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基于深度强化学习的自动化码头跨运车集成调度研究

基于深度强化学习的自动化码头跨运车集成调度研究

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作者：张华胜上海海事大学

学位级别：硕士

随着人工智能等新一代信息技术的不断发展,集装箱码头的信息化、自动化、智能化已经成为港口竞争的重要战略选择。港口集装箱码头是由多环节组成的复杂物流系统,合理协调调度各装卸资源成为提升智能化精益管控水平的关键。本文调查了自... 详细信息

随着人工智能等新一代信息技术的不断发展,集装箱码头的信息化、自动化、智能化已经成为港口竞争的重要战略选择。港口集装箱码头是由多环节组成的复杂物流系统,合理协调调度各装卸资源成为提升智能化精益管控水平的关键。本文调查了自动化集装箱码头设备调度的相关文献,依据未来实际生产作业模式的发展趋势,以“岸桥+自动跨运车+场桥”的工艺系统为对象,提出了一种基于深度强化学习的自动跨运车码头设备集成调度的框架和实现方法。主要研究内容和创新点如下:首先,对集装箱装卸船流程进行了详细分析,重点描述了自动跨运车作为水平运输设备的系统作业调度机制。在装/卸活动同时进行情况下,以最小化岸桥最大完工时间、自动跨运车总行驶时间和自动化场桥总行驶时间为评价指标,以集装箱装卸过程中涉及的时空逻辑关系为约束条件,建立了多资源之间的集成优化模型。创新之处在于,考虑岸边装卸车道容量限制因素,并将相应车位选择作为决策变量之一,不仅更加符合实际工艺,而且有利于降低设备间衔接耦合度,提高装卸作业的协同柔性。其次,论证了将上述问题转化为确定设备作业序列的马尔可夫决策过程的合理性,以自动跨运车指派为优先决策,提出了Actor-Critic深度强化学习启发式算法框架。搭建了模拟码头装卸作业过程的仿真环境,设计了决策智能体的状态空间、动作空间、奖惩函数。训练完成的决策智能体用作跨运车的实时指派策略,并以此作为场桥调度和车位选择的依据。算例实验分别研究了深度神经网络超参数的确定和算法的鲁棒性。实验结果表明,所提算法相对于两类实际应用的启发式调度策略,在岸桥完工时间和跨运车总空载时间上具有一定的优越性。研究结果表明,构建的Actor-Critic算法可以较好地用于港口车辆实时调度序列优化这类问题,而且使得决策过程具备自主学习的能力。集成问题的变换思路与深度强化学习算法的设计方法,对于研究港口物流系统的其他决策问题具有借鉴性。

关键词：自动跨运车码头集成调度深度强化学习算法系统决策智能体

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