摘要
面对瞬息万变的国际港口市场竞争环境，集装箱港口如何在有限资源的限制下，提高装卸作业效率，满足更多顾客需求是港口企业追求的核心目标。尤其从新冠疫情初期下的集装箱需求量暴增甚至“一箱难求”到疫情常态化下的集装箱需求跌宕起伏，船舶塞港与“码头晒太阳”频繁交替，港口集装箱装卸量波动极大，给港口生产调度带来了巨大的困扰和挑战。南沙港集装箱码头二期项目具备优良的经济腹地条件、区位条件，配套完善的集疏运体系和航线网络。投产以来，集装箱吞吐量日益增多，已偶发“塞港”和“嗮太阳”现象。面对周边港口竞争压力及集装箱码头生产特点，如何在集装箱吞吐量精准预测的基础上，利用不可再生的港口岸线资源，优化泊位分配、提高岸桥、集卡等码头生产资源配置水平，实现港口调度精准度，从而减少船舶在港停留总时间、提高泊位利用，提高港口生产经营效益已成为集装箱港口调度的核心问题。 论文以集装箱码头生产运营为研究对象，研究集装箱码头吞吐量预测基础上的港口精准优化调度问题。首先，在集装箱码头吞吐量预测中依次构建了经验模式分解+支持向量机预测模型（EMD-SVR）、自回归综合移动平均模型分解+支持向量机预测模型（ARIMA-SVR），依托广州南沙港二期码头108个月的月度集装箱吞吐量数据为训练集合，利用绝对百分比误差（APE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等指标对比分析得出了预测精度更高的ARIMA-SVR集装箱码图吞吐量预测模型，并在此预测模型的基础上预测了广州南沙港二期码头后续24个月的月度集装箱预测量，结合广州南沙港二期码头现有岸线泊位、岸桥、集卡等设备设施数量，预估该码头在未来24个月内将出现多次塞港的难题。然后，针对广州南沙港二期码头未来可能出现的塞港难题，在港口优化调度模型设计中建立了以满足船舶在港停时要求的集装箱码头经营人经营收益最大化的港口优化调度模型，在模型中的目标函数考虑了研究期内船舶靠泊收入、岸桥装卸、集卡运输、集卡等待成本，并加入了船舶船期延误的惩罚成本（传统文献中多以船舶总停时最短为目标的码头调度优化，考虑码头作业收益较少），因此，该问题不仅考虑的集装箱码头经营收益最大化，而且满足了船舶在港停时要求，与传统港口优化调度相比增加了其复杂度，实现了船舶、码头服务与成本的平衡。在模型求解算法上，采用遗传算法求解。在数值算例部分，论文采用广州南沙港二期码头月度吞吐量预测中将会出现塞港现象的某连续48小时船舶靠泊实际案例数据进行分析，求解中采用论文的算法设置最大迭代次数1000、种群规模200、交叉概率0.8、变异概率0.08，预测期内，集装箱码头运营收入为8305467.914元，单个集装箱的收入为232.3元/TEU，并得出了连续48小时内到达港口卸货集装箱船舶的泊位、岸桥和集卡分配方案。与2021年类似塞港时生产数据相比，经优化后单箱收益提高了7.94%。证明论文港口优化精准调度模型的有效性，有效解决了集装箱码头港口优化调度问题。 总体来说，案例计算结果符合现实逻辑，模型与算法能够满足集装箱码头调度优化需求，也能够为其他同类型集装箱码头企业码头调度优化方案设计提供参考借鉴。
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