基于Benders分解算法的弹性港口资源协同优化：堆场空间模板与龙门吊调度的整合策略

为解决港口吞吐量激增导致的堆场拥堵问题，上海海事大学团队提出弹性子区块(resilient subblock)与龙门吊(YCs)协同调度的两阶段优化模型。研究采用Benders分解算法破解传统启发式算法局部最优困境，实验证明该方法能显著提升堆场空间利用率23%，降低龙门吊空转能耗15%，为智慧港口建设提供精确管理范式。

　　

随着全球贸易量持续攀升，海运承担着90%的国际货物运输重任，港口作为海陆联运的关键节点，其运作效率直接影响国际贸易流通。近年来码头岸桥技术的进步使运营瓶颈转移至堆场区域，传统固定子区块(fixed subblock)管理模式暴露空间利用率低、设备调度僵化等缺陷。尤其当面对不同船型的差异化需求时，固定尺寸的子区块常导致20%-30%的堆场空间浪费，而龙门吊(yard crane, YC)跨区块作业又会产生额外能耗。这种资源错配现象促使学界探索更精细化的管理策略。

上海海事大学的研究团队在《Ocean 》发表的研究中，创新性地提出"弹性子区块+智能调度"双轮驱动策略。通过建立两阶段混合整数规划模型，首次实现堆场空间模板与龙门吊部署的联合优化。区别于传统启发式算法，研究采用Benders分解(BD)算法将复杂问题分解为主问题(MP)和子问题(SP)，通过迭代生成Benders cut确保收敛至全局最优。实验采用Gurobi 10.0.1求解器，在Intel Xeon W-2245工作站完成验证。

模型构建
研究建立包含218个决策变量的数学模型，第一阶段生成弹性子区块模板时引入"集装箱组-子区块"动态映射机制，允许子区块尺寸根据船舶需求弹性调整。第二阶段YC调度模型创新性地加入"时空冲突检测矩阵"，确保设备移动路径最优。关键约束包括：每个集装箱组必须分配至连续子区块，YC单时段作业量不超过额定效率η_YC=35TEU/h。

算法设计
开发的BD算法将原问题分解为：MP处理空间分配整数变量，SP验证YC调度可行性。当SP返回不可行解时，生成"可行性割平面"反馈至MP。数值实验显示，该算法在5000TEU吞吐量案例中，10分钟内收敛到0.1%最优间隙，较CPLEX求解速度提升8倍。

管理启示
敏感性分析揭示：当YC效率提升至40TEU/h时，总成本下降12%；而YC购置成本增加20%仅导致总成本上升3.5%，证明设备效率提升比单纯增加数量更具经济效益。弹性子区块策略使堆场空间利用率从传统模式的68%提升至91%。

这项研究为港口管理提供了三大突破：一是首创弹性资源协同优化框架，二是开发出可处理超大规模问题的BD算法，三是量化了设备参数对运营成本的影响规律。该成果尤其适用于"一带一路"沿线枢纽港的智能化改造，为全球港口应对20000TEU级超大型集装箱船运营挑战提供了理论支撑。论文中构建的数学模型已被上海洋山港第四期自动化码头采纳测试，初步实现堆场周转效率提升19%的实践成效。