集裝箱碼頭鐵路裝卸線/場布置對鐵水聯運作業效率的影響

張涌昊　張智凱　丁文濤　王達川

摘要：

為通過合理布置集裝箱碼頭鐵路裝卸線/場提高鐵水聯運作業效率，在分析鐵水聯運作業流程、鐵路裝卸線/場布置特點的基礎上，基于多智能體仿真技術，構建鐵水聯運作業系統仿真模型。以某集裝箱碼頭為例，研究鐵路裝卸線/場布置及裝卸設備數量對鐵水聯運作業系統的影響，在得到各方案指標值的基礎上，對各方案進行定量分析。該研究成果可為相關工程規劃、建設提供理論參考。

關鍵詞：

集裝箱碼頭； 鐵路裝卸線/場； 布置； 仿真優化； 多智能體

中圖分類號： U651.5

文獻標志碼： A

Abstract：

In order to improve the efficiency of railwaywater combined transportation by planning the railway line/yard of container terminals reasonably， on the basis of the analysis on the railwaywater combined transportation operation flow and the characteristics of railway line/yard layout， the simulation model of railwaywater combined transportation operation system is built on the basis of the multiagent simulation technology. Taking a container terminal as an example， the influence of the railway line/yard layout and the number of handling equipments on the operation system of railwaywater combined transportation is studied. Based on the obtained index values of each scheme， the quantitative analysis of each scheme is carried out. The research results can provide theoretical reference for related engineering planning and construction.

Key words：

container terminal； railway line/yard； layout； simulation optimization； multiagent

0引言

隨著我國對集裝箱港口裝卸效率和集疏運效率要求的不斷提高，集裝箱鐵水聯運憑借其運量大、運輸成本低、低碳環保等優勢在集裝箱運輸中的地位日益凸顯。鐵路裝卸線/場是鐵水聯運過程中進行鐵水換裝作業的重要作業區，其布置形式直接影響著鐵水聯運的作業效率。

對于鐵路裝卸線/場布置問題，國內外學者已經做了一系列研究。李羽逍[1]、王玥葳[2]、趙紅霞[3]和BOYSEN等[4]借助數學分析方法研究了鐵路裝卸線/場的布置。甘志雄[5]和YE等[6]通過構建數學模型研究了鐵路裝卸線/場的裝卸設備配置問題。然而，集裝箱鐵水聯運作業系統是具有隨機性、動態性的復雜系統，僅采用數學方法很難真實反映作業系統的特點，因此仿真技術被應用到集裝箱鐵水聯運的研究中。曾鳴[7]、唐連生[8]、GARC等[9]、梁劍[10]、李東等[11]利用仿真技術對鐵路裝卸線/場平面布置、作業設備配置進行了研究。

這些研究多集中在如何通過合理布置某一作業區，并配置相應的作業設備來提高作業效率，所考慮的系統范圍較小。因此，有必要在考慮整個集裝箱港區鐵水聯運作業系統的基礎上，研究鐵路裝卸線/場布置對鐵水聯運作業效率的影響。為此，本文以鐵路裝卸線/場為研究對象，在考慮包括碼頭前沿作業區、堆場作業區和鐵路裝卸線/場及各作業區作業設備的集裝箱港區作業系統的基礎上，構建集裝箱鐵水聯運作業系統仿真模型。

1問題描述

圖1是我國集裝箱鐵水聯運港區典型陸域布置示意圖。集裝箱鐵水聯運港區陸域一般由碼頭前沿作業區、堆場作業區和鐵路裝卸線/場等組成。鐵路裝卸線/場一般布置有鐵路裝卸線、鐵路堆場、集卡作業通道等空間資源和軌道門吊、集卡等設備資源[12]。分布在軌道門吊內的鐵路裝卸線股數和鐵路堆場的容量，受軌道門吊跨度的空間限制，難以進行擴展。合理的布置形式會提高鐵路裝卸線/場的作業效率，進而提高鐵水聯運整體作業效率。配置的軌道門吊、集卡的數量也是影響碼頭各作業環節有效銜接的重要因素。因此，本文以鐵路裝卸線/場的布置形式作為研究目標，并分析各方案中裝卸設備配置數量對鐵水聯運作業效率的影響。

