集裝箱港口閘口及堆場作業(yè)優(yōu)化研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、近年來,我國大陸集裝箱吞吐量不斷攀升。很多地方集裝箱港口面臨著吞吐量不斷攀升的壓力,部分港口由于生產(chǎn)效率較低,導(dǎo)致港口服務(wù)不能滿足需求,港口操作效率日益成為制約港口發(fā)展的瓶頸,集裝箱港口的操作流程亟需優(yōu)化。本文的目的是優(yōu)化集裝箱港口的作業(yè)方式,提高港口的作業(yè)效率。
  論文首先介紹了RFID技術(shù)的組成部分及工作原理,分析了RFID技術(shù)在閘口作業(yè)和堆場作業(yè)中的應(yīng)用,其次研究了閘口效率評估及優(yōu)化和堆場作業(yè)優(yōu)化等問題。在閘口效率評估及優(yōu)

2、化部分,探討 RFID技術(shù)對閘口效率的影響,并以寧波大榭港閘口為例,比較了使用RFID技術(shù)前后集卡過閘的平均逗留時間,結(jié)果表明 RFID技術(shù)能提高閘口作業(yè)效率。同時將閘口的服務(wù)等級依據(jù)服務(wù)時間劃分為優(yōu)質(zhì)服務(wù)、一般服務(wù)和劣質(zhì)服務(wù)等三個等級,確定在不同服務(wù)水平下的最少開閘數(shù)量,為閘口的生產(chǎn)作業(yè)提供參考。在堆場作業(yè)優(yōu)化部分,以翻箱時間最短為目標研究堆場翻箱問題。計算堆場翻箱時間時,以單個“貝”為研究對象,將堆場翻箱過程分解,運用脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)

3、絡(luò)( Pulse Coupled Neural Network, PCNN)模型優(yōu)化堆場翻箱路徑,提高堆場翻箱效率。
  本文的研究具有重要的現(xiàn)實意義:(1)減少閘口處的擁堵,提高閘口處的通行效率,在保證閘口通行效率的情況下為港口節(jié)省人力成本和閘口建設(shè)費用;(2)集卡進港時,以“網(wǎng)上預(yù)約”代替“碼頭前沿預(yù)約”,優(yōu)化了集卡進閘作業(yè)流程,減少了閘口預(yù)約作業(yè)量;(3)減少堆場翻箱時間,節(jié)約集卡在堆場等候時間,加快集卡進港提箱速度,改善堆

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