案例库 · 工程与运营 · 运营决策 · 2022–2025
太仓港调度员通过减少船舶等待每年增收约566万美元
混合整数模型加上自适应大邻域搜索取代了太仓港的人工船舶调度，减少了等待时间。
太仓港
那一手
太仓港是中国最大的内河港口之一，船舶众多，狭窄繁忙的航道经常拥堵。此前调度全靠人工，船舶到港时间波动大，很难让船舶顺畅通行。
研究人员构建了一个混合整数规划模型，涵盖船型、航线、调度优先级和靠泊规则，并用定制的自适应大邻域搜索算法求解。算法与Gurobi及港口人工调度方案进行了对比验证。
最终，智能调度系统取代了集装箱码头的人工排班，船舶等待时间和未完成船舶数量都减少了。据测算，一年内新增收入约566万美元。
为什么管用
- 人工调度无法同时看到到港船舶、航道和泊位之间的相互作用。
- 将现实的优先级和靠泊规则编码进模型，使优化结果可以直接使用，无需返工。
- 自适应大邻域搜索解决了精确求解器在运行速度上无法处理的问题。
- 可视化和数据集中使模型成为管理工具，而不仅仅是排程生成器。
值了多少将整个港口的到港视为一个优化问题聪明
可以搬走什么
当瓶颈是协调时，应该用优化器取代人工流程，而不是增加更多规则。
后来呢
该系统在太仓港苏州现代码头试点，每年节省约51.2万美元的人工和损失成本，并带来约566万美元的年收入增长。太仓港管理委员会使用该系统进行查看和监管，该方案也为智慧港口进一步发展提供了参考。
资料来源
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