基于蚁群算法的港口泊位调度优化与仿真分 类 号 密 级 U D C 单位代码 10151 基于蚁群算法的港口泊位调度优化与仿真指 导 教 师职 称教授学位授予单位大连海事大学申请学位级别学科（专业）管理科学与工程论文完成日期2010-5-5答辩日期2010-6-26答辩委员会主席- 45 -Port Berth Scheduling Optimization and Simulation Based on Ant Colony Optimization A thesis Submitted toDalian Maritime UniversityIn partial fulfillment of the requirements for the degree ofMaster of EngineeringByWang Hui(Management Science and Engineering) Dissertation/Thesis Supervisor: Professor Liu Wei05 2010大连海事大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明：本论文是在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果，撰写成博/硕士学位论文 “基于蚁群算法的港口泊位调度优化与仿真” 。除论文中已经注明引用的内容外，对论文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本论文中不包含任何未加明确注明的其他个人或集体已经公开发表或未公开发表的成果。本声明的法律责任由本人承担。学位论文作者签名： 学位论文版权使用授权书本学位论文作者及指导教师完全了解大连海事大学有关保留、使用研究生学位论文的规定，即：大连海事大学有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大连海事大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，也可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论文。同意将本学位论文收录到中国优秀博硕士学位论文全文数据库（中国学术期刊（光盘版）电子杂志社）、中国学位论文全文数据库（中国科学技术信息研究所）等数据库中，并以电子出版物形式出版发行和提供信息服务。保密的论文在解密后遵守此规定。本学位论文属于： 保 密 在 年解密后适用本授权书。 不保密 （请在以上方框内打“” ）论文作者签名： 导师签名： 日期： 年 月 日摘要在全球贸易经济越来越多的聚焦在中国的同时，为了迅速与国际贸易接轨，中国经济贸易进入快速增长时期。港口也承担起了国内外贸易的重要枢纽。但是随着国内经济贸易迅速发展，对港口的吞吐量及运营能力的要求也越来越高。目前港口的吞吐能力和港口与日俱增的业务量成为目前港口业的主要矛盾。这不仅影响到港口的运营成本以及客户的满意程度，也是影响港口竞争能力的重要因素之一。在港口运营系统中，泊位作为限制港口工作效率、吞吐量的重要环节之一，泊位的调度近年来成为港口管理者以及学者研究的重要内容。因此，如何提高泊位这个环节的运作能力，在现有的有限资源的条件下，尽可能的减少船舶在港时间，增加港口的吞吐能力是本文的主要研究对象。本文采取优化算法与仿真模型相结合的研究方法，根据泊位系统的特点，分析影响船舶停泊时间的因素，引入蚁群算法优化，将泊位调度问题转化为旅行商问题，以所有在港船舶时间最短为目标函数。同时综合考虑了岸桥资源对船舶在港时间的影响，建立数学模型，得到最佳调度方案，缩短船舶在港等待时间总和。同时利用仿真软件ProModel对泊位系统的工作流程建立仿真模型，模拟船舶到港，泊位分配及岸桥卸货整个过程。建立两个仿真模型分别模拟船舶先来先服务的泊位调度方案，以及通过蚁群算法优化得到的最佳泊位调度方案，比较这两种方案船舶在港的时间。再次验证泊位调度优化结果的有效性，同时观察在不同的调度方案下，系统中的资源及各个环节的利用率等数据，以更好的指导港口实际的泊位调度。关键词：港口；泊位调度；蚁群算法；ProModel仿真模拟ABSTRACTWith the attention of global trade and economics focusing on China, international trade and economics of China has turning into a quick developing period in order to meet the pace and need of global economics. Port is one of the most significant nexus connecting the global and domestic economics. However, along with the high speed of the development of international trade and economics, the requirement of the throughput and capacity of operation is becoming higher then ever before. The principal contradiction of port industry is incompatible of throughput capacity and the increasing service need to the port which will not only affect the cost of port management and the satisfactory of the customer, but also the competitiveness of the port. In the operation of the port system, berth is one of the most important factors of that related to the efficient of port operation and throughput. Berth scheduling has become an important research these years. The main study object of this paper is focused on improving the capacity of berth operation with limited resource we have now, in order to reduce the overall time vessels spent in the port.This paper utilizes the combination of optimized algorithm and simulation model. According to the specialty of port system, analyzes the factors that affect in-port time and imports the Ant Colony Optimization (ACO) to transform the berth scheduling issue into Traveling Salesman Problem (TSP) issue. The objective function is the least in-port time costing of all vessels. At the same time, crane resource is also one influential factor of the in-port time which is also considered in the optimization. The model was established upon all these factors and the most suitable scheduling solution was suggested by the results.The simulation model tool ProModel is used to establish the simulation system of berth system and simulate the whole process of arriving of vessels, dispatching berth and unloading by cranes. Two dispatching models which are first come first service strategy and strategy based on ACO are established to compare the in-port time differences. Verify the solution of berth scheduling optimization is effective and observe the utilization of resource and other sections in the system under these two models in order to be more useful to direct the practical port operation.Key words: Port; Berth Scheduling; Ant Colony Optimization; ProModel Simulation Model目录第一章 绪论- 1 -1.1 研究背景和意义- 1 -1.2 国内外研究现状- 2 -1.2.1港口泊位调度建模研究现状- 2 -1.2.2系统仿真技术的研究现状- 4 -1.3课题的研究内容和方法- 5 -1.4文章内容安排- 7 -第二章 基本技术方法介绍- 8 -2.1 蚁群优化算法- 8 -2.1.1蚁群优化算法的基本原理及特点- 8 -2.1.2蚁群算法描述- 9 -2.2仿真方法介绍- 12 -2.1.1 港口泊位仿真介绍- 13 -2.1.2 ProModel仿真软件介绍- 14 -第三章 泊位调度算法设计- 16 -3.1基本数学符号- 16 -3.2 数学模型- 16 -3.2.1问题描述- 16 -3.2.2目标函数- 17 -3.2.3 假设约束条件- 17 -3.2.4算法的设计与实现- 18 -3.3 实例仿真- 22 -第四章 泊位调度仿真- 25 -4.1 仿真模型的目标- 25 -4.2 泊位系统仿真模型- 25 -4.2.1模型假设- 25 -4.2.2建立基本模型元素- 25 -4.3仿真模型的设计和实现- 26 -4.3.1