一、集装箱码头(泊位)两维评估模型研究（论文文献综述）
宋云婷[1]（2021）在《集装箱班轮的港口运行时间规律及其应用研究》文中进行了进一步梳理集装箱班轮的港口运行时间规律是港口管理优化研究的重要理论基础,但对于这一与传统船舶随机到港模式有本质区别的崭新运行方式,目前尚未有适应其运行特征且具有普遍意义的结论,使得在有关集装箱港口运营与管理等方面的重大决策缺少相应的理论支撑。本文基于随机过程理论,采用数理统计、计算机仿真和优化算法等方法,重点研究集装箱班轮的港口运行时间基本规律问题,以及这一认识在港口的规划管理、生产计划管理和生产调度管理等方面的应用价值。本文研究对于深入挖掘集装箱班轮运行的本质特征,揭示其港口运行时间规律,优化港口管理具有重要的理论和应用意义。本文具体研究内容如下:（1）针对集装箱班轮的港口运行时间规律问题,从集装箱班轮的运行特点入手,以集装箱班轮到港间隔时间规律、装卸服务时间规律、实际到港与计划船期的偏差时间规律、在港接受装卸服务与计划的偏差时间规律为切入点,探讨了集装箱班轮运行的基本特征,分析了与特性相对应的概率分布函数,利用世界主要集装箱港口和跨海区班轮航线的大量数据开展实证检验,研究结果显示集装箱班轮的港口运行时间规律均服从爱尔朗高阶分布,从而为揭示其港口运行时间规律提供了理论基础。（2）针对港口规划管理方面的应用问题,运用集装箱班轮的港口运行时间规律开展集装箱港口泊位通过能力的估算,提出基于Ek/Ek/S的复合排队过程,以此描述各航线班轮在船期表约束下分别到港、依次完成装卸的作业流程,建立离散事件仿真模型,深入分析港口运行时间规律对泊位通过能力的影响,并探讨不同管理模式对于提升泊位通过能力的意义。研究表明,不同的概率分布函数对于泊位通过能力的估算结果相差较大,采用爱尔朗高阶分布的计算结果更加贴近港口实际情况,通过统一管理模式可有效推迟港口建设时机。（3）针对港口生产计划管理方面的应用问题,运用集装箱班轮的港口运行时间规律优化泊位分配计划,以机动时间损失最小为目标,构建了集装箱码头泊位分配计划优化模型,设计了以遗传算法为外层框架,嵌入仿真过程构成优化循环的算法,以大连港集装箱码头作业为实际背景进行计算。研究表明,运用港口运行时间规律可有效降低偏差时间对港口泊位分配计划的干扰,不同概率分布函数对于分析结果有较大的影响,进一步说明了爱尔朗高阶分布对于港口生产计划管理具有重要价值。（4）针对港口生产调度管理的应用问题,运用集装箱班轮的港口运行时间规律优化泊位及岸桥的协同调度,提出按时离港保证率的概念,以集装箱班轮按时离港保证率最大和码头作业成本最低为目标构建双目标优化模型,设计了叠加式局部搜索算法,将其嵌入到带精英策略的非支配排序遗传算法中得到Pareto非劣解,采用“性价比”的概念和量化方法对P areto非劣解进行筛选。研究结果表明,采用这一优化思路可以选择出对港口和船公司的利益偏向最小的调度方案,降低港口作业成本,此外不同概率分布函数对于分析按时离港保证率有较大的影响,进一步表明了爱尔朗高阶分布对于港口生产调度管理具有重要价值。
庄慧敏[2]（2020）在《基于系统动力学的长海县陆岛运输码头泊位供需匹配研究》文中指出近年来,陆岛运输系统逐渐成为我国基层交通运输系统中不可或缺的部分。自“十三五”以来,我国经济进入了新一轮的快速发展,陆岛运输作为我国群岛国民经济发展的重要保障,既是“政府服务项目”惠及了民生,也带动了其他行业的发展。发达的水路交通和港口码头设施是发展产业经济和旅游的关键。长海县的发展目标是建设国际知名的群岛型旅游城镇,使长海成为旅游度假胜地、现代海洋牧场、生态宜居城镇,想要实现这一发展目标,陆岛客运是关键,离不开港口码头的发展与建设。同时陆岛客运在长海县经济发展中具有基础、促进和先行的作用。随着“海岛游”产业的快速发展,长海县陆岛运输码头存在着泊位拥挤不堪,投资成本较高,泊位设施年久失修,码头运营企业效益低下,没有能力投资建设泊位的问题。本文运用系统动力学的方法对长海县陆岛运输码头泊位供需匹配研究,目的是研究码头泊位供需匹配的影响因素,为未来码头泊位的发展及投资决策提供相关借鉴。本文在总结国内外研究现状的基础上,结合长海县的实际情况分析了系统动力学运用在泊位供需匹配上的适用性,其次,通过对长海县码头客流量的分析和码头泊位的现状分析,确定了长海县码头泊位需求和供给的影响因素,并对相关影响因素的因果关系进行了 Granger因果检验。随后根据社会经济发展、需求、供给、投资几个方面的反馈机制,构建出泊位供需匹配系统流图,运用回归分析、修正函数、专家咨询、经验估值、查阅大量文献资料等方法进行参数的计算,并确定变量间方程表达式,对模型进行了行为和结构检验,在模型应用部分,通过情景模拟从需求侧和供给侧分析不同变量变化下泊位需求和供给的变化情况。模拟结果表明,在现有管理水平和泊位利用率下,目前及未来十年内长海县码头泊位供给能力低于客运需求量,泊位供给能力不能满足客运需求,但泊位运量短缺在未来十年内有所降低。长海县陆岛运输需求主要受游客客流量影响较大,本地客运量不会随区域GDP和总人口的变化有很大的增长,但游客客流量会受到国民收入和旅游发展政策的很大影响;政府投资政策,管理水平和泊位利用率对码头泊位供给能力有很大影响,这些因素也都是泊位供需匹配的影响因素。
马梦頔[3]（2020）在《集装箱船舶抵港时间不均匀性与泊位调度优化研究》文中认为目前,随着集装箱码头的基础建设逐渐饱和,为了优化和提高码头的作业效率和经济收益,对于考虑船舶抵港时间的泊位资源调度问题,国内外的研究学者通常使用单一固定分布参数的负指数分布描述沿海海港的集装箱船舶到港时间间隔的规律,并在此基础上进行泊位调度问题的研究。然而,由于沿江河港集装箱船舶抵港时间受昼夜、潮汐等影响更为明显,因此船舶到港时间的不均匀性也更明显。因此本文以南京港为例,采用不分时段和分时段两种统计方式,对沿江河港的集装箱船舶到港时间间隔规律进行深入研究。研究发现,不同的统计方式得到的集装箱船舶抵港时间间隔规律有显着不同,且应用于泊位调度研究中后发现不同到港时间间隔规律对船舶的总在港等待时间、单船平均等待时间、最佳经济岸线长度选择等要素有显着影响。本文的主要研究工作和成果如下:（1）针对集装箱船舶到港时间不均匀性的特点,本文对所获得的实际来船数据利用不分时段和分时段两种统计方式进行统计分析,结果表明两种统计方式下的船舶到港时间间隔都服从负指数分布,但是不分时段情景下的分布的期望与分时段情境下各个时段的分布期望都不同;分时段情境下的各个时段的来船数量存在明显差异,其服从的分布的期望也不同。（2）本文充分考虑码头泊位初始条件和各类现实约束,以船舶总在港时间最小为目标,构建了针对连续性泊位系统的数学模型,并利用遗传算法进行求解。该模型用以研究不同船舶到港时间间隔规律下的泊位调度和岸桥分配问题。利用南京港实际的船舶数据生成算例,对模型和算法进行验证,结果表明所建立的模型可以解决相关问题,算法也具有较好的适应性和有效性。（3）基于已构建的数学模型,并结合不分时段和分时段情境下两种不同的船舶到港时间间隔规律,本文生成多组对照算例对泊位调度和岸桥分配问题进行研究。分析讨论了两种到港时间间隔规律对船舶在港情况的不同影响,揭示了分时段研究船舶到港时间间隔规律对于泊位调度问题的重要性,并在此基础上进一步讨论了不同到港时间规律对最佳岸线长度的影响。
