文摘

由于集装箱码头的复杂性和动态多级溶剂、不确定事件的发生往往会导致许多操作计划的中断和形成一个连锁反应,导致经济损失和影响。摘要集装箱码头的不确定事件传播网络模型构造多级操作通过使用hypernetwork理论,和多级操作之间的不确定事件的传播影响集装箱码头。通过不确定的事件传播网络的拓扑特征,风险分析进行了相关性的节点和不确定事件的影响程度,并进行仿真分析以验证该模型的有效性。仿真结果表明,该模型符合幂律分布,和旧的节点的数量影响hyperedge的增长。这项研究提供了一个强大的工具来分析不确定事件的影响及其导数事件在集装箱码头的多级操作和减少造成的损失具有积极意义的变化终端计划和提高运行效率。

1。介绍

自动化集装箱码头的多级操作相互互动(如图1)。也有“牛鞭效应”在所有链接在集装箱码头操作服务网络。事实上,它是常见的实际运行偏离最初的时间表由于各种不确定的事件。

集装箱码头的多级操作是动态的,连续的,多样的,但实际操作是由各种复杂的不确定事件。不确定的事件,如船到达时间推迟,天气变化,设备故障,增加或减少在处理能力,等等,也会影响集装箱码头多级操作服务,最终导致计划变更。此外,他们也有连锁效应。拥堵延迟造成的不确定事件将不同节点之间的传输,导致其他节点延误,暂停。不确定事件带来的负面影响,如增加了时间成本,闲置设备,和资源,提高集装箱保留延期交货,混乱的处理,和复杂的供应链管理,也将成为越来越严重1]。

专注于集装箱码头操作计划的混乱造成的不确定事件,国内外很多学者进行了相关研究从多级操作服务调度的角度。Tasoglu et al。2)考虑的动态到达船只和泊位之间的综合调度和码头起重机(qc)随机装卸时间,提出了一种基于仿真优化的解决方法。香等。3)研究四个不确定条件的影响,包括船舶到达时间的偏差,偏差的船舶装卸作业时间,无计划的船舶到达,和qc的失败,同时下的泊位分配策略和qc离散泊位。钟等。4)考虑集成调度集成质量控制的影响,自动引导车辆(agv),和院子起重机(yc)。马等。5]研究了不平衡的问题yc的作品,在高峰小时,yc资源紧缺和拥堵造成的集装箱码头随机卡车到达的时间。

然而,这些研究没有考虑整个集装箱码头。大多数研究集中在两个或三个操作的调度,没有考虑不确定的事件传播中多级操作在集装箱码头(6- - - - - -11]。因此,本文以集装箱码头为研究对象,试图建立一个不确定的事件传播网络模型基于hypernetwork理论。的重要性,相关性,推导不确定的事件和操作的节点是评估通过hypernetwork的拓扑特征。它有助于港口当局有效识别不确定事件的风险,减少损失,并提高应急响应的效果。集装箱码头的多级操作服务是相似的。包括容器的交付/收据,院子里的装卸起重机,在院子里的临时存储容器,水平运输的集装箱泊位和院子,门式起重机的装卸、集装箱船的装运。因此,我们的模型可以适用于不同的终端。它提供了一个强大的工具之间的相关分析节点在不确定事件的传播,以及推导过程和风险评估。模型有助于深入分析不确定事件的传播机制的不确定事件的组件之间的交互。然而,当前的模型只考虑添加一个新节点单位时间hyperedge增长的过程中,和在实践中可能会有多个节点,所以考虑到多个节点的可能性将是该模型的改进方向。