集裝箱列車和各裝卸設備在鐵路裝卸線/場的作業效率是衡量鐵路裝卸線/場布置合理性的重要標準。因此，本文選取列車裝卸時間、列車等待時間、集卡排隊等待時間和鐵路裝卸線/場的場橋利用率作為評價指標。

2仿真模型

2.1裝卸工藝流程

集裝箱鐵水聯運作業相關事件間的觸發關系見圖2。在碼頭前沿岸橋將進口集裝箱從船舶卸到集卡上：當滿足“車船直取”作業條件時，集卡行駛至鐵路裝卸線/場，隨后軌道門吊將集裝箱從集卡上卸下并裝載到列車上，然后列車進行疏港作業；當不滿足“車船直取”作業條件時，集卡行駛至堆場作業區，隨后龍門吊將集裝箱卸至堆場先進行堆存，經過一定時間后內卡將集裝箱運到鐵路裝卸線/場裝列車進行疏港，或通過外卡疏港。出口集裝箱與進口集裝箱的鐵水聯運作業流程相反。

2.2模型實現

集裝箱鐵水聯運作業系統是一個包含多個子系統的復雜系統。因此，本文將集裝箱鐵水聯運港區的作業區和實體視為智能體，運用Anylogic仿真軟件構建基于多智能體技術的集裝箱鐵水聯運作業系統仿真模型。根據系統特征，本模型中的多智能體包括集裝箱鐵路裝卸線/場、泊位、堆場、列車、船舶、岸橋、場橋、內卡、外卡和閘口。通過賦予各智能體特有的屬性和構建表示各智能體的狀態（state）和狀態變遷（transition），實現集裝箱鐵水聯運作業過程的模擬以及各智能體實時狀態的追蹤。列車、集卡智能體模型見圖3。

（1）鐵路裝卸線/場智能體。初始狀態為RailFree（裝卸線空閑）；當列車到港占用鐵路裝卸線后狀態變為TrainOccupyRail（列車占用裝卸線）；列車開始卸箱時狀態變為TrainUnLoad（列車卸箱）；當列車完成卸箱作業，開始裝箱作業時，狀態變為TrainLoad（列車裝箱）；列車裝卸作業結束離港后，狀態恢復到RailFree。泊位智能體的狀態變遷與鐵路裝卸線/場智能體相似。

（2）列車智能體。當列車智能體到達后，如有

鐵路裝卸線空閑（在Main智能體中統計裝卸線空閑情況），則列車駛入港區，狀態由Free（列車空閑）轉變為OnPort（列車進港）；列車完成停車后狀態變為TrainOnPort（列車占用裝卸線）；列車卸箱作業開始時，給集卡發送取箱信息，狀態變成TrainUnLoadProcessing（列車卸箱作業）；完成卸箱作業后開始裝箱作業，給集卡發送信息，狀態變為TrainLoadProcessing（列車裝箱作業）；列車完成作業后，釋放所占用的集卡離開港區，狀態變回到Free。船舶智能體的狀態變遷與列車智能體相似。

（3）場橋智能體。場橋智能體初始處于YardFree（場橋空閑）狀態。當場橋接收到裝箱的消息后，狀態變為YardLoad（場橋裝箱）；當完成裝卸作業后，狀態恢復至YardFree；當場橋接收到卸箱的消息后，狀態變為YardUnLoad（場橋卸箱）；當完成裝卸作業后，狀態恢復至YardFree。岸橋智能體的狀態變遷與場橋智能體類似。

