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作者：李兴春;李明泽;曾庆成;杨昂;
单位：大连海事大学航运经济与管理学院;
摘要：自动化集装箱码头中岸桥和自动引导车(automated guided vehicle,AGV)紧密衔接,需要统筹规划以追求整体最优。为了提高岸桥和AGV作业系统的协同性,提出了一个双层优化模型,同时决策岸桥和AGV的配置与作业顺序。在AGV自动路径寻优模式下,为控制其行驶时间的不确定,本文基于码头历史作业数据,采用分布鲁棒优化方法刻画AGV行驶时间,建立模糊机会约束控制岸桥等待风险,构建数据驱动的双层优化模型并得到等价形式。为求解该模型,基于L-shaped算法框架,设计一种结合模拟退火算法和邻域搜索算法的自适应大邻域搜索算法求解。实验结果表明:本文模型算法能够有效提高岸桥和AGV调度的协同性,成功解决实际作业规模案例,提升整体运输体系效能。
关键词：自动化集装箱码头;;数据驱动;;L-shaped算法;;分布鲁棒优化
基金资助：国家自然科学基金资助项目(72203029);; 教育部人文社会科学研究基金资助项目(22YJCZH210)
