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    基于目標(biāo)工程的自動(dòng)化集裝箱堆場優(yōu)化仿真系統(tǒng)研究

    2019-05-21 04:53閆廣利黃元濤孫佳隆
    中國新技術(shù)新產(chǎn)品 2019年6期
    關(guān)鍵詞:仿真

    閆廣利 黃元濤 孫佳隆

    摘 要:為配合日照港新建自動(dòng)化集裝箱堆場的優(yōu)化建設(shè),利用AnyLogic仿真平臺,搭建了基于多智能體(multi-agent)的設(shè)備控制系統(tǒng)(ECS)仿真模型,研究集裝箱碼頭建模、設(shè)備調(diào)度優(yōu)化及數(shù)據(jù)庫驅(qū)動(dòng)測試等關(guān)鍵技術(shù)。系統(tǒng)仿真日照港新建自動(dòng)化集裝箱堆場作業(yè)流程,對自動(dòng)化集裝箱堆場堆放策略、堆場布局、堆場設(shè)備分配和運(yùn)輸規(guī)劃進(jìn)行驗(yàn)證和優(yōu)化,為最終決策提供參考依據(jù)。

    關(guān)鍵詞:AnyLogic;自動(dòng)化集裝箱堆場;設(shè)備控制系統(tǒng);仿真

    中圖分類號:U653 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

    0 引言

    隨著集裝箱運(yùn)輸量的大幅增加,集裝箱碼頭運(yùn)營商必須提高吞吐量,以滿足不斷增長的需求。目前,碼頭提高集裝箱吞吐量的方式僅有2種:物理擴(kuò)張或提高集裝箱碼頭運(yùn)作效率。然而,物理擴(kuò)張依賴許多外部因素(象土地可用性、政治、財(cái)務(wù)可行性、大量資本可用性等),這些因素可能會影響投資決策。因此,集裝箱碼頭的性能提升更可能依賴碼頭業(yè)務(wù)流程的優(yōu)化和改進(jìn),其中最主要的2個(gè)影響因素為更合理的資源管理分配和新技術(shù)、新設(shè)備投入。

    近年來,隨著計(jì)算機(jī)仿真技術(shù)的引入,利用仿真技術(shù)作為輔助工具逐漸成為提高集裝箱碼頭運(yùn)作效率的重要手段。利用仿真技術(shù)不僅能夠驗(yàn)證和優(yōu)化碼頭布局、設(shè)備資源分配以及作業(yè)流程,為集裝箱碼頭的生產(chǎn)調(diào)度提供準(zhǔn)確有效的決策支持,還可以大大減少集裝箱碼頭運(yùn)營成本。

    1 問題描述

    為提高日照港新建集裝箱堆場利用率,現(xiàn)有以下要求:

    1)進(jìn)出口集裝箱分別按箱區(qū)和貝位2種集裝箱堆放策略進(jìn)行堆放時(shí)作業(yè)效率對比;

    2)集裝箱堆放層高分別為3/4/5/6層時(shí)作業(yè)效率的對比;

    根據(jù)上述要求,利用ECS仿真系統(tǒng)進(jìn)行仿真,給出最佳的集裝箱堆放方案。

    2 建模與仿真

    基于multi-agent的仿真系統(tǒng)使物流和制造業(yè)等傳統(tǒng)領(lǐng)域的模型更加靈活易用。該文利用仿真平臺AnyLogic,搭建基于multi-agent的ECS仿真系統(tǒng),對上述問題進(jìn)行仿真對比,仿真結(jié)果為最終決策提供參考。

    2.1 基于multi-agent的ECS建模

    基于Agent建模,從實(shí)際應(yīng)用角度出發(fā),是本質(zhì)上分散化,及個(gè)體為中心(系統(tǒng)層的反面)的建模。確定主動(dòng)實(shí)體,即智能體(可以是人、物體、產(chǎn)品、項(xiàng)目等),定義他們的行為(狀態(tài)、反應(yīng)),把它們放到一個(gè)中心環(huán)境中,或可建立連接。

    根據(jù)ECS系統(tǒng)的組成、特點(diǎn)以及其中實(shí)體對象及其相互關(guān)系,可以將ECS抽象分為如圖1所示的多種Agent,并將其分為2類:資源/設(shè)備控制決策Agent和資源/設(shè)備執(zhí)行Agent,前者主要實(shí)現(xiàn)各個(gè)環(huán)節(jié)資源/設(shè)備的分配管理,后者則是實(shí)現(xiàn)單個(gè)設(shè)備的具體執(zhí)行過程控制/資源的存取調(diào)度。

    基于multi-agent的ECS模型主要實(shí)現(xiàn)的智能體包括主智能體Main、任務(wù)智能體JOB_Q、ECS控制器智能體Controller、場橋控制智能體ARMG_Controller、場橋智能體CraneARMG、岸橋控制智能體QC_Controller、岸橋智能體CraneQC、內(nèi)集卡智能體CNTR_Truck、集裝箱智能體Containers和箱區(qū)智能體CArea,具體為:

    (1)Main定義了仿真模型中的初始參數(shù)和邊界條件,構(gòu)成模型運(yùn)行的外部條件。其主要功能有:根據(jù)方案實(shí)現(xiàn)堆場箱區(qū)及車場布置、港內(nèi)設(shè)備及道路交通網(wǎng)的配置;實(shí)現(xiàn)與本地?cái)?shù)據(jù)庫或其他相關(guān)系統(tǒng)(象TOS等)的對接;2D/3D實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)顯示整個(gè)模型的運(yùn)行過程;以圖表形式實(shí)時(shí)展示模型運(yùn)行過程中的數(shù)據(jù)指標(biāo)和狀態(tài)變化。

