毕业答辩-集装箱码头中转箱智能卸船选位算法研究

集装箱码头中转箱智能卸船选位算法研究答辩人：指导教师：答辩日期：2022年5月25日目录CONTENT绪论01中转智能卸船选位算法研究问题分析02中转箱选位模型构建03中转箱智能卸船算法设计04算例分析05结论与展望0601绪论

虽然中国国内已经对国际集装箱码头生产管理难题开展了一定程度的研讨，并出现了用于生产实际的管理信息系统相关研究仍存在深度不足、缺乏对不确定因素和干扰的应对能力等局限。

由于装卸作业的复杂化以及市场对装卸效能需求的增加，传统的调配与安排方法越来越成为影响港口作业效能提升的主要原因国内研究深度不足码头管理和市场矛盾激烈装卸效能需求增加

世界各大港口所面对的管理和市场问题愈来愈大，减少港口的运输成本，提升集装箱的运输质量、中转效益，成为所有码头关心的重点问题。选题背景研究目标合理界定场中转箱装卸问题的研究边界、决策依据和决策内容。目标1科学地表现出集装箱码头堆场场地的策划问题，构建表征该学术问题的数学模型。目标2探索针对场地策划模型的相关智能算法、提出相关算例方法。目标3研究目标延迟符号研究优势0201030506有助于在一定程度上减少港口堆场作业的时间，提高整体作业效率。有助于固化业务水平，提高策划质量。有助于减轻场地策划人员的工作强度，促其转变为规则制定者。有助于提高港口堆场的空间利用率和港口通过能力，降低生产作业成本。有助于提高港口的装卸作业水平。有助于稳定决策质量，避免人为过失的发生。研究优势0402问题分析研究思路中转箱业务概述选位问题分析阐述传统模式弊端提出解决方法本章小结对中转箱主要作业流程进行描述，再以此为基础上进行步骤细化。描述传统人工模式下的弊端，引申出后续的解决方法。基于传统人工模式的弊端，针对性的提出实时选位模式。对本章进行总结。基于中转业务流程对选位问题进行描述，并提出决策因素。03模型构建模型构建构建目标函数及约束模型归纳本章小结模型符号定义列出目标函数以及必要约束条件。确定模型维度、模型参数以及决策变量。对模型和约束进行总结归纳得出总目标函数。对本章进行总结机械可用性

设备就近原则

轻重箱分开堆放

贝位充分利用

泊位就近原则

亏位数最小化

模型构建目标函数解决方案约束

模型归纳

04算法设计算法设计蒙特卡洛树搜索算法MCTS需要处理的问题通常是当搜寻空间已经足够大，而又无法计算得到所有子树的价值时，所产生的一个相对有效的搜寻策略，其优点之一便是能够有效防止计算陷入局部最优解。基本MCTS思想MCTS算法步骤算法设计01选择策略选择是指找到目前认为最有可能会走到的一个未被评估的局面进行选择。010402扩展策略扩展是指根据指定的扩展策略，将新的节点添加到树中。030203模拟策略模拟是在基于随机的基础上，模拟博弈的过程，通过制定好的模拟策略，从当前节点开始模拟，直至终止。04回溯策略回溯，是模拟之后，将模拟结果的信息从博弈树叶节点开始，向上逐层回溯给各自父节点的过程。最终会回溯到根节点。算法设计卸船中转箱的选位模拟流程

05算例分析算例分析码头堆场集装箱初始堆存状态40ft尺寸箱20ft尺寸箱算例分析选位结果算法分析

随着迭代次数的逐渐递增，蒙特卡洛树搜索算法的评估值函数值变化如上图所示。随着迭代次的逐渐增加，蒙特卡洛搜索算法的收敛效果就逐渐趋于平稳，当达到400次左右时