2。分析不确定事件的传播路径

2.1。不确定事件的传播链

不确定事件的传播效果及其导数在多级操作事件集装箱码头主要分为链式传播和网络传播。链式传播主要描述了多级操作之间的传播;也就是说,一个不确定的事件所造成的影响将导致损失的其他节点多级处理通过正向和反向传播。向前传播指的是这个不确定事件造成的直接影响,也就是说,从上到下沿着传播方向流序列。如图2恶劣的天气造成的,最直接的影响是船延误和中断处理。船延迟将进一步导致交货延迟,造成供应商承担经济损失。反向传播主要是指当一个不确定的事件产生影响衍生事件。在图2,船舶延误导致的延迟加载和卸载操作,船舶和实际起飞时间也会推迟,将导致延迟到下一个港口。当延迟船只在集装箱码头的数量达到一定数量时,它会导致更严重的港口拥堵,这将影响船舶和集装箱码头的运作。从图2,不确定事件的影响及其导数事件多级操作主要是分析从纵向方向。

2.2。不确定事件的网络传播

集装箱码头的多级操作密切相连。此外,它经常遭受各种复杂操作环境下突发事件。如图3,当一个正常的节点成为一个失败的节点被袭击后一个不确定的事件,这种传播的影响将随着时间的推移变得越来越严重,引起更广泛的传播。某一节点的崩溃不仅会直接影响到上级和下级操作服务,还影响其他节点并不直接相关,但相关性。不同的传播速度和范围的不确定性可能会有所不同。多维扩散和叠加显示强大的网络特征。这些影响不断相互交叉和重叠,使传播的影响力不断扩大。

3所示。基于Hypernetwork不确定事件传播网络模型

3.1。Hypernetwork的概念

hypernetwork概念的首次提出是在1985年,美国科学家Nagurney安娜提出一个网络“高但优于现有网络”被称为hypernetwork [12]。Hypernetwork分为三类:hypergraph-based Hypernetwork,多层优化Hypernetwork基于振动的不平等,并根据multisubnet Hypernetwork集成。Hypernetwork基于超图有一个简单的结构;这将是更适合描述现实世界的multistructure。超图主要是作为一个工具来连接多个同构或异构节点通过hyperedges,因此各个节点之间的复杂关系可以简洁、准确地进行描述。本文主要研究基于超图hypernetwork。

hypernetwork的应用和研究主要集中在知识的领域学习,交通网络,平衡网络等等13- - - - - -19]。集装箱码头的应用尚未尝试过。有不同程度的内部不同的网络传播之间的关系。研究不确定事件的传播机制在集装箱码头操作服务网络具有重要的积极意义安排,规划和调度的集装箱码头多级操作服务。这是一个创新的选择hypernetwork理论引入到不确定事件传播在集装箱码头。

如图4,hypergraph-based hypernetwork可以表示为图 ,在哪里 是节点集,代表一个节点 , 在hypernetwork节点的数目,然后呢代表hypernetwork hyperedges的集合 (20.]。

3.2。不确定的事件传播网络拓扑特征基于Hypernetwork

本文基于hypernetwork的拓扑特征,传播影响力在集装箱码头将被描述的不确定事件。以终端设施为节点和不确定的事件及其导数事件hyperedges,每个节点可以与hyperedge。主要的拓扑特征和意义进行了分析(以下21]。

3.2.1之上。节点度

hypernetwork中的一个节点的程度定义为节点与其他节点的总数hyperedge。它代表协会乘以一个节点与其他节点之间,反映了在各个环节之间的联系业务。这种相关性使得不同的操作服务交互和相互影响和不确定事件的扩散和传播提供了条件。操作之间的联系越多,事件的更广泛的传播。

3.2.2。节点Hyperdegree

节点被定义为的hyperdegree hyperedges包括节点的数量。在一个不确定的事件传播网络,它表明不确定事件的数量影响到该节点。它反映了叠加效果不确定事件的节点,与更高的hyperdegree意味着该节点和节点很容易受到多种不确定事件的影响,因此港口当局应该提高操作灵活性和更多关注这种节点在日常操作计划。

3.2.3。Hyperedge程度

hyperedge指的程度的hyperedges hyperedge共享一个公共节点。在一个不确定的事件传播网络,一些不确定的事件将进一步导致变化的其他链接的处理安排。当这个节点的影响程度超过某个阈值,将成立一个新的不确定的事件和将导致导数事件。

