郭子坚Guo Zijian

(教授)

 博士生导师  硕士生导师
学位:博士
性别:男
毕业院校:日本大学大学院
所在单位:水利工程系
电子邮箱:zjguo@dlut.edu.cn

论文成果

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基于多智能体仿真的集装箱港口作业效率研究

发表时间:2019-03-11 点击次数:

论文名称:基于多智能体仿真的集装箱港口作业效率研究
论文类型:期刊论文
发表刊物:水运工程
期号:9
页面范围:83-87,93
ISSN号:1002-4972
关键字:集装箱港口;作业效率;内卡配置数量;多智能体仿真
摘要:集装箱港口生产作业系统是复杂的离散事件系统,数学建模方法难以构建针对整个系统的模型,而基于过程的仿真模型通常缺乏对设备调度的灵活性.为准确描述我国集装箱港口的作业流程,分析内卡配置数量对港口作业效率的影响,提出了基于事件驱动的集装箱港口多智能体(Multi-Agent)仿真模型.仿真结果表明:岸桥平均装卸效率(GCR)随着内卡数量的增加先急剧增加后缓慢增加,船舶平均等待时间(AWT)和平均在泊时间(AST)与岸桥平均装卸效率呈明显负相关关系.
发表时间:2017-09-25