王洪岩[4]（2020）在《考虑潮汐影响的连续型泊位指派与岸桥分配联合优化研究》文中进行了进一步梳理全球经济的快速发展、运输业需求的不断增长,带来了港口吞吐量迅速增加,带来了集装箱的数量也迅速增加。快速增长的进出口货物吞吐量不仅带来了巨大的经济效益,并且对集装箱码头的软硬性条件提出了更高的要求。能否充分利用集装箱码头的资源,协调各种作业,生产资源相互配合,是能否更有效、更完整地进行作业,是确保集装箱码头在作业时能够顺利进行并且充分利用的关键条件。泊位和岸桥是集装箱码头的重要资源。合理的分配并使用泊位与岸桥是提高集装箱码头运营效率的重要途径。在港口业务的实践中,船舶会受到泊位水深的影响,泊位的水深必须满足船舶的吃水要求。文中考虑了具有不同吃水要求的多种船型的集装箱船舶,并约束船舶在其任意靠泊作业期间的港口水深均满足船舶的吃水要求,以计划期内所有集装箱船舶总在港时间最小为目标,构建了考虑潮汐影响的连续型泊位指派与岸桥分配联合优化模型.考虑到问题的复杂性,针对问题的特点,设计了自适应邻域搜索算法进行求解。算例实验结果表明:算法具有较好的收敛性,且能在合理时间内对较大规模的算例进行求解,验证了算法的有效性;此外,结果表明若应用到实际码头运营中,文中的泊位与岸桥分配方案相比于不考虑船舶吃水要求时的泊位与岸桥分配方案所对应的船舶总在港时间大幅度降低,验证了本文的研究意义。本文能够为集装箱码头实际运营过程中的泊位指派与岸桥分配提供有益借鉴,具有较强的理论与应用价值。
王迎春[5]（2020）在《缩进式-顺岸式混合泊位集装箱码头岸边资源优化分配研究》文中研究表明缩进式泊位（Indented Berth）亦可称为船坞式泊位,该类泊位通过向陆域一侧开挖,可在原有岸线基础上拓展新岸线以缓解岸线资源紧张,且在泊位两侧均可布置岸桥以同时对既定船舶进行装卸,提高作业效率。兼顾缩进式泊位和常规顺岸式泊位的混合型泊位可有效应对岸线资源紧张和船舶大型化发展趋势,同时能满足现有船舶靠泊需求,具有先进性和适应性。论文以缩进式-顺岸式混合泊位集装箱码头为研究对象,考虑岸边资源分配对港区碳排放的影响,针对混合型泊位分配优化决策、考虑碳排放的混合型泊位与岸桥联合分配开展研究,主要研究内容为:首先,对缩进式-顺岸式混合泊位岸边作业系统进行分析研究。深入阐述缩进式泊位与挖入式港池之间的区别,界定研究对象,分析缩进式泊位与顺岸式泊位作业效率情况及混合泊位系统复杂性;考虑集装箱港口岸边资源分配对碳排放的影响,分析港口水域和陆域碳排放来源。其次,研究缩进式-顺岸式混合泊位的泊位分配问题。提出两种泊位分配策略:分离分配策略,高效缩进式泊位仅分配给大型船舶,顺岸式泊位只服务小型船舶;整体分配策略,允许大小船停靠任意类型泊位;综合考虑既定决策周期内所有船舶总在港时间最短和顾客不满意度最低,建立整体分配策略下混合型泊位分配优化模型,并针对大小船分离分配策略,研究模型约束变化;设计二维染色体编码方式的遗传算法求解模型;设计算例,求解整体分配策略、分离分配策略下混合型泊位分配方案。结果表明,整体分配策略在减少船舶等待时间和降低顾客不满意度方面表现更为优越。最后,基于泊位整体优化分配策略,研究低碳背景下泊位-岸桥多目标联合优化分配。以决策周期内所有船舶近港航行过程中碳排放量最小和所有船舶等待靠泊和离港延误时间最小为目标,建立双目标泊位-岸桥联合分配模型;采取多维染色体编码方式,设计带精英策略的快速非支配排序遗传算法NSGA-Ⅱ,设计算例并进行优化求解。结果表明,算法能有效解决考虑碳排放的泊位-岸桥多目标联合分配,得到较优Pareto解集,为港口决策提供一定理论支撑。
于旭会[6]（2019）在《考虑岸桥突发事件的集装箱码头调度优化研究》文中进行了进一步梳理为保持集装箱码头在竞合共赢中的优势地位,码头运营者必须提供安全、高效的装卸服务。岸桥作为集装箱码头最重要的前沿装卸设备,由于其相互之间不可跨越、体积庞大以及价格昂贵的特点,一旦发生事故或故障,会严重影响码头作业计划的执行和船舶在港周转时间,造成巨大的经济损失。本研究针对岸桥突发事件下的集装箱码头资源应急调度决策问题,主要进行了以下三个方面的研究工作:（1）针对岸桥突发事件持续时间的不确定性,提出基于岸桥突发事件严重程度推理的事件持续时间预测模型。首先,基于岸桥突发事件分类辨析和致因识别构建岸桥突发事件故障树,并转换为贝叶斯网络;其次,采用Greedy Thick Thinning算法和专家知识相结合的方法对贝叶斯网络结构进行优化;最后,应用机器学习确定贝叶斯网络参数,得到面向岸桥突发事件严重程度推理的贝叶斯网络模型,在此基础上构建了事件持续时间与事件类型、发生时间及事件严重程度的函数关系模型。算例验证了事件持续时间预测模型的有效性,可为岸桥突发事件下的应急调度决策提供依据。（2）考虑岸桥突发事件持续时间的不确定性,提出基于前景理论的泊位-岸桥联合分配干扰恢复模型。该模型考虑岸桥故障位置及故障岸桥是否可移动等约束,以事件持续时间预测的概率分布为输入,以最小化不同岸桥突发事件持续时间下的期望值为目标,通过引入适应性系数指标评价干扰恢复计划的综合适应性,针对问题特性设计了启发式算法和遗传算法相结合的求解方法,研究了岸桥突发事件发生位置和事件持续时间对重调度结果的影响。从计划层面角度,提出了考虑岸桥突发事件持续时间不确定的泊位-岸桥联合分配干扰恢复优化方法。算例验证了本研究提出的模型在面向岸桥突发事件持续时间不确定情况下的有效性和实用性。（3）针对岸桥突发事件下的岸桥-集卡-场桥作业顺序优化问题,提出基于干扰恢复计划的岸桥-集卡-场桥的集成调度优化模型。该模型从岸桥突发事件下系统最优的角度,以最小化码头系统总成本为目标函数,考虑故障岸桥是否可以移动等约束,并根据岸桥、集卡、场桥在码头调度中存在复杂性与随机性等特征,设计了基于仿真优化的求解框架,通过优化与仿真的交互,实现模型的求解。从操作层面角度,提出了基于干扰恢复的岸桥-集卡-场桥集成调度优化方法。算例证明本研究所提出的新的约束、目标函数及求解方法在面向岸桥突发事件的岸桥-集卡-场桥集成调度优化方面的有效性。
万程鹏[7]（2018）在《集装箱海上运输网络运营风险评价方法研究》文中进行了进一步梳理海上运输是国际贸易中货物运输的主要方式之一。其中,集装箱海上运输因其运输方式便捷、运输效率高、效益高等特点,在现代海上运输中已经占据越来越重要的地位。集装箱海上运输网络（Maritime Container Shipping Network,MCSN）通过整个集装箱物流系统中各方参与者的积极协作,从而在全球范围内将货物安全、准确、高效的运送到目的地。作为一个多部门、多环节、多层次的复杂网络,MCSN难免会受到各个方面风险（如自然环境、政策、管理等）因素的威胁,日益激烈的商业竞争和复杂的外部环境使得保障MCSN运营的可靠性变得更加具有挑战性。考虑到当前对MCSN综合运营安全水平系统性评价的研究尚不成熟,本文围绕MCSN的风险相关问题,从该网络的功能（集装箱海上运输）和结构（集装箱班轮运输网络）两方面分别开展了一系列研究工作,旨在提出一套灵活、高效、系统的风险评价方法,为MCSN的安全和可靠性研究提供理论基础,为集装箱海上物流行业从业者风险管理和决策提供参考,从而保障集装箱海运的可持续发展。尽管本文在风险评价方法方面的相关工作主要是针对集装箱海运网络开展的,但本研究涉及的风险建模技术、分析理论和评价方法同样可应用于其他运输方式（特别是在不确定环境下）的风险评价和管理。本文的主要研究工作如下:首先,在国内外文献综述的基础上对MCSN中可能存在的风险源及相应的风险因素进行了全面识别与分类,并利用德尔菲法（Delphi method）对风险因素的识别结果进行了验证。此外,还进一步通过问卷调研和风险矩阵（Risk matrix）对所识别出的风险因素进行半定量分析,从而筛选出对MCSN运营安全影响较大的关键风险要素;其次,针对集装箱海上运输复杂性和不确定性的特点,提出了一种基于模糊置信规则和贝叶斯推理的风险评价方法。该方法在传统风险定义的基础上,进一步考虑了风险可视性的影响,并根据集装箱海运的特征从时间延误、额外成本以及运输服务质量三个方面对风险后果进行了分类,从而实现了在数据缺失情况下对关键风险因素的定量分析和评价;另一方面,基于集装箱运输公司的班轮服务信息建立了全球集装箱海上运输网络模型,利用复杂网络理论对该运输网路的静态统计特征和拓扑结构进行了分析,并结合多种中心性指标（Centrality measures）和波达计数法（Borda count）设计了一种能全面评价集装箱运输网络节点重要性的指标,并在此基础上提出了航运线路权重的计算方法;在上述研究基础上,基于本文提出的风险评价模型和方法,运用证据推理法构建了MCSN综合运营安全水平评价框架。该评价框架既能针对不同集装箱航线的运营安全风险状态进行评价,亦能度量不同运输线路对整个MCSN可靠性影响,从而更加客观、全面的反映MCSN的综合运营安全水平,为系统韧性评价研究奠定基础。
