考虑时变水深的泊位分配模糊规划模型与算法研究

为什么把潮汐时机算进去对大船很重要

现代集装箱船越来越大、吃水更深，但港口往往位于海平面随潮汐涨落的区域。这意味着某一时刻可以安全进港的船只，几小时后可能就会擦底。本文提出了一个非常务实的问题：港口如何在水深和作业条件不断变化且存在不确定性的情况下，决定哪艘船在何时使用哪个泊位，以便船舶能快捷进出港？

繁忙的码头与有限的泊位

集装箱码头的泊位就像码头沿线的停车位，船舶靠泊以进行装卸。若合理利用泊位，船舶在外锚等待的时间会减少，货物流动更快，港口收益提高。但实际情况中有许多因素阻碍完美的调度：风暴、设备故障、航运公司提供信息不完整，尤其是不断变化的潮位。吃水深的大船只有在沿岸某段水深足够时才能靠泊，而且随着装卸，船舶的吃水也在变化。作者关注的是这种非常现实的场景：一段连续的岸线，船舶可在任意点靠泊，而潮汐使全天的水深升降。

把复杂问题转成可解的方案

为应对这种复杂性，研究者构建了一个数学模型，将泊位分配视作一个巨大的调度难题。时间被划分为短时段，每一种船舶、泊位与开始时间的组合要么被使用，要么不被使用。目标是最小化船舶在港总时间，并按重要性或成本加权。其中一个关键点是如何处理不确定性。他们没有对船舶吃水等因素假设精确概率，而是采用一种称为模糊规划的技术。在这种方法中，不确定量不是用精确数字描述，而是用带有可信度程度的区间来描述。模型要求在选定的置信水平下满足每艘船的吃水需求，同时尽可能降低总体在港时间。

聪明搜索替代暴力穷举

由于随港口繁忙程度增长，泊位-时间-船舶组合的数量呈爆炸式增长，无法对所有方案逐一枚举。研究团队因此采用两种自然启发式搜索方法：遗传算法和模拟退火算法。两者都从对每个泊位上可能的船舶序列的初始猜测出发，并逐步改进该猜测。遗传算法通过将完整计划编码为字符串，反复选择、混合并变异这些字符串，以优先保留更好的方案；而模拟退火则模拟金属冷却过程：在早期偶尔接受更差的解以跳出局部最优，但随着“降温”变得越来越严格。作者还将这些启发式方法与一个商业精确求解器（CPLEX）比较，后者能为较小规模问题找到数学最优解。

测试结果揭示了性能特点

研究者生成了一系列具有现实意义的测试场景，包含不同数量的船舶和泊位，然后分别运行这三种方法。对于小规模问题，精确求解器能迅速找到最优解，遗传算法和模拟退火也能匹配该结果。随着船舶和泊位数量增多，精确求解器变慢或无法在合理时间内完成，而启发式方法仍能生成高质量方案。在中等规模问题中，它们的解与已知最好答案相差仅几个百分点；在最大规模问题中，遗传算法常常在精确求解器超时前找到更好的解，并且耗时比模拟退火更短。一项通过逐步提高满足吃水限制置信度的敏感性分析表明，总时间成本仅略有增加，具体泊位方案几乎不变，说明模型具有稳定性和鲁棒性。

对实际港口的意义

简而言之，该研究表明可以设计出既考虑潮汐涨落又兼顾现实数据模糊性的泊位调度，而不会使港口规划陷入停滞。通过将潮汐感知的模型与对不确定吃水的模糊处理以及快速搜索算法相结合，调度员可以生成既高效又足够保守以在条件变化时被信任的泊位计划。这项工作指向更智能、更自动化的工具，能帮助港口应对更大船舶、减少等待时间和燃料消耗，并最终推动更可靠、更可持续的海运物流。」

引用: Liu, D., Li, B., Li, M. et al. Research on a fuzzy programming model and algorithm for berth allocation considering time-varying water depth. Sci Rep 16, 9580 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-025-27537-1

关键词: 泊位分配, 有潮港口, 模糊优化, 遗传算法, 海运物流