口作业特性, 各港口之间可看作单独作业, 船舶到达港口时, 根据船舶运输品种的不同选择相应的泊位。
由于泊位前的位置有限, 船舶到达后, 一般先停放在不影响航道运输的锚地, 作业时由拖轮或自航到相关泊位进行卸船作业。
港口的基本作业流程为：
图1 为港口泊位作业基本流程图
2、缩短辅助作业, 大幅提高港口作业能力
由3.，1可知，港口运行系统基本遵从。
其主要运行指标分别为：
（A）在港停留时间
（B）服务强度
（C）平均队长
以某港口的生产情况为例说明作业量与辅助作业时间的关系, 每船重量a为1670
吨，作业率b等于0,7，卸船能力x为，
由此可以推出，从而推出作业量与辅助作业时间的关系图,如图2所示，
在不增加港口泊位的情况下,有效提高港口作业量的方法是降低港口辅助作业时间。
本文探讨的港口就是采取这种方法大幅提高其作业量, 该企业增加船舶拖轮和加强管理, 在泊位船只将要卸完时, 将待卸船舶及时拖到泊位前并组织下一轮的卸船工作, 辅助时间由平常的130分钟左右降低到40分钟左右，港口作业量由800万吨提高到1100万吨。
3、将作业系统，提高可作业率
受堆场的限制, 各泊位必须根据对应堆场所堆品种来组织船舶作业, 由于各品种到达的不均衡性, 造成了部分泊位得不到有效利用, 如果各泊位能够卸所有品种, 港口运行指标会发生什么变化？
在各泊位能够卸所有品种的情况下, 港口排队论的最主要运行指标分别为：
（A）在港停留时间：
（B）服务强度：
（C）平均队长：
将相关数据输人后进行统计分析, 可得到如图3所示Q与t的关系，由图3可知，如果港口各泊位能卸所有到达品种, 则作业量会比先前有较大提高, 在同样的作业条件下, 港口作业量可提高100万吨左右。
为使港口.作业系统由
，港口主要采取了以下措施：
（1）加强到港原料的跟踪, 根据到达港口的原料数及集中程度, 运行ABC管理方法对原有堆场进行分类,，A类堆场基本固定,B类堆场根据到港原料
的集中程度进行合理安排,C类堆场主要存放小批易变化的原料。
（2）增加相关泊位的输入料线, 即泊位所卸原料不但能堆在本泊位对应的堆场上, 还能堆在其它泊位所对应的堆场上, 这种方法主要针对进港数量较
多的原料；
（3）对于临时到达或采购量较小的品种, 可在任一泊位进行卸船作业, 待卸完后迅速组织将其输出或将该原料转到不影响港口卸船的堆场进行存放, 从而确保后续卸船工作的通畅。
4、排队论的应用效果
加强相关泊位堆场的改造, 加强生产管理, 应用排队论, 降低辅助作业
时间, 使相关泊位能相互协作, 较大地提高了作业率。
根据该港口的实际生产情况, 年的生产总量分别达到了万吨，远远超过了该港口原先设计的500万吨作业量，在,2005年计划卸船达到1300万吨的前提下则需将辅助作业时间降低到30分钟左右, 才能完成作业总量。
四、结论
基于排队论探讨了提高港口生产能力的方法, 在不增加港口泊位的情况下, 有效提高港口的作业在分析港口的作业能力时, 根据目前的生产实际, 计算了单船平均吨位最大作业率及泊位的卸船能力，但这些因素均会在不同的生产情况下发生一系列的变化, 对港口的作业量同样有较大影响。
故而在生产中也可采纳以下方法提高港口的生产能力：
（1）与船运单位进行协商, 亦即使用大船提高单船吨位；
（2）对泊位的作业设备进行攻关, 提高泊位设备的卸船能力。
（3）加强设备保养、做好设备交接等环节, 提高各泊位的作业率, 同样能有效提高港口的作业量。
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