季彬[8]（2018）在《水利枢纽船舶过闸—泊位联合调度模型与方法研究》文中认为内河航运作为最经济环保的交通运输方式之一因能耗小、污染少、成本低等特点在经济、环境的可持续发展中扮演着重要角色。但是,不少内陆航道船闸如我国三峡船闸、美国密西西比河上游船闸等船闸系统的设计通过能力已经难以满足不断增长的航运需求,成为了限制其所在水域畅航的瓶颈。这往往导致船舶在坝区浪费大量时间待闸,给航运企业造成巨大经济损失,而过闸货物不能及时运送到目的地所造成的工矿企业生产延误损失更大。为了缓解这一问题,除了优化现有船闸调度过程以提高船舶过闸效率,增加翻坝通道进行货物分流的措施日益受到重视。本文基于此,从提高水利枢纽通过能力的角度对水利枢纽的船闸调度、集装箱港口的泊位分配进行了研究,并对具有翻坝转运通道的水利枢纽船闸和泊位联合调度问题进行了有益的探索,取得的主要成果归纳如下:（1）通过深入分析含并行多闸室的一般性船闸结构的船闸调度问题,合理的构造该问题的解结构,从而将该混合整数规划问题转化为了组合优化问题。在此基础上,根据船闸调度组合优化特征提出了基于破坏和修复算子的自适应大邻域搜索算法对其进行优化求解。通过大量算例对该求解方法进行测试,并将其与混合整数线性规划以及Combinatorial Benders分解两种船闸调度确定性求解方法进行全面的对比。结果表明文中提出的算法相比确定性方法能在更短时间内更高效的求解船闸调度问题。此外,当船闸调度问题没有额外的过闸调度规则限制时,该方法相对确定性方法有很大优势。（2）从问题求解及约束处理的角度对离散泊位分配问题（BAPD）及连续泊位分配问题（BAPC）进行了介绍并重点对BAPC的求解方法以及泊位-时间二维坐标的矩形不重叠约束处理进行了研究。基于多目标优化约束处理理论,将BAPC的约束违反度转化为一个单独目标,从而将含约束的单目标BAPC模型转化为无约束的双目标BAPC模型,并在此基础上提出了一种改进的多目标非支配排序遗传算法（MNSGA-II）求解双目标BAPC模型。MNSGA-II将外部档案集作为一种辅助进化机制引导算法在搜索过程中对可行解进行偏好选择,从而协调BAPC的目标优化与约束处理。通过大量算例对提出的双目标BAPC和MNSGA-II算法进行了测试,并与其它多目标优化算法求解双目标BAPC以及其它单目标优化算法求解单目标BAPC的结果进行了对比。测试结果验证了本文利用多目标约束处理的思想将单目标BAPC转化为双目标BAPC并用MNSGA-II求解BAPC的可行性和高效性。（3）研究了单闸室船闸与离散集装箱泊位联合调度问题,并将该问题抽象为船舶过闸/翻坝转运决策的0-1优化主问题以及与之耦合的船闸调度、泊位分配两个子问题。从最大化水利枢纽航运能力以及交通运输整体利益的角度,首次建立了最小化船舶坝区停留时间并考虑船舶翻坝意愿的船闸泊位联合调度混合整数线性规划（MILP）数学模型。通过大量算例对船闸泊位联合调度MILP模型的性能以及可行性进行了测试,求解结果表明小规模船闸泊位联合调度算例可以在短时间内通过商业软件Gurobi求解到最优,同时调度结果验证了该模型在不同交通状况下的可行性。（4）针对MILP方法只能有效求解小规模船闸泊位联合调度问题的缺点,提出了可用于求解中大规模船闸泊位联合调度问题的基于模糊控制的混合启发式方法。混合启发式求解机制被分为两层,其中外层的0-1优化主问题通过提出基于模糊逻辑控制的量子引力搜索算法（FQBGSA）进行迭代优化,在主问题每一代迭代过程,内层的单闸室船闸调度和离散泊位分配分别被独立的启发式算法求解。通过大量不同规模的算例对文中提出的混合启发式方法的求解性能进行了验证。混合启发式方法与MILP方法求解船闸泊位联合调度算例结果表明本文提出的混合启发式方法在求解小规模船闸泊位联合调度问题时与MILP求得的最优解偏差很小,对于中等和大规模问题则相对MILP能用更短时间求得更优的解。同时,与其它启发式方法对比结果同样验证了本文提出的基于模糊控制的混合启发式方法求解船闸泊位联合调度问题的高效性。
黄卫华[9]（2017）在《QW集装箱码头泊位资源分配优化研究》文中进行了进一步梳理随着经济一体化进程的推进和发展,国家和地区间的贸易往来从规模上和数量上都得以扩大和增长。这些都带动和促进了物流运输业的飞速发展,特别是促进了海运业中的集装箱运输。港口作为水路运输的节点和门户,在世界经济一体化的进程中,扮演着越来越重要的角色。尤其是集装箱码头的运作效率和吞吐量从一定意义上说,决定着一个城市、一个地区的经济发展规模和经济发展水平。作为集装箱码头核心的泊位资源,不仅是货物水陆转换的通道,更是地区经济同世界经济交流融合的桥梁和纽带,快速高效的泊位通货率和通过能力,可以促进地区经济同其他经济体的融合发展,提高双方及多方经济体的合作深度和广度。从供应链的角度来说,港口本身就是水路运输链的关键资源和枢纽,因此,作为港口核心的泊位资源就成为整条运输链上的节点单元。泊位资源分配问题（BRAP,Berth Resource Allocation Problem）简称泊位分配问题（BAP,Berth Allocation Problem）。本文将集装箱码头泊位资源视为码头的核心资源,针对泊位分配问题,分析研究了泊位分配、码头资源优化和集装箱码头泊位系统的相关文献和资料,归纳总结出泊位分配可分为静态离散型泊位分配（SDBAP）、静态连续型泊位分配（SCBAP）、动态离散型泊位分配（DDBAP）、动态连续型泊位分配（DCBAP）和泊位分配与岸桥联合优化等几种形式。根据QW集装箱码头的业务流程和箱流向为进出口型码头的特点,结合QW集装箱码头的泊位岸线资料和泊位分配实际操作情况,借鉴相关文献的码头泊位分配模型,设计了符合本码头特点的BAP数学模型。此模型以集装箱船舶总在港时间最短为目标,运用遗传算法求解。在求解过程中,应用MATLAB对模型和算法进行编程,运用相关数据测试并验证了模型和算法的有效性。在模型应用中,以QW集装箱码头的生产数据为实验数据,将结论和人工泊位分配结果进行对比,证明此模型和算法更加符合QW集装箱码头的泊位分配现状,能够有效的减少QW集装箱码头船舶总在港时间,从而提高QW集装箱码头的运作效率,增强码头发展的软实力。
