考虑作业状态能耗的铁路集装箱中心站装卸设备协同调度

摘要

为解决铁路集装箱中心站内装卸设备间的高能效协同调度问题，首先分析集装箱装卸作业流程中的设备衔接情况，界定集装箱运输任务中装卸设备的不同作业状态，并分类量化其能源消耗；然后以装卸作业完工时间最短和总能耗最低为目标，构建综合考虑轨道门吊、集卡与正面吊协同作业过程的调度优化模型。为求解该模型，基于快速非支配排序遗传算法的核心思想，结合基于区域中心的贪婪变邻域搜索机制和微进化算法的优势基因保存机理，设计出混合多目标优化算法，并通过不同规模算例验证了模型与算法的可行性和有效性。结果表明，在较小的任务规模下，相较于传统遗传算法和快速非支配排序遗传算法，混合多目标优化算法的求解质量最优，其求解精度达到Gurobi求解器的96%,求解时间缩短92%;在大规模算例中，微进化机理和贪婪变邻域搜索机制的引入有效提高了混合多目标优化算法的寻优能力，提高了收敛效率，使其在求解速度与快速非支配排序遗传算法相近的前提下，求解质量提升约20%,且该优势会随着集装箱装卸任务量的增加而愈发显著。

关键词

集装箱运输 / 协同调度 / 混合多目标优化算法 / 作业状态 / 能源消耗 / 铁路集装箱中心站