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集装箱港口堆场箱位数的二阶段随机规划方法
  • ISSN号:1006-7043
  • 期刊名称:哈尔滨工程大学学报
  • 时间:2013.12.12
  • 页码:1520-1523
  • 分类:U651.5[交通运输工程—港口、海岸及近海工程;交通运输工程—船舶与海洋工程]
  • 作者机构:[1]大连理工大学建设工程学部,辽宁大连116023
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(51079022, 51279026)
  • 相关项目:低碳型港口陆域布局与生产调度系统的协同优化研究
中文摘要:

针对集装箱港口堆场平面箱位数确定的问题,在分析集装箱港口装卸流程的基础上,考虑集装箱种类、装卸工艺、堆场单位空间成本和收益等,将堆场日最大箱位数作为随机变量,以堆场利润最大为目标,建立带补偿的二阶段随机规划模型。第一阶段以堆场利润最大为目标,第二阶段以惩罚函数最小为目标,求解堆场所需空间容量,进而确定堆场平面箱位数。算例结果表明:二阶段随机规划得出的结果小于规范计算结果。通过分析得出二阶段随机规划能有效降低不平衡系数等不确定性因素的影响,节约土地资源成本;并博弈堆场收益、成本及装卸工艺,得到最优平面箱位数。

英文摘要:

While focusing on the determination of the number of flat containers in port, on the basis of the analysis of the loading and unloading process, considering different types of containers, handling technology, unit space cost and the income of the yard, a two-stage stochastic programming model with compensation matrix was established. In the model, the yard maximum profits and maximum number of containers per day at the yard were considered as the target and random variable respectively. To solve the required yard capacity and therefore determine the number of fiat containers, the maximum profit was considered as the target at the first stage, and the minimum penalty func- tion was considered as the target at the second stage. The results taken from an example showed that the outcome from the two-stage stochastic programming is less than that derived from the standard. Through the analysis of the example, we were able to draw the conclusion that the two-stage stochastic programming can effectively reduce the impact of uncertainties, save costs of land resources, increase the income of the yard, and decrease handling tech- nology costs to obtain the optimal number of flat containers.

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期刊信息
  • 《哈尔滨工程大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国工业和信息化部
  • 主办单位:哈尔滨工程大学
  • 主编:杨士莪
  • 地址:哈尔滨市南岗区南通大街145号1号楼
  • 邮编:150001
  • 邮箱:xuebao@hrbeu.edu.cn
  • 电话:0451-82519357
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-7043
  • 国内统一刊号:ISSN:23-1390/U
  • 邮发代号:14-111
  • 获奖情况:
  • 工信部科技期刊评比"优秀期刊奖",中国高校科技期刊评比"精品期刊奖","北方十佳期刊奖",首届黑龙江省政府出版奖--优秀期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),波兰哥白尼索引,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
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