向升斌[10]（2017）在《多岸桥协作模式下的集卡运输路径仿真优化研究》文中进行了进一步梳理得益于世界经济全球化和区域经济一体化的趋势,我国进出口集装箱吞吐量增长迅猛,在集装箱船舶大型化的趋势下,集装箱码头的规模不断扩大。由于码头土地资源是一种稀缺资源,以往的单纯通过扩大码头面积和增加码头设施设备来提高码头装卸作业能力的方式已经难以为继。在面临着较大的码头建设和运营成本压力的情况下,深入挖掘现有资源的潜力、优化码头各种设施设备的调度成为了提高码头竞争力的主要方向。集卡（集装箱拖车）是集装箱码头数量最多的设备,在目前我国集装箱码头普遍采用的“作业线模式”下,存在着各作业线作业量不均衡、岸桥和集卡利用率不高、码头较为拥挤的问题。本文在综合“作业面模式”、“同贝位同步装卸模式”和“交叉混合装卸模式”的基础上,提出了一种新型的“多岸桥协作模式”,对于多艘集装箱船同一时段到港分别进行装卸混合作业的情况进行了分析与研究。总结了在两船总装箱量与总卸箱量相等的条件下集卡可能存在的作业回路,在装卸量一定的情况下把集卡总的行驶距离最短作为优化目标,构建了相应的数学模型。并结合L港的码头实际案例,采用遗传算法进行了模型的求解,得到了每种回路中的最优作业线路及运行次数。计算结果表明采用多岸桥协作模式并按照最优线路调度集卡,对进口箱和出口箱进行配对装卸作业能够缩短42.72%的集卡行驶距离,并将集卡空驶行程从61.58%降至31.05%,证明了“多岸桥协作模式”在提高集卡利用率方面的优势。考虑到集装箱码头是一个复杂的离散随机事件系统,单纯的数学优化方法有诸多的限制和不足,引入集装箱码头专用仿真软件FlexTerm,在对集装箱码头进行系统调研的基础之上,建立起L港装卸作业系统的仿真模型。以优化后得到的集卡最短作业线路作为模型的输入,研究了岸桥数量一定条件下不同集卡配置下码头岸桥效率和集卡的变化情况,最终得到了最佳的集卡数量,为实际运用“多岸桥协作模式”给出了相关建议。本文的结论对码头调度管理人员能够提供某些实际的参考,研究的思路和方法对相关的集装箱码头运营调度研究有一定的借鉴意义。
二、集装箱码头(泊位)两维评估模型研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、集装箱码头(泊位)两维评估模型研究（论文提纲范文）
（1）集装箱班轮的港口运行时间规律及其应用研究（论文提纲范文）
| 创新点摘要 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外相关研究现状及进展 |
| 1.2.1 关于集装箱班轮港口运行时间的概率分布研究 |
| 1.2.2 关于港口运行时间在集装箱港口管理中的应用研究 |
| 1.3 研究内容及论文结构 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 论文结构 |
| 2 基础理论 |
| 2.1 相关理论 |
| 2.1.1 随机过程 |
| 2.1.2 排队论 |
| 2.2 相关方法 |
| 2.2.1 数理统计方法 |
| 2.2.2 系统仿真方法 |
| 2.2.3 港口优化问题中适用算法 |
| 2.2.4 Pareto解的选择方法 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 集装箱班轮的港口运行时间规律分析及实证 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 集装箱班轮的港口运行时间特征分析 |
| 3.2.1 运行特点 |
| 3.2.2 到港时间间隔及装卸服务时间特征分析 |
| 3.2.3 偏差时间特征分析 |
| 3.2.4 概率分布函数性质分析 |
| 3.3 数据采集与检验方法 |
| 3.4 集装箱班轮的到港时间间隔和装卸服务时间规律数据实证 |
| 3.4.1 间隔时间规律 |
| 3.4.2 服务时间规律 |
| 3.5 集装箱班轮的偏差时间规律数据实证 |
| 3.5.1 到港偏差时间规律 |
| 3.5.2 服务偏差时间规律 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于集装箱班轮港口运行时间规律的集装箱港口泊位通过能力估算 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 研究背景 |
| 4.3 问题描述 |
| 4.3.1 集装箱码头通过能力 |
| 4.3.2 影响泊位通过能力的因素 |
| 4.3.3 泊位服务水平 |
| 4.3.4 基于E_k/E_k/S的集装箱码头复合排队过程 |
| 4.4 模型构建 |
| 4.4.1 模型假设 |
| 4.4.2 符号含义 |
| 4.4.3 数学模型 |
| 4.5 仿真流程设计 |
| 4.6 计算结果与讨论 |
| 4.6.1 不同概率分布函数对仿真结果的影响 |
| 4.6.2 两种管理方式下泊位通过能力对比 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 基于集装箱班轮港口运行时间规律的集装箱港口泊位分配计划优化 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题描述 |
| 5.2.1 泊位分配计划 |
| 5.2.2 制定泊位分配计划的基本流程 |
| 5.3 模型构建 |
| 5.3.1 模型假设 |
| 5.3.2 符号定义 |
| 5.3.3 数学模型 |
| 5.4 算法设计 |
| 5.4.1 染色体编码 |
| 5.4.2 初始择优策略设计 |
| 5.4.3 遗传操作 |
| 5.4.4 内部仿真模块设计 |
| 5.5 数值计算 |
| 5.5.1 输入数据 |
| 5.5.2 计算结果 |
| 5.5.3 算法有效性检验 |
| 5.5.4 不同概率分布函数对机动时间损失计算的影响 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 基于集装箱班轮港口运行时间规律的泊位及岸桥协同调度优化 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 问题描述 |
| 6.3 模型构建 |
| 6.3.1 模型假设 |
| 6.3.2 符号定义 |
| 6.3.3 泊位及岸桥协同调度双目标优化模型 |
| 6.4 算法设计 |
| 6.4.1 染色体编码与初始种群生成 |
| 6.4.2 遗传操作 |
| 6.4.3 叠加式局部搜索算法设计 |
| 6.4.4 基于叠加式局部搜索的NSGA-Ⅱ算法步骤 |
| 6.4.5 Pareto解的选择 |
| 6.5 数值计算 |
| 6.5.1 基本数据 |
| 6.5.2 方案优化 |
| 6.5.3 不同概率分布函数对结果的影响 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间的科研成果 |
| 致谢 |
（2）基于系统动力学的长海县陆岛运输码头泊位供需匹配研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的与意义 |
| 1.2 相关文献和研究现状 |
| 1.2.1 港口泊位优化方面研究 |
| 1.2.2 系统动力学运用在港口方面研究 |
| 1.2.3 系统动力学运用在供需方面研究 |
| 1.2.4 综述总结 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.4 论文结构 |
| 2 相关概念理论基础 |
| 2.1 陆岛运输系统 |
| 2.1.1 陆岛运输概述 |
| 2.1.2 陆岛运输特点 |
| 2.2 双边匹配 |
| 2.2.1 双边匹配的概念 |
| 2.2.2 双边匹配的原则 |
| 2.3 系统动力学理论与基础 |
| 2.3.1 系统动力学简介 |