3.2.4。Hyperedge Hyperdegree

Hyperedge hyperdegree指Hyperedge中包含的节点数量。在不确定的事件传播网络,它表明节点的数量影响不确定的事件。影响的节点越多,这个不确定事件的影响范围更大。这对稳定指数具有重要的参考价值和调度的初步计划。

3.3。造型

不确定的事件传播网络模型用于描述不确定事件的影响和扩散在集装箱码头多级操作服务。以设备为节点和不确定的事件及其导数hyperedges事件,一个节点可以受多种不确定性事件,和一个不确定的事件也会影响多个节点,甚至一些节点将产生新的衍生事件后的影响。因此,通过对接这些节点,传播网络模型构造,其示意图如图5;固体点代表旧的节点,空心圆点代表新添加的节点,虚线代表新hyperedge相连。

hypernetwork建模算法如下。

3.3.1。初始化

假设hypernetwork最初节点 和一个hyperedge 包含节点。

3.3.2。Hyperedge增长

根据集装箱码头操作的过程中,每个不确定事件所涉及的节点和它的导数事件既不是某一固定值也不是一定概率相等,所以设施的数量(即。,节点)的数量设置为符合泊松分布。因此,在时间 ,每次一个新节点补充说,是随机的正整数吗由泊松分布概率是: 新节点和 现有网络中的节点形成一个新的hyperedge 。

3.3.3。优先连接

节点的优先选择hypernetwork根据现有节点的概率和形成hyperedge新添加的节点。的概率选择连接的节点如下:

分子的数量等于hyperedges包括节点 ,即。,the degree of node 。分母是所有当前节点的度的总和。

根据上述模型施工过程,传播hypernetwork模型分析了基于平均场理论。在最初hypernetwork,如果有的话节点和hyperedge,每个节点的初始学历是1。从网络中的一个节点添加一次, 节点和 hyperedges hypernetwork之后次了。当一个新节点进入网络,节点选择,形成一个新的hyperedge,导致节点的hyperdegree变化。的hyperdegree节点应该满足动态方程:

后次,大约是所有节点度的总和

根据泊松分布定理,泊松分布的期望值和方差 。也就是说,当足够大, 方法 。因此,通过结合公式(2)和公式(4)、公式(3)可以得到:

当每个节点进入网络,最初hyperdegree是1,和偏微分方程的解决方案如下:

因为节点与hyperedges hypernetwork是随机选择的,节点的概率有hyperdegree如下:

假设在同一时间间隔,新hyperedge添加服从均匀分布,即:有一个常数概率密度 ,因此替换成公式(7)[12),我们得到

推导公式(8),hypernetwork hyperdegree分布 如下:

通过公式的推导9),我们可以得到节点hyperdegree分布函数的幂律分布的随机hypernetwork构造。在第四部分,分布函数的变化与不同的参数和将通过仿真(12]。

4所示。仿真分析

4.1。风险分析基于Hypernetwork不确定事件的传播网络

不确定事件的风险分析可以更好地理解不确定事件的影响在集装箱码头和帮助港口当局加强管理的重要处理环节,防止不确定事件产生更大的影响。因此,不确定事件的来源和发展可以更好的控制和提高运行效率(21]。

为了更好地解释在集装箱码头不确定事件的影响,本部分对几种类型的不确定事件经常发生在集装箱码头通过两个指标,节点的影响范围和影响程度的不确定事件。

以下4.4.1。节点的影响程度

受影响程度的节点指的是导数的测量节点后可能发生的事件受到不确定事件的影响。在多级处理传播网络中,有许多因素可能影响最初的计划,其中最主要的如下。(一)不确定事件的数量( ),一个节点可能受到多个事件的影响,可以反映在节点hyperdegree。每个处理(b)之间的相关性( ),这是不确定事件的根本原因在多级传播范围。操作之间的相关性越复杂,潜在事故的概率就越大。这个指数是反映节点的度。(c)派生事件概率系数( )。由于不同程度的协会在操作中,某些节点不会继续触发其他事件,虽然某些节点可能成为新的不确定的事件和触发器派生事件。派生事件的概率系数有一定的随机性,可以根据统计数据。根据上面的分析,可以被定义为节点的影响程度 。