    (2)JOB_Q用于保存來自本地?cái)?shù)據(jù)庫或TOS的任務(wù),包括任務(wù)類型、任務(wù)起始位置、任務(wù)終點(diǎn)位置、任務(wù)集裝箱編號等信息。

    (3)Controller作為整個(gè)模型的主控制器,主要負(fù)責(zé)將任務(wù)拆解、分發(fā)給Truck_Controller、QC_Controller和ARMG_Controller,并記錄資源/設(shè)備相關(guān)信息,其狀態(tài)流程如圖2所示。

    (4)ARMG_Controller是ECS模型中所有場橋的控制器。ARMG_Controller中配有2個(gè)資源池:ARMG資源池和任務(wù)資源池,前者存儲了模型中所有ARMG Agent和狀態(tài),后者則記錄了ARMG_Controller接收到的所有任務(wù)及其狀態(tài)。ARMG_Controller通過調(diào)度算法為當(dāng)前任務(wù)分配合適的ARMG資源。

    (5)CraneARMG模擬場橋的裝卸作業(yè)過程。智能體由ARMG大車、小車和吊具3套狀態(tài)流程圖組成,分別實(shí)現(xiàn)ARMG平行箱區(qū)運(yùn)動(dòng)、小車垂直箱區(qū)運(yùn)動(dòng)和吊具垂直運(yùn)動(dòng),協(xié)同完成箱區(qū)內(nèi)集裝箱的裝卸作業(yè)。

    (6)QC_Controller與ARMG_Controller的功能類似,不作贅述。

    (7)CraneQC與CraneARMG的功能類似,不作贅述。

    (8)CNTR_Truck模擬內(nèi)集卡的作業(yè)過程。在港口裝卸作業(yè)中,內(nèi)集卡運(yùn)動(dòng)過程可拆分為2個(gè)階段:移動(dòng)到起始位置(箱區(qū)/船的指定貝位);移動(dòng)到終點(diǎn)位置(船/箱區(qū)的指定貝位、車場)。

    (9)Containers根據(jù)導(dǎo)入的集裝箱數(shù)據(jù)和CArea生成堆場地圖,并存儲ECS模型執(zhí)行過程中的所有集裝箱信息。

    (10)CArea提供箱區(qū)貝位數(shù)、排數(shù)和集裝箱層高3個(gè)參數(shù)的輸入,制定每個(gè)箱區(qū)的規(guī)格;CArea保存了一個(gè)箱區(qū)固定坐標(biāo)位置,配合Containers可以找到堆場中每個(gè)集裝箱的位置。

    2.2 輸入條件

    該自動(dòng)化集裝箱堆場為順岸式布置,采用“單小車岸橋 + 內(nèi)集卡 + 自動(dòng)化軌道吊”的裝卸工藝,共有2個(gè)泊位,每個(gè)泊位配有3臺岸橋,岸橋與內(nèi)集卡的機(jī)械配比約為1︰3,單船裝/卸300~500箱,整個(gè)堆場共有8臺場橋。

    為便于建模,ECS模型內(nèi)設(shè)備速度均設(shè)為勻速,設(shè)備速度參數(shù)見表1。

    2.3 仿真結(jié)果分析

    根據(jù)上述問題描述和輸入條件,利用ECS仿真系統(tǒng)分別進(jìn)行不同集裝箱堆放策略和不同集裝箱堆放層高2組對比試驗(yàn),每組反復(fù)運(yùn)行10次,得出的對比結(jié)果如下。

    2.3.1 不同集裝箱堆放策略執(zhí)行效率對比

    從表2中可以看出,進(jìn)出口箱按箱區(qū)堆放比按貝位堆放平均作業(yè)時(shí)間減少5.63 %左右。

    ARMG裝卸效率也略有差異,如圖3所示。

    2.3.2 不同集裝箱堆放層高對比

    從圖4中可以看出,集裝箱堆放5層時(shí),作業(yè)時(shí)間最短。不同堆放層高下ARMG平均效率也存在一定差距,其中:堆放5層時(shí),ARMG效率最高;堆放3層時(shí),ARMG效率最低;堆放4層、6層時(shí),ARMG效率基本一致。

    3 結(jié)語

    根據(jù)上述仿真結(jié)果,當(dāng)堆場采用按箱區(qū)堆放策略、堆放層高為5層時(shí)作業(yè)效率最高。采用基于multi-agent的ECS模型能夠較為真實(shí)地對自動(dòng)化集裝箱堆場的裝卸作業(yè)流程進(jìn)行仿真,可有效地對自動(dòng)化集裝箱堆場布局、策略和設(shè)備分配進(jìn)行驗(yàn)證和優(yōu)化,為自動(dòng)化集裝箱堆場的作業(yè)和規(guī)劃布置提供決策支持。

    參考文獻(xiàn)

    [1]王剛,魏眾,關(guān)偉.基于Multi-Agent的港口集裝箱碼頭物流作業(yè)系統(tǒng)集成優(yōu)化研究[J].物流技術(shù),2007,26(4):31-33,46.

    [2]席釕姿,張峰.基于多智能體技術(shù)的物流運(yùn)輸調(diào)度系統(tǒng)分析[J].物流工程與管理,2017(5):75-78.

    [3]魏星,劉影,劉曉明,等.AnyLogic系統(tǒng)仿真環(huán)境[C]//中國航空學(xué)會信號與信息處理專業(yè)全國第八屆學(xué)術(shù)會議論文集.北京:北京航空航天大學(xué)出版社,2004:166-169.

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