| 2.3.2 系统动力学特点 |
| 2.3.3 系统动力学建模步骤 |
| 2.3.4 系统动力学适用性分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 长海县陆岛运输码头泊位供需分析 |
| 3.1 长海县陆岛交通现状 |
| 3.1.1 港口码头泊位现状 |
| 3.1.2 开通航线现状 |
| 3.1.3 运营船舶现状 |
| 3.2 长海县码头客运量现状 |
| 3.3 长海县陆岛运输码头客运量需求影响因素分析 |
| 3.3.1 本地客运量影响因素 |
| 3.3.2 游客客运量影响因素 |
| 3.4 长海县陆岛运输泊位供给影响因素分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 长海县陆岛运输码头泊位供需匹配系统动力学模型的构建 |
| 4.1 建模准备 |
| 4.1.1 建模思路 |
| 4.1.2 模型边界的确定 |
| 4.1.3 模型假设 |
| 4.2 模型构建 |
| 4.2.1 因果关系图 |
| 4.2.2 系统流图及变量说明 |
| 4.2.3 模型方程推导方法 |
| 4.3 参数计算及模型方程式 |
| 4.3.1 参数计算方法 |
| 4.3.2 参数确定 |
| 4.3.3 模型方程表达式 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 长海县泊位供需匹配系统动力学模型仿真及分析 |
| 5.1 模型检验 |
| 5.1.1 模型结构性检验 |
| 5.1.2 模型一致性检验 |
| 5.1.3 模型预测结果准确性检验 |
| 5.2 长海县泊位供需匹配系统模型趋势仿真 |
| 5.3 长海县泊位供需匹配系统模型情景模拟 |
| 5.3.1 需求侧变化情景模拟 |
| 5.3.2 供给侧政策情景模拟 |
| 5.3.3 组合情景模拟 |
| 5.3.4 模拟结果综合分析 |
| 5.4 长海县码头泊位发展建议 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果 |
（3）集装箱船舶抵港时间不均匀性与泊位调度优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 泊位调度国内外研究现状 |
| 1.2.1.1 确定条件下的BAP及其研究进展 |
| 1.2.1.2 不确定条件下的BAP及其研究进展 |
| 1.2.2 岸桥分配与岸桥调度国内外研究现状 |
| 1.2.2.1 岸桥分配及其研究进展 |
| 1.2.2.2 岸桥调度及其研究进展 |
| 1.3 本文工作 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 论文实施路线 |
| 第二章 集装箱船舶到港时间规律研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 港口及数据概况 |
| 2.2.1 港口概况 |
| 2.2.2 数据概况 |
| 2.3 南京港集装箱船舶到港时间影响因素分析 |
| 2.4 南京港相邻抵港集装箱船舶到港间隔时间统计 |
| 2.4.1 每月逐时集装箱船舶来船量分析 |
| 2.4.2 每月不分时段集装箱船舶到港间隔时间统计 |
| 2.4.3 每月分时段集装箱船舶到港间隔时间统计 |
| 2.5 南京港集装箱船舶到港时间规律研究 |
| 2.5.1 概率分布函数模型概述 |
| 2.5.2 每月不分时段集装箱船舶到港规律 |
| 2.5.3 每月分时段集装箱船舶到港规律 |
| 2.5.4 参数计算 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 动态型泊位调度和岸桥分配问题 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述与模型假设 |
| 3.2.1 问题描述 |
| 3.2.2 模型假设 |
| 3.3 模型建立 |
| 3.3.1 模型参数 |
| 3.3.2 模型构建 |
| 3.4 模型算法 |
| 3.4.1 遗传算法简介 |
| 3.4.2 遗传操作 |
| 3.4.2.1 个体编码 |
| 3.4.2.2 种群初始化 |
| 3.4.2.3 选择 |
| 3.4.2.4 变异 |
| 3.4.2.5 交叉 |
| 3.5 数值试验 |
| 3.5.1 算例生成 |
| 3.5.2 算例结果 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 不同到港时间间隔规律下船舶在港情况对比讨论 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 不分时段到港时间间隔规律下的算例研究 |
| 4.3 分时段到港时间间隔规律下的算例研究 |
| 4.4 船舶在港情况对比分析 |
| 4.4.1 不同到港时间间隔规律的算例结果对比 |
| 4.4.2 不同岸线长度下的算例结果对比 |
| 4.5 南京港第三季度不同到港时间间隔规律下的泊位调度优化问题 |
| 4.5.1 不分时段到港时间间隔规律下的算例研究 |
| 4.5.2 分时段到港时间间隔规律下的算例研究 |
| 4.5.3 不同季度船舶在港情况对比讨论 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 结论和展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（4）考虑潮汐影响的连续型泊位指派与岸桥分配联合优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 泊位指派与岸桥分配的国内外研究现状 |
| 1.2.1 泊位指派与岸桥分配的国外研究现状 |
| 1.2.2 泊位指派与岸桥分配的国内研究现状 |
| 1.3 研究内容及框架 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 文章结构 |
| 2 相关概念和理论基础 |
| 2.1 集装箱港口背景及相关发展现状 |
| 2.1.1 码头布局及概念 |
| 2.1.2 集装箱码头 |
| 2.1.3 集装箱船舶 |
| 2.1.4 集装箱堆场堆存形式 |
| 2.2 码头泊位分配与岸桥调度问题 |
| 2.2.1 泊位分配问题 |
| 2.2.2 岸桥调度问题 |
| 2.2.3 潮汐影响的集成优化问题 |
| 2.2.4 集成调度问题 |
| 3 考虑潮汐影响的泊位指派与岸桥分配联合优化问题描述和模型构建 |
| 3.1 考虑潮汐影响的泊位指派与岸桥分配联合优化问题描述 |
| 3.1.1 泊位指派问题 |
| 3.1.2 岸桥分配问题 |
| 3.1.3 潮汐问题 |
| 3.1.4 泊位指派与岸桥分配联合优化问题 |
| 3.2 数学模型 |
| 3.2.1 模型假设 |
| 3.2.2 模型参数及变量设置 |
| 3.2.3 数学模型 |
| 4 求解算法 |
| 4.1 自适应邻域搜索算法 |
| 4.2 解的编码 |
| 4.3 解码过程 |
| 4.4 邻域动作 |
| 5 算例实验与分析 |
| 5.1 算例描述 |
| 5.2 算例求解 |
| 5.3 对比实验 |
