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港口集装箱集疏运智能调度算法和应用
王炳森,宋涛,刘井田
摘 要：以改变港口集装箱集疏港作业分散式的人工调度模式为切入点,围绕集疏运作业模式、智能调度算法、集疏运网络模型等相关技术研究与应用,研发了港口集装箱集疏运智能调度算法,搭建了多方信息有效共享与业务紧密协同的港口集装箱集疏运智能调度平台,实现了集疏运任务自动分配、车辆最优调度、车箱智能匹配和生产作业的全程监控,优化了港口集装箱集疏运作业流程,创新了港口集装箱集疏运作业调度新模式.
关键词：港口；集疏运；智能调度；智能算法；新模式
一、前言
随着港口集装箱业务的不断发展,也带动了港口集装箱集疏运业务增速,为提高港口集装箱的吞吐能力,提高港口核心竞争力,打破集疏运瓶颈,必须改变传统模式,以港口集装箱集疏运业务为载体,研发集疏运业务的资源优化调度模型、智能调度算法[1] ,搭建多方信息有效共享与业务紧密协同的港口集装箱集疏运智能调度平台,满足集装箱公路集疏运各节点数据交换与信息共享的需求,最终实现公路运输方式之间跨部门、跨行业、跨地域的信息资源共享,发挥信息集聚效应,促使集疏运业务过程信息化运作、全程化跟踪,降低物流和贸易成本,提高物流总体运行效率,创新了港口集装箱集中管控的一体化集疏运作业新模式.
二、现状
目前港口集装箱集疏运业务包括集港作业、疏港作业、码头陆路作业、箱站杂作业等业务模式,涉及到集装箱集疏运作业调度的参与方主要有码头公司、集装箱箱站、车队、运输车辆等.针对集装箱集疏港作业依靠人工调度、作业环节多、作业规则复杂、作业信息流转不畅通等问题,以改变传统集疏港调度模式为切入点,引入智能调度算法,将智能算法和集疏运业务深度融合,通过智能调度算法的应用将在现有集疏运运营模式的基础上实现最大程度的调度无人化,实现在一个任务池、一个设备池的基础上,通过智能调度算法实现自动任务分配、车辆最优配置、车箱自动匹配.达到对集疏港生产情况进行实时监控,全面掌控生产作业动态,并通过集疏运作业大数据分析为优化码头装载效率、箱站作业效率、集疏运作业效率提供有力的数据支撑.
三、关键技术研究
（一）?建立集疏运智能调度模型并进行算法实现
结合港口集装箱集疏运生产中实际作业调度的情况,建立符合港口集疏运生产向自动化、智能化方向迈进的智能调度模型, 并采用贪心算法[2] 、 KM算法进行算法实现, 充分运用云计算、大数据、人工智能[3]等前沿技术进行智能调度算法的拓展,使智能调度算法达到自主学习、自我完善的目标.通过智能调度算法真正实现了集疏运作业任务准确的预测能力、智能的调配能力,真正实现了提高作业效率、降低运行成本,达到最优调度的目的.
（二）建立深度融合、统一协作的集疏运智能调度管理平台
将集疏运智能调度算法与港口集装箱集疏运业务相融合,把影响集疏运生产的码头公司、箱站、车队、司机都纳入到统一的管理平台下进行分工协作,并围绕数据归集、计划编制、任务发布、任务接收与执行、动态监控、异常处理、数据分析等业务环节,运用大数据、云计算等先进的技术打造互联互通、分布式部署、可扩展性强、易于维护、运行稳定的集疏运智能调度应用管理平台.
(三)建立资源共享的集疏运业务链数据服务标准
港口集疏运业务涉及面广、参与方众多、业务交错复杂,涉及码头公司、箱站、车队等各种角色,目前各角色间的信息孤立、信息比较闭塞,没有实现信息资源的共享与流转,造成了资源浪费、作业成本过高等现状.针对此种情况,需要建立一套资源共享、 方便快捷、 行之有效、 标准统一的数据服务体系,使在集疏运业务活动中不同层次、不同角色的参与方在统一的数据服务体系下可以快捷高效的进行数据的获取与共享,节约作业成本.
