基于对抗强化学习的鲁棒性集装箱堆场空间分配研究——考虑船舶到港时间不确定性的优化策略

针对船舶到港时间(VAT)不确定性导致的港口堆场效率低下问题，本研究提出一种结合鲁棒优化与对抗强化学习(R-ARL)的集装箱堆存与检索(R-CSR)框架。通过构建min-max鲁棒模型和主角-对抗者架构，实现了最坏场景下的集装箱移动距离最小化，相比确定性基线降低5–14%的运输成本，为港口韧性提升提供了新范式。

　　

在全球贸易波动与气候灾害频发的背景下，港口作为供应链核心节点的韧性成为关键竞争力。然而，船舶到港时间(VAT)的高度不确定性——全球平均准点率仅59.2%(CargoSmart,2020)——导致传统静态堆场规划频繁失效。特别是转运枢纽中，延误的支线船舶会引发集装箱长期占用堆场位，加剧搬运距离和拥堵。现有随机规划方法依赖已知VAT分布，难以应对台风等"黑天鹅"事件，而标准强化学习(RL)在动态环境中的表现亦不稳定。

为此，中国某高校团队在《Ocean》发表研究，首次将对抗强化学习(ARL)引入港口运营领域。通过构建min-max鲁棒集装箱堆存与检索(R-CSR)模型，联合优化存储分配与检索序列，确保所有可能VAT场景下的最坏性能最优。创新性地采用主角-对抗者架构：主角智能体学习最小化集装箱移动距离的策略，对抗者则在历史偏差范围内扰动VAT生成最坏场景。这种动态博弈使系统无需预设概率分布即可捕获不确定性模式。

关键技术包括：(1)基于历史数据的VAT扰动边界建模；(2)融合鲁棒优化的双层ARL框架；(3)考虑转运延迟反馈环的堆场区块效率约束。实验采用真实港口12区块布局，通过Python实现算法并在Intel Core i7平台验证。

模型构建：建立考虑非统计性VAT不确定性的min-max模型，目标函数为min_Qmax_σ∑(移动距离)，约束包含|V|×∏σ_v种VAT组合。算法设计：R-ARL通过对抗训练实现90%的在线响应提速，其核心是动态调整策略以应对σ_v∈[τ_v^min,τ_v^max]的扰动。实证分析：不同规模测试表明，该方法较确定性基线减少5–14%的最坏移动距离，且计算效率随问题规模增长保持稳定。

该研究突破了传统概率方法的分布依赖瓶颈，为缺乏VAT统计数据的港口提供了实用工具。理论层面，首创的R-ARL框架为动态环境下的鲁棒决策树立了新范式；实践层面，证实韧性提升无需牺牲效率，这对遭受频繁气候扰动的亚洲转运枢纽具有特殊价值。Wensi Wang等学者特别指出，未来可扩展至多式联运场景，进一步探索ARL在物流优化中的潜力。