| 5.4 大规模算例实验 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 本文的不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果 |
| 作者简介 |
| 主要教育经历 |
| 工作经历 |
| 攻读硕士学位期间的科研成果 |
（5）缩进式-顺岸式混合泊位集装箱码头岸边资源优化分配研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 顺岸式泊位岸边资源分配 |
| 1.3.2 缩进式泊位岸边资源分配 |
| 1.3.3 考虑碳排放的岸边作业决策 |
| 1.4 研究内容与论文结构 |
| 1.5 主要创新点 |
| 1.6 本章小结 |
| 第2章 缩进式-顺岸式混合泊位岸边作业系统分析 |
| 2.1 缩进式泊位与挖入式港池 |
| 2.2 研究对象的界定 |
| 2.2.1 缩进式-顺岸式混合泊位 |
| 2.2.2 缩进式-顺岸式混合泊位岸边作业分析 |
| 2.3 集装箱码头岸边作业区碳排放来源分析 |
| 2.3.1 水域碳排放来源分析 |
| 2.3.2 陆域碳排放来源分析 |
| 2.4 问题提出 |
| 2.4.1 问题概述 |
| 2.4.2 问题分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 缩进式-顺岸式混合泊位分配 |
| 3.1 缩进式-顺岸式混合泊位分配模型 |
| 3.1.1 混合型泊位分配问题描述 |
| 3.1.2 模型假设 |
| 3.1.3 符号定义及说明 |
| 3.1.4 泊位分配模型的建立 |
| 3.2 遗传算法设计 |
| 3.2.1 染色体设计 |
| 3.2.2 遗传算法流程 |
| 3.3 策略对比 |
| 3.3.1 算例求解 |
| 3.3.2 策略选择 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 考虑碳排放的泊位与岸桥多目标联合分配 |
| 4.1 泊位与岸桥联合分配模型 |
| 4.1.1 泊位与岸桥联合分配问题描述 |
| 4.1.2 模型假设 |
| 4.1.3 符号定义及说明 |
| 4.1.4 泊位与岸桥联合分配模型的建立 |
| 4.2 模型求解 |
| 4.2.1 多目标优化问题分析 |
| 4.2.2 NSGA-Ⅱ算法设计 |
| 4.3 算例分析 |
| 4.3.1 实验算例 |
| 4.3.2 结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的相关研究成果 |
（6）考虑岸桥突发事件的集装箱码头调度优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要符号表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外相关研究进展 |
| 1.2.1 泊位和岸桥分配相关研究现状 |
| 1.2.2 岸桥、集卡和场桥作业调度研究现状 |
| 1.2.3 岸桥突发事件持续时间预测的相关研究现状 |
| 1.2.4 相关研究进展小结 |
| 1.3 本文主要研究思路 |
| 2 基于岸桥突发事件严重程度推理的事件持续时间预测模型 |
| 2.1 问题描述 |
| 2.2 岸桥突发事件的故障树构建方法 |
| 2.2.1 岸桥突发事件的特征及分类辨析 |
| 2.2.2 岸桥突发事件的致因识别方法 |
| 2.2.3 岸桥突发事件的致因类型 |
| 2.2.4 岸桥突发事件故障树模型 |
| 2.3 基于贝叶斯网络的岸桥突发事件严重程度推理模型 |
| 2.3.1 故障树向贝叶斯网络模型的转换方法 |
| 2.3.2 贝叶斯网络模型结构和参数的确定方法 |
| 2.3.3 面向岸桥突发事件严重程度推理的贝叶斯网络模型 |
| 2.4 岸桥突发事件持续时间预测模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 考虑岸桥突发事件持续时间不确定的“泊位-岸桥”联合分配干扰恢复模型 |
| 3.1 问题描述与假设 |
| 3.2 泊位-岸桥联合分配优化模型 |
| 3.3 泊位-岸桥联合分配干扰恢复模型 |
| 3.3.1 前景理论 |
| 3.3.2 干扰恢复模型 |
| 3.3.3 干扰恢复模型性能评价指标 |
| 3.4 模型求解方法 |
| 3.4.1 启发式算法 |
| 3.4.2 遗传算法设计 |
| 3.5 算例 |
| 3.5.1 模型参数 |
| 3.5.2 结果与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于干扰恢复计划的“岸桥-集卡-场桥”集成调度优化模型 |
| 4.1 问题描述与假设 |
| 4.2 干扰恢复计划下的岸桥-集卡-场桥集成调度优化模型 |
| 4.2.1 集成调度优化模型的目标函数 |
| 4.2.2 集成调度优化模型的约束条件 |
| 4.2.3 岸桥突发事件持续期间的新约束 |
| 4.3 仿真优化求解框架 |
| 4.3.1 总体框架 |
| 4.3.2 调度优化算法设计 |
| 4.4 算例 |
| 4.4.1 模型参数 |
| 4.4.2 结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 创新点 |
| 5.3 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（7）集装箱海上运输网络运营风险评价方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景 |
| 1.1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.2 相关术语的解释 |
| 1.1.3 课题来源 |
| 1.2 集装箱海运业务流程及特征分析 |
| 1.2.1 集装箱海运主要业务流程 |
| 1.2.2 集装箱海上运输特征分析 |
| 1.3 国内外相关研究现状 |
| 1.3.1 集装箱海运风险相关研究概况 |
| 1.3.2 集装箱海运复杂网络相关研究概况 |
| 1.3.3 研究问题描述 |
| 1.4 研究目的与思路 |
| 1.5 论文主要研究内容与技术路线 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 第2章 研究基础理论与方法 |
| 2.1 复杂网络理论及其在海运交通中的研究与应用 |
| 2.1.1 复杂网络理论及其发展 |
| 2.1.2 复杂网络拓扑统计特征 |
| 2.1.3 复杂网络中心性指标 |
| 2.2 风险评价方法相关研究 |
| 2.2.1 传统风险分析方法 |
| 2.2.2 不确定性评价方法 |
| 第3章 基于风险矩阵的MCSN运营风险因素识别实证研究 |
| 3.1 本章研究背景 |
| 3.1.1 数据来与及处理 |
| 3.1.2 研究方法的选择 |
| 3.2 风险相关数据采集、分析及验证方法 |
| 3.2.1 风险因素识别及结果验证 |
| 3.2.2 风险因素发生可能性及后果度量 |
| 3.2.3 风险信息的使用及验证 |
| 3.3 集装箱海上运输运营风险因素识别及分类 |
| 3.3.1 风险分类框架体系 |
| 3.3.2 集装箱海上运输运营风险因素识别 |
| 3.4 基于实证分析的集装箱海运运营风险因素筛选 |
