船舶延误影响下船舶排序与泊位分配集成重调度优化

《Mathematics》：Integrated Rescheduling Optimization of Vessel Sequencing and Berth Allocation Under Vessel Delay Impacts

　　

针对船舶延误对港口初始作业计划造成的干扰，本研究探讨了船舶延误影响下船舶排序与泊位分配的集成重调度优化问题。以具有单向航道的港口为对象，设计了一种滚动决策机制来识别重调度时点。该模型考虑了不同类型船舶之间的优先级差异，并集成了泊位重新分配、正常泊位移位（Normal Berth Shifting, NBS）、跨码头泊位移位（Cross-Terminal Berth Shifting, CTBS）和仅卸货（Cargo Discharge-Only, CDO）等组合策略。为最小化总重调度成本，建立了整数线性规划模型，并设计了自适应大邻域搜索（Adaptive Large Neighborhood Search, ALNS）算法进行求解。模型输出包括固定计划期内的优化船舶排序与泊位分配，以及适用于相应船舶的最优组合策略。多项案例研究验证了所提框架的有效性和算法的优越性。此外，基于延误船舶数量、延误时长以及延误船舶中国际支线船舶的比例开展了敏感性分析。研究结果为港口缓解船舶延误影响提供了有价值的决策支持。

船舶延误影响下船舶排序与泊位分配集成重调度优化研究解读

一、研究背景与存在的问题
近年来，极端天气、劳资纠纷和海上事故等不确定性事件频发，导致船舶延误增加、班期可靠性下降，对港口海洋侧作业造成严重干扰。在具有单向航道以及多港池、多泊位的港口中，船舶排序与泊位分配之间存在强时空耦合；船舶预计到港时间变化会引发航道与泊位资源的时空错配，造成部分时段泊位空闲而另一时段到港船舶无泊位可用，甚至因单向航道交替通行限制使完成作业的船舶无法及时离港。现有研究大多聚焦单港池或单泊位系统，常将航道调度与泊位分配分开建模，未在统一框架中刻画其时空耦合关系；同时缺乏针对多港池环境的跨码头泊位移位（Cross-Terminal Berth Shifting, CTBS）、仅卸货（Cargo Discharge-Only, CDO）等组合重调度策略的系统集成，重调度触发机制也不够完善。因此，研究船舶延误影响下船舶排序与泊位分配的集成重调度优化具有重要实践意义。

二、研究内容与结论
该论文发表于《Mathematics》。研究人员针对单向航道港口，设计混合滚动决策机制识别重调度时点，建立以总重调度成本最小为目标的整数线性规划模型，并设计改进的自适应大邻域搜索（Adaptive Large Neighborhood Search, ALNS）算法求解。模型输出固定计划期内的船舶排序、泊位分配以及适用于不同船舶的最优组合策略，包括泊位重分配、正常泊位移位（Normal Berth Shifting, NBS）、CTBS和CDO。通过多组案例、与Gurobi及多种元启发式算法对比以及敏感性分析，验证了所提框架的有效性和算法优越性。

三、主要关键技术方法
研究人员采用混合滚动决策机制判断延误扰动严重程度并确定重调度时点；建立整数线性规划模型，使用Big-M方法处理逻辑约束；设计多层染色体编码与基于基线计划贪心构建初始可行解的方法；提出成对破坏与修复算子，包括单船、双船、多船邻域搜索算子；采用指数平滑更新算子权重。实际场景案例基于Zheng等（2026）报告的天津五洲国际集装箱码头运营数据改编，将连续岸线转换为离散泊位，并保留船舶类型、中转关系、泊位兼容性等特征。算法实验在Python 3.9中实现，与Gurobi、标准ALNS、遗传算法（Genetic Algorithm, GA）、禁忌搜索（Tabu Search, TS）和模拟退火（Simulated Annealing, SA）比较。

四、研究结果

6.1 实验设置与基线案例分析
在包含8个离散泊位、17艘船、单向航道2小时时段等条件下生成基线计划。随机延误情景中，船舶2延误6小时、船舶5延误12小时、船舶9延误4小时。重调度结果显示：船舶2改靠泊位1并在装船前采用NBS返回原泊位8；船舶5延误影响国际干线船舶4，使其采取部分CDO提前离港；船舶9与船舶13产生时空冲突，因此将船舶13重分配至泊位2。该案例验证了所提方法在受控延误场景下能够生成可行重调度计划。

6.2 实际场景分析
基于天津五洲国际集装箱码头实际运营数据改编的21艘船、4个泊位、一周计划期算例中，设置5艘船不同程度延误。重调度计划组合使用NBS、CDO、CTBS、泊位重分配以及作业时间调整，维持了航道与泊位可行性。结果表明，所提框架能够协调多船延误下的多种重调度策略，吸收复杂扰动影响。

6.3 方案有效性验证
将综合重调度计划与仅采用泊位重分配的计划以及先到先服务（First Come First Served, FCFS）规则在10、17、25艘船三组规模下对比，每组随机生成延误船舶并运行5次取平均总重调度成本。结果显示，综合重调度计划成本最低，且问题规模越大优势越明显，说明多策略组合优于单一重分配和FCFS规则。

6.4 算法性能
6.4.1 与Gurobi对比：在小规模算例中，所提算法目标函数值与Gurobi相同或非常接近，但计算时间大幅缩短；当问题规模增大后，Gurobi在7200秒内无法求得解，而所提算法仍能在数分钟内生成可行解。6.4.2 与标准ALNS、GA、TS、SA在75个算例上对比：所提算法的平均目标值和平均计算时间均最优，并在不同船舶规模和延误水平下保持稳定。该结果表明算法在解质量和计算效率方面均具有优势。

6.5 敏感性分析
实验1固定25艘到港船舶，包括2艘国际干线船、8艘国际支线船和15艘内贸船，延误船舶数从1艘增至5艘，延误时长设为2、5、8、12小时。结果显示，总重调度成本随延误船舶数和延误时长增加而上升，且当延误船舶数超过3艘或延误时长超过5小时时增长显著。实验2固定5艘延误船舶，将其中国际支线船比例设为40%、60%、80%，结果显示比例越高总成本越大；延误超过8小时后成本增速放缓，原因是无法及时完成向对应国际干线船的中转，部分CDO成本相对固定。因此，国际支线船延误时应优先安排作业，以降低总重调度成本。

五、总结讨论与结论
该研究针对船舶延误频次增加对集装箱港口海洋侧作业的影响，提出混合滚动决策机制，根据扰动严重程度调整重调度时点；建立最小化总重调度成本的数学模型，联合优化船舶排序、泊位分配以及NBS、CDO、CTBS等替代重调度策略；开发定制ALNS算法生成重调度后的船舶排序与泊位分配联合方案。该框架可根据泊位与航道状态协调调整延误船舶与未延误船舶，有效减少港侧拥堵，并限制延误给船方带来的成本增加，为港口当局和航运公司应对船舶延误提供了新的决策途径。数值实验表明框架的实际适用性，算法性能优于多个对比方法，敏感性分析识别出影响总成本的关键因素。因此，港口与航运公司应及时沟通，充分利用泊位与航道能力，通过信息共享和潜在冲突识别减少延误传播，并协调使用泊位重分配与替代重调度策略以提升资源利用效率、降低额外扰动成本。研究结论方面，该研究关注单向航道港口在船舶延误影响下的船舶排序与泊位分配重调度问题；未来研究可将拖轮资源纳入优化框架，因为船舶延误可能使拖轮资源成为影响港口作业效率的关键因素。