4.1.2。不确定事件的影响程度

不确定事件的影响程度是指所有节点的综合影响程度上受到不确定事件的影响,应该考虑和的导数事件同时,所以它的影响范围被定义为不确定的事件 。

其中,代表了导数系数事件所产生的不确定事件,并通过hyperedge这个指数可以反映。是节点的数量,是一个不确定的事件,它可以反映在边度 。

通过整理文献考虑不确定集装箱码头操作事件的影响,不确定的事件和其导数的事件可能发生在集装箱码头操作如表所示1:

相应的关联矩阵如下:

表2显示了一个最终计算结果的影响程度节点。可以看出,两个节点与更高的价值(YC)和(AGV)。它表示,他们有更高的相关性与其他节点。因此,有必要关注这两个节点的监测,以减少二次和衍生品事件的发生时调度。

表3显示了最终的计算结果的影响程度不确定事件。可以看出,这三个hyperedges与更高的价值(设备故障),(卡车到达延迟),(装卸作业卷)。这表明他们的行为更多的节点和进一步说明他们有一个很大的影响在整个网络范围。因此,港口当局应注意改善相关节点的操作计划的灵活性,以便更有效地和及时处理的情况,实际处理这些不确定事件发生时偏离计划。

链式传播图的多级操作服务6是基于以下规则:删除节点根据影响程度从高到低的节点显示在表吗2。从表2,最高的节点值和节点表明这两个节点是容易受到不确定事件;它是必要的,以避免这些节点和其他节点之间的连接,同时尽可能确保图的连通性。然而,链式传播图不能进一步表达更复杂的关系的节点数量的增加。此外,链式传播将成为麻烦。因此,当考虑不确定性的影响在特定的节点在集装箱码头多级操作服务,网络传播将更加适用。

4.2。仿真分析基于Hypernetwork不确定事件的传播网络

根据出口集装箱码头,货运公司安排送货的卡车。进入港口后,卡车到达指定的容器区域和卸载。然后,YC容器存储到院子里。之后,AGV集装箱发送到指定的质检进行装载作业。在这个过程中,如果路上的车晚点了,船的装载作业将被推迟,和预定的船的航行时间将被推迟。另一方面,它将进一步推迟船抵达下一个转运港和卸货操作和其他操作影响计划在下一个港口。即使推迟集装箱安排被其他船只运输,容器的延迟将影响下一个港口的装卸作业。

在这整个过程中,只有卡车的延迟到达第一,但它不断引发其他链接的操作变化,影响继续扩大。这进一步导致船舶延迟到达下一个港口。以洋山港为例,阳山第四阶段自动终端目前有16个qc, 80 yc - 130自主移动小车,平均年集装箱吞吐量超过装载400万只20英尺箱,和设备投资预计将继续在未来增加。不确定事件的传播和演化中多级操作服务自动化集装箱码头是非常严重的。图7显示了分布函数在不同参数下的仿真结果和 。的横坐标代表了节点hyperdegree;hyperdegree指hyperedges包括节点的数量 ,可以用来测量在hypernetwork节点的重要性。在不确定的事件传播网络,节点hyperdegree表示不确定事件的数量影响节点。hyperdegree越大,越容易受到节点。垂直坐标代表hyperdegree分布,hyperdegree分布反映了水平分布,网络中节点的影响。

根据仿真结果,节点的概率分布节点hyperdegree hyperdegree变得越来越小的增加,这种变化越来越明显的增加 。根据节点hyperdegree的定义,这表明hypernetwork增长的过程中,老节点选择,较慢的增长率hyperdegree分布,即:,不确定事件的增长速度较慢,影响这些节点。这是因为的多级处理hypernetwork在集装箱码头,如果更多的旧节点选择,操作的重叠的概率会更高,扩散范围的不确定事件造成的影响将是有限的。hypernetwork由新节点时,不同业务之间的互动频率高和不确定事件的传播范围在集装箱码头的多级操作将会更大。