| 3.4.1 调研参与者基本信息分析 |
| 3.4.2 风险因素调研结果及关键风险因素筛选 |
| 3.5 讨论与验证 |
| 3.5.1 风险因素问卷调研有效性及可靠性分析 |
| 3.5.2 与同类型研究结果的比较 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 不确定环境下MCSN风险建模及评价研究 |
| 4.1 本章研究背景 |
| 4.1.1 数据来源 |
| 4.1.2 研究方法的选择 |
| 4.2 基于模糊置信规则的贝叶斯网络推理 |
| 4.2.1 FBRBN研究步骤 |
| 4.2.2 风险参数分析 |
| 4.2.3 置信规则库 |
| 4.2.4 贝叶斯网络 |
| 4.2.5 风险值量化方法 |
| 4.2.6 敏感性分析方法 |
| 4.3 集装箱海运运营安全关键风险因素评价案例研究 |
| 4.3.1 风险参数的确定 |
| 4.3.2 风险因素评价置信规则库的建立 |
| 4.3.3 风险因素评价 |
| 4.3.4 基于贝叶斯网络的风险推理 |
| 4.3.5 关键分析因素的排序 |
| 4.3.6 FBRBN模型的敏感性分析 |
| 4.4 讨论与验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 MCSN拓扑结构分析及航线重要性评价研究 |
| 5.1 本章研究背景 |
| 5.1.1 数据来源及处理 |
| 5.1.2 研究方法的选择 |
| 5.2 集装箱海上运输网络模型的构建 |
| 5.3 集装箱班轮运输航线权重计算方法 |
| 5.3.1 基于多中心性的港口重要性评价 |
| 5.3.2 集装箱运输航线重要性评价 |
| 5.4 集装箱海上运输网络案例研究 |
| 5.4.1 样本网络拓扑统计特征分析 |
| 5.4.2 样本网络拓扑结构中心性分析 |
| 5.4.3 综合中心性评价及航线权重计算 |
| 5.5 讨论与验证 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 基于证据推理法的MCSN韧性评价方法研究 |
| 6.1 本章研究背景 |
| 6.1.1 数据来源 |
| 6.1.2 研究方法的选择 |
| 6.2 集装箱海上运输网络韧性评价方法 |
| 6.2.1 研究步骤 |
| 6.2.2 MCSN综合运营安全水平层次模型 |
| 6.2.3 证据推理法 |
| 6.2.4 效用值计算方法 |
| 6.2.5 MCSN韧性评价指标 |
| 6.3 案例研究 |
| 6.3.1 区域运营网络安全水平层次模型的建立 |
| 6.3.2 航线风险状态分析 |
| 6.3.3 MCSN综合运营安全水平度量 |
| 6.3.4 MCSN韧性评价 |
| 6.4 讨论与验证 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 研究工作总结 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及参加的科研项目 |
| 附录A |
| 附录B |
| 附录C |
| 附录D |
| 附录E |
| 附录F |
（8）水利枢纽船舶过闸—泊位联合调度模型与方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 论文研究背景 |
| 1.2 论文研究目标和意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 船闸调度问题 |
| 1.3.2 泊位分配问题 |
| 1.3.3 船闸泊位联合调度问题 |
| 1.4 论文主要研究内容及结构安排 |
| 2 并行多闸室船闸调度问题研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 船闸调度的基本概念 |
| 2.3 并行多闸室船闸调度问题描述 |
| 2.3.1 闸室排档子问题 |
| 2.3.2 闸次调度子问题 |
| 2.4 并行多闸室船闸调度问题求解方法研究 |
| 2.4.1 混合整数线性规划方法 |
| 2.4.2 CombinatorialBenders分解方法 |
| 2.4.3 启发式求解方法 |
| 2.5 自适应大邻域搜索算法与多重排序最佳排船算法简介 |
| 2.5.1 多重排序最佳排船算法基本原理 |
| 2.5.2 自适应大邻域搜索算法简介 |
| 2.6 基于自适应大邻域搜索的启发式算法求解并行多闸室船闸调度问题 |
| 2.6.1 初始化 |
| 2.6.2 破坏算子的设计 |
| 2.6.3 修复算子的设计 |
| 2.6.4 新解接受标准设定 |
| 2.6.5 自适应大邻域搜索求解船闸调度问题实施步骤 |
| 2.7 算例仿真与分析 |
| 2.7.1 算例介绍及算法参数设置 |
| 2.7.2 单个闸室船闸结构 |
| 2.7.3 并行多闸室船闸结构 |
| 2.7.4 自适应大邻域搜索算法求解船闸调度问题性能分析 |
| 2.8 本章小结 |
| 3 集装箱码头泊位分配问题研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 集装箱码头物流运作概述 |
| 3.2.1 集装箱码头功能 |
| 3.2.2 集装箱码头物流运作 |
| 3.3 泊位分配问题描述及相关数学模型 |
| 3.3.1 离散泊位分配问题 |
| 3.3.2 连续泊位分配问题泊位-时间耦合坐标系建立 |
| 3.3.3 连续泊位分配问题非线性模型 |
| 3.4 泊位分配问题求解方法及约束处理方法研究 |
| 3.4.1 自适应大邻域搜索算法求解离散泊位分配问题 |
| 3.4.2 连续泊位分配问题求解及约束处理方法研究 |
| 3.5 快速非支配排序遗传算法基本理论 |
| 3.6 改进快速非支配排序遗传算法求解连续泊位分配问题 |
| 3.6.1 改进快速非支配排序遗传算法 |
| 3.6.2 改进快速非支配排序遗传算法求解连续泊位分配问题关键技术 |
| 3.7 算例仿真与分析 |
| 3.7.1 第一组算例 |
| 3.7.2 第二组算例 |
| 3.8 本章小结 |
| 4 船闸与泊位联合调度问题研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 船闸与泊位联合调度问题描述 |
| 4.3 船闸泊位联合调度问题的混合整数线性规划模型建立 |
| 4.3.1 目标函数选取 |
| 4.3.2 约束条件 |
| 4.4 算例仿真与分析 |
| 4.4.1 算例产生 |
| 4.4.2 算例结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 船闸与泊位联合调度问题的启发式求解方法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 量子二进制引力搜索算法简介 |
| 5.3 模糊逻辑控制基本理论 |
| 5.4 基于模糊控制的量子二进制引力搜索算法 |
| 5.4.1 模糊化 |
| 5.4.2 逻辑推理 |
| 5.4.3 解模糊化 |
| 5.5 启发式算法求解船闸泊位联合调度问题 |
| 5.5.1 求解框架 |
| 5.5.2 0-1优化主问题求解 |
| 5.5.3 基于禁忌搜索以及大邻域搜索算法求解单闸室船闸调度子问题 |
| 5.5.4 自适应大邻域搜索算法求解离散泊位分配子问题 |