(四)建立创新型的集疏运业务新模式
研究目前制约港口集装箱集疏运业务发展的瓶颈问题,将现有的集疏运业务进行业务流程再造,由人工调度向智能调度方式转变,解决了原先人工调度模式下作业信息流转不畅通、调度过程任务动态不能跟踪、集疏港实时进度掌握不及时、作业数据统计不准确等痛点和难点问题,达到了提高作业效率、降低运行成本、进行最优调度的目的.
四、方案综述
通过对集疏运作业模式、 智能调度算法、 集疏运网络模型[4]等相关技术研究与应用,创新研发了港口集装箱集疏运智能调度算法,搭建了多方信息有效共享与业务紧密协同的港口集装箱集疏运智能调度平台,对参与集疏运业务的码头、箱站、车队等各方资源进行统一调配,实现集疏运任务自动分配、车辆最优调度、车箱智能匹配和生产作业的全程监控,优化了港口集装箱集疏运作业流程,降低运输成本.
（一）研发适用于港口集装箱集疏运业务的智能调度模型和算法
智能调度算法结合了大数据、机器学习与云计算等技术,可根据集疏运生产过程中复杂的规则与条件进行自主学习,不断改进、优化任务分配策略,解决目前码头装卸机械短缺、码头前沿堆场场地有限,作业集卡车辆运力过剩造成拥堵从而影响码头装卸效率的问题.通过算法模型的大数据分析进行供需预测,解决调度派车单任务与作业运力供需不平衡的问题.通过算法模型的路径规划和预计到达时间计算两项技术实现智能派车,为匹配了作业指令的集卡车辆提供合理的行驶路线、节约行驶时间从而减少车辆空驶率、提高集卡车辆作业效率.通过智能调度算法真正实现了集疏运作业任务准确的预测能力、智能的调配能力,真正实现了提高作业效率、降低运行成本,达到最优调度的目的.
（二）实现集疏运生产组织由人工调度向智能无人调度的转变,创新了作业调度新模式
通过对港口集装箱集疏运业务进行业务流程再造,将参与集疏运生产过程中的各项资源进行规范和统一,在集疏运调度过程中创造性的将传统的人工调度向智能调度转变,通过智能调度实现作业任务自动分配、车辆最优配置、车箱自动匹配,实现车辆作业调度自动化、智能化,最大程度减少人为干预,提高集装箱车辆运输效率、码头集疏运效率、降低物流成本,实现了港口集装箱集疏运生产业务组织模式的创新.
（三）打造基于专有云分布式服务架构的港口集装箱集疏运智能调度协同管理平台
重点针对集装箱集疏运作业过程中的码头生产、箱站、运输车队等资源进行有效整合,以港口集装箱集疏运业务为载体,将智能调度算法与港口集疏运业务相融合,打造开放、稳定、可扩展的基于专有云分布式服务[5]架构的港口集装箱集疏运智能调度协同管理平台.
（四）构建多方业务协同与资源共享的集装箱集疏运业务生态圈
以集疏运生产组织为核心,围绕参与集疏运生产业务链中的箱站、车队、车辆、司机各要素之间的关联关系,通过智能调度为抓手将各方资源进行整合,并建立起箱站、车队、车辆、司机的信誉评价体系,使各方在智能调度的统一调配下进行有序的生产活动,进一步规范以及制约不良的影响集疏运生产的情况发生,从而促进良好的集装箱集疏运业务生态圈的建立.
五、 结语
（一）通过研发适用于港口集装箱集疏运业务的智能调度模型和算法的应用,实现集疏运作业任务的智能调度,通过智能调度算法的应用提高集疏港车辆的重去重回比例,降低集疏运车辆在港平均待时率,在车辆作业调度上降低人工干预率.
（二）通过智能调度算法与集疏运派车平台的深度融合,优化理顺集疏运的岗位配置,提高车辆作业效率,降低运输成本.同时该成果的研发和推广,将为全国港口树立示范作用,有助于推动全国港口转型升级,向智慧化港口转变.
（三）该项目实现对集疏运任务的自动、智能分派,减少人工干预、提高集疏港重去重回比例,减少了资源的浪费,建立车辆信誉评价体系,优化集疏港车队质量,实现前湾港区集疏港作业高效调度、车辆任务最优搭配、作业稳定有序,实现了节能减排的目的.
港口集装箱论文范文结:
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