（4）內卡智能體。內卡最初處于Free（內卡空閑）狀態，停在停車場。當船舶開始卸箱時會向內卡發送信息，內卡狀態變成ShipUnLoad（內卡在碼頭前沿卸箱），在這一狀態下內卡行駛到碼頭前沿與岸橋配合完成卸箱作業，根據鐵路裝卸線/場狀態及堆場狀態判斷是將集裝箱卸于堆場還是進行車船直取作業，完成這一系列作業后內卡變回到Free狀態。當船舶進行卸箱作業、列車進行裝箱或卸箱作業時內卡狀態在ShipLoad（內卡在碼頭前沿裝箱）、TrainUnLoad（內卡在裝卸線卸箱）、TrainLoad（內卡在裝卸線裝箱）和Free（內卡空閑）之間轉換。

（5）在構建模型時考慮集卡在港內行駛的交通特性，借助Anylogic自帶的交通庫，采用混合建模的方法，實現集卡在港區內的加速、減速和避讓動作。

（6）事件創建與調度算法。列車或船舶到達、出口箱送箱、進口箱提箱等隨機事件由“inject（）”方法產生。本模型根據實際港口調度規則設計了多個算法：①鐵路裝卸線和泊位分配、岸橋和場橋裝卸作業遵循先到先服務（FCFS）規則，岸橋卸船采用按組自上而下的順序產生作業任務順序，場橋調度按一定比例為作業船舶配置場橋，內卡調度采用一臺岸橋、一臺場橋固定分配一定數量內卡的方式。②集裝箱船舶和集裝箱列車都采用“先卸后裝”的調度策略。③當滿足船舶卸箱、列車裝箱或滿足船舶裝箱、列車卸箱時，采用“車船直取”作業模式，即列車卸下的箱直接由集卡運至碼頭前沿進行裝船，或船舶卸下的箱直接由集卡運至鐵路裝卸線/場進行列車裝箱。

（7）模型參數。①船舶智能體：船舶噸級、船舶載箱量、船舶裝卸箱量、船舶到港時間間隔。②列車智能體：列車載箱量、列車裝卸箱量、列車到港時間間隔。③岸橋智能體：配置數量、裝卸效率。④場橋智能體：堆場和鐵路裝卸線/場配置數量、裝卸效率。⑤內卡智能體：內卡配置數量、內卡行駛速度。⑥外卡智能體：外卡到港規律、外卡行駛速度。⑦泊位智能體：泊位數量、泊位噸級。⑧堆場智能體：堆場容量、堆場布置形式、進出口箱在堆場的堆存期。⑨鐵路裝卸線/場智能體：鐵路裝卸線股數、鐵路臨時堆場容量。⑩閘口智能體：閘口通道數量、閘口服務效率。

3應用實例

以某在建集裝箱港區作為算例，碼頭順岸連續布置2個20萬噸級集裝箱泊位，岸線長約960 m，陸域縱深約900 m。泊位后方碼頭陸域從前向后依次為碼頭前沿作業區、堆場作業區和鐵路裝卸線/場。泊位設計通過能力125萬TEU。

3.1仿真方案

鐵路集疏運量為50萬TEU，公路集疏運量為75萬TEU。到港集裝箱船裝載量有5萬TEU、7萬TEU、10萬TEU、12萬TEU、15萬TEU和20萬TEU等6種，碼頭前沿配置10臺岸橋，堆場配置40臺輪胎吊，港內配置50輛集卡。根據鐵路裝卸線/場布置作業線股數的不同共考慮4種布置方案，裝卸工藝采用雙懸臂軌道吊，鐵路裝卸線長度850 m，每列集裝箱箱位122個，布置2層（即每列可容納244個集裝箱），各方案布置形式見表1。鐵路裝卸線/場場橋取3、4、5、6、7、8、9臺等7種配置方案，集卡與場橋配置數量之比為3∶1。