| 5.6 算例仿真与分析 |
| 5.6.1 单闸室船闸调度子问题测试结果与分析 |
| 5.6.2 船闸与泊位联合调度问题测试结果与分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 主要研究工作 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
| 附录2 攻读博士学位期间参与的科研项目 |
（9）QW集装箱码头泊位资源分配优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 前言 |
| 1.1 选题的来源、目的及意义 |
| 1.1.1 选题来源 |
| 1.1.2 选题目的 |
| 1.1.3 选题意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 单一泊位分配问题优化研究状况 |
| 1.2.2 泊位和机械资源配置联合优化研究状况 |
| 1.2.3 其他相关文献研究状况 |
| 1.2.4 发展趋势 |
| 1.2.5 存在的问题 |
| 1.3 研究目标、内容、拟解决的关键问题 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 拟解决的关键问题 |
| 1.4 研究方法及技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第2章 相关理论基础 |
| 2.1 集装箱码头简介 |
| 2.1.1 集装箱码头的基本设施 |
| 2.1.2 集装箱码头分类 |
| 2.2 集装箱码头泊位系统分析 |
| 2.2.1 集装箱码头泊位系统要素与组成 |
| 2.2.2 集装箱码头泊位资源的节点地位 |
| 2.2.3 集装箱码头泊位系统集成内涵及形式 |
| 2.2.4 集装箱码头泊位系统VPT集成 |
| 2.3 集装箱码头泊位资源分配理论 |
| 2.3.1 泊位资源分配定义 |
| 2.3.2 泊位资源分配分类 |
| 2.3.3 泊位资源分配影响因素 |
| 2.4 遗传算法 |
| 2.4.1 遗传算法概念 |
| 2.4.2 遗传算法特点 |
| 2.4.3 遗传算法基本用语 |
| 2.4.4 遗传算法基本原理与方法 |
| 第3章 QW集装箱码头泊位资源分配优化模型建立 |
| 3.1 QW集装箱码头简介 |
| 3.1.1 QW集装箱码头介绍 |
| 3.1.2 QW集装箱码头泊位资料 |
| 3.1.3 QW集装箱码头航线资料与分布 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.2.1 QW集装箱码头泊位分配现状 |
| 3.2.2 泊位分配优化模型的应用价值 |
| 3.3 优化模型的构建 |
| 3.3.1 模型假设 |
| 3.3.2 动态船舶连续型泊位分配模型 |
| 3.4 算法设计 |
| 3.4.1 编码方案 |
| 3.4.2 适应度函数确定 |
| 3.4.3 遗传操作 |
| 3.4.4 算法控制 |
| 3.4.5 算法终止条件 |
| 第4章 QW集装箱码头泊位资源分配优化模型求解 |
| 4.1 数据取样与处理 |
| 4.2 模型求解 |
| 4.3 优化结果分析 |
| 4.4 模型应用 |
| 第5章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 部分程序代码 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 |
| 致谢 |
（10）多岸桥协作模式下的集卡运输路径仿真优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究主要内容和技术路线 |
| 第2章 集装箱码头进出口作业系统 |
| 2.1 集装箱码头布局 |
| 2.2 集装箱码头装卸搬运机械 |
| 2.3 集装箱装卸工艺流程 |
| 2.3.1 装卸桥-跨运车工艺流程 |
| 2.3.2 装卸桥-龙门起重机工艺流程 |
| 2.4 集装箱进出口业务流程 |
| 2.5 集装箱码头进出口作业模式 |
| 2.5.1 “作业线”模式与“作业面”模式 |
| 2.5.2 独立装卸作业模式与混合装卸作业模式 |
| 2.5.3 交叉混合装卸作业模式 |
| 2.5.4 多岸桥协作模式 |
| 第3章 集卡路径优化模型 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 假设条件 |
| 3.3 数学模型构建 |
| 3.3.1 符号及含义 |
| 3.3.2 决策变量 |
| 3.3.3 数学模型 |
| 第4章 算法设计与模型求解 |
| 4.1 遗传算法介绍 |
| 4.1.1 算法思想 |
| 4.1.2 算法流程 |
| 4.2 实际算例 |
| 4.3 算法实现 |
| 4.3.1 流程设计 |
| 4.3.2 编码方式 |
| 4.3.3 适应度函数 |
| 4.3.4 初始种群 |
| 4.3.5 选择算子 |
| 4.3.6 交叉算子 |
| 4.3.7 变异算子 |
| 4.3.8 终止条件 |
| 4.4 优化结果分析 |
| 4.4.1 遗传算法求解结果 |
| 4.4.2 传统模式结果 |
| 第5章 “多岸桥协作模式”集卡配置研究 |
| 5.1 FlexTerm软件介绍 |
| 5.2 仿真步骤 |
| 5.2.1 系统调研 |
| 5.2.2 确定系统仿真目标 |
| 5.2.3 建立系统模型 |
| 5.2.4 确定仿真算法 |
| 5.2.5 建立仿真模型 |
| 5.2.6 运行仿真模型 |
| 5.2.7 仿真结果分析 |
| 5.2.8 仿真结果输出 |
| 5.3 集卡配置仿真模型 |
| 5.3.1 仿真情景 |
| 5.3.2 关键技术实现 |
| 5.3.3 对象参数设置 |
| 5.4 仿真结果分析 |
| 第6章 研究结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及参加的科研项目 |
| 附录 |
四、集装箱码头(泊位)两维评估模型研究（论文参考文献）
- [1]集装箱班轮的港口运行时间规律及其应用研究[D]. 宋云婷. 大连海事大学, 2021(04)
- [2]基于系统动力学的长海县陆岛运输码头泊位供需匹配研究[D]. 庄慧敏. 大连海事大学, 2020(01)
- [3]集装箱船舶抵港时间不均匀性与泊位调度优化研究[D]. 马梦頔. 东南大学, 2020(01)
- [4]考虑潮汐影响的连续型泊位指派与岸桥分配联合优化研究[D]. 王洪岩. 大连海事大学, 2020(01)
- [5]缩进式-顺岸式混合泊位集装箱码头岸边资源优化分配研究[D]. 王迎春. 武汉理工大学, 2020(08)
- [6]考虑岸桥突发事件的集装箱码头调度优化研究[D]. 于旭会. 大连理工大学, 2019(08)
- [7]集装箱海上运输网络运营风险评价方法研究[D]. 万程鹏. 武汉理工大学, 2018(07)
- [8]水利枢纽船舶过闸—泊位联合调度模型与方法研究[D]. 季彬. 华中科技大学, 2018(05)
- [9]QW集装箱码头泊位资源分配优化研究[D]. 黄卫华. 中国石油大学(华东), 2017(07)
- [10]多岸桥协作模式下的集卡运输路径仿真优化研究[D]. 向升斌. 武汉理工大学, 2017(02)