通过以上推导,可以得出的结论是,节点随机hypernetwork hyperdegree分布构造摘要符合幂律分布。图8显示了该hyperdegree对比分布函数和幂律分布函数推导出当之上需要不同的值(根据上述仿真结果,日期, ,和 选择)。根据图8,当 ,这两个数据可以实现巧合。

4.3。比较分析不同的集装箱码头

为了进一步验证该模型的合理性,我们比较两个不同的集装箱码头,厦门Yuanhai终端和上海阳山第四阶段终端。厦门Yuanhai终端配备3自动双线qc, 16 yc, 18自主移动小车,和8个集装箱自动传输平台,共有45多级处理设施。根据项目计划,上海阳山第四阶段终端预计将配备130自主移动小车,26 qc,和120 yc,共有276多级处理设施。在初始网络节点的设置,这项工作假设有三个节点的初始网络厦门Yuanhai终端,而上海阳山第四阶段终端将有五个节点,节点的概率分布图hyperdegree图所示9。不确定事件的传播在集装箱码头的多级操作取决于交互耦合之间的连接操作。传播网络规模扩大与增加hyperedges和节点的数量。

图9显示一个明显的幂律衰减的趋势,这表明不确定事件传播网络的多级操作在集装箱码头无标度特性。它也揭示了不确定的事件传播网络的两个基本特征:“增长”和“优先连接,”,这意味着节点hyperdegree较大时将优先不确定事件传播的影响。然而,由于网络规模的限制,传播的速度会逐渐趋于平坦;与增加hyperdegree, hyperdegree的分布将变得越来越小,显示在两个不同的终端。这个上海阳山第四阶段网络节点的特征更明显,如图9(2),而厦门Yuanhai网络用更少的节点将展示这一特点更快,如图9(1)。这是因为所选节点的数目是随机选择节点时形成hyperedge在每个时间步长,使得节点的数量包括在hyperedge相应地改变。然而,对于较小的网络,由于节点的数量的限制,hyperedge旧节点的数量将越来越多的网络增长的后期,所以它将显示无标度特征的更快。基于hypernetwork的上述特点,它还表明,港口当局需要加强一些设施的维护与高节点hyperdegree在日常操作,以防止此类节点影响不确定事件发生时更多的操作。同时,需要有效地管理设备资源与小hyperdegree某些节点,和这种资源很容易成为传播范围的边界不确定事件发生时,因为高hyperdegree节点将使用这种节点不断传播的影响。

5。结论

本文不确定事件的传播影响力在多级操作从hypernetwork的角度,分析了集装箱码头和集装箱码头从hypernetwork的角度。目前,大多数的相关研究认为不确定事件集中在一个特定的处理链接,这可能不会显示和分析操作节点之间的相关性和不确定事件的传播影响整个集装箱码头。针对这一点,本文使用hypernetwork理论构建多层次的不确定事件传播网络模型在集装箱码头操作服务。通过传播网络的拓扑特性,进行风险分析,一些不确定的事件和相关节点的影响程度在集装箱码头评估。最后,不确定事件的传播变化在集装箱码头仿真分析。该模型具有以下优点:(1)不确定的事件传播网络的拓扑特性进行了分析通过使用hypernetwork理论,它提供了一个强大的评估参考分析多级操作的相关性和次要事件的概率。它有一定的价值减少的影响不确定事件最初的计划安排,衍生事件的发生,终端计划的变化可能带来的损失,提高终端的处理效率。(2)本文给出的模型,通过减少或增加的节点和hyperedges网络,它可以形成不同尺度的网络上做进一步的研究在集装箱码头装卸效率的优化。

然而,本文认为不确定的事件主要是粗略的总结现有文献和其他材料,和更具体的情况会发生在现实中,所以进一步细化问题,获得更准确和有效的分析将是下一步的研究重点。本文只是一个初步尝试运用hypernetwork研究不确定事件的传播网络在集装箱码头,和更多的问题,如网络拓扑没有深入讨论,这将是一个重要的方向做进一步探索未来。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的结果包括在本文中。

的利益冲突

作者宣称他们没有关于这篇文章的出版的利益冲突。

确认

这项工作是由中国国家社会科学基金项目(没有。17 cgl018)。