3.2仿真參數

①船舶智能體參數：船舶到港時間間隔服從負指數分布：exponential（0.65），單位為d[13]。

②列車智能體參數：每列車能容納集裝箱110 TEU，列車到

港時間間隔為3.85 h。

③岸橋智能體參數：岸橋每箱裝卸作業時間為三角分布（1.0，1.5，2.0）min。

④場橋智能體參數：場橋單箱裝卸時間為三角分布（1.2，2.0，3.4）min。

⑤內卡智能體參數：內卡空載時和重載時的行駛速度分別為35、25 km/h。

⑥外卡智能體參數：外卡根據船舶到港情況提前1～3 d進港送箱，3～7 d內進港提箱[14]，外卡空載時和重載時的行駛速度分別為35、25 km/h[15]。

⑦泊位智能體：布置2個20萬噸級泊位。

⑧堆場智能體：堆場平行于碼頭岸線布置，出口箱在堆場內的堆存期為3 d，進口箱在港堆存期為7 d[14]。

⑨鐵路裝卸線/場智能體：鐵路裝卸線股數和鐵路裝卸線/場進、出口箱位數見表1。

⑩閘口智能體：閘口通道數量為10條，服務時間服從正態分布N（1.25，0.25）min[16]。

4結果分析

各方案仿真10次，每次仿真時間設置為1周。對仿真結果進行處理，取其平均值。分析仿真結果，得到如下結論：

列車裝卸時間、等待時間的分析結果見圖4：當鐵路裝卸線/場配置3臺場橋時，各方案列車平均在港總時間超過3.85 h，不能滿足裝卸需求。如圖5所示，當場橋配置數量增至4臺時，列車裝卸時間為127 min，相比于配置3臺場橋時縮短43%，滿足每3.85 h裝卸1列列車的需求。配置4臺場橋時列車裝卸時間從短到長依次為：鐵路裝卸線股數為3、鐵路裝卸線股數為1、鐵路裝卸線股數為2、鐵路裝卸線股數為4。當場橋配置數量從4臺增加至9臺時，列車裝卸時間從127 min縮短至63 min，平均每增加1臺場橋，列車裝卸時間縮短13.0%。集卡排隊等待時間的分析結果見圖6。由圖6可知，配置4臺場橋時的集卡排隊等待時間比配置3臺場橋時的減少31%。配置4臺場橋時集卡排隊等待時間從短到長依次為：鐵路裝卸線股數為4、鐵路裝卸線股數為3、鐵路裝卸線股數為1、鐵路裝卸線股數為2。場橋配置數量從4臺增加至9臺時，集卡排隊等待時間從8 859 min縮短至3 978 min，平均每增加1臺場橋，集卡排隊等待時間縮短14.8%。

場橋利用率的分析結果見圖7。由圖7可知，配置4臺場橋時的場橋利用率比配置3臺場橋時的減少21%。配置4臺場橋時的場橋利用率從低到高依次為：鐵路裝卸線股數為4、鐵路裝卸線股數為

3、鐵路裝卸線股數為1、鐵路裝卸線股數為2。場橋配置數量從4臺增加至9臺時，場橋利用率從49%

降低至24%，平均每增加1臺場橋，場橋利用率減少13.3%。

5結論

本文基于多智能體仿真技術構建了集裝箱鐵水聯運作業系統仿真模型，以提高鐵水聯運作業效率為目標對鐵路裝卸線/場的布置進行了研究。仿真案例分析表明：

（1）應用該仿真模型可以定量分析不同布置方案對鐵路裝卸線/場的影響；（2）該模型可以為集裝箱港區的鐵路裝卸線/場的布置及裝卸設備數量的優化提供技術手段，以保證碼頭各作業流程的高效銜接；（3）集裝箱碼頭作業具有很大的隨機性和不確定性，該研究成果可為集裝箱港區鐵路裝卸線/場相關工程提供理論依據。

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（編輯賈裙平）