李  斌

(福建工程學院 交通運輸學院，福建 福州350118)

摘要：港航業(yè)的發(fā)展使得集裝箱碼頭物流系統(tǒng)（Container Terminal Logistics Systems，CTLS）調度決策計算復雜度不斷攀升，最優(yōu)解乃至高質量的滿意解都難以獲取，且相關模型和算法的通用性、可移植性和可擴展性較低。故基于計算思維和計算透鏡，本文定義了面向CTLS的物流計算，引入計算機領域中操作系統(tǒng)和虛擬機（Operating Systems and Virtual Machines，OSVM）的設計思想和運作原理，提出了集裝箱碼頭集疏運虛擬機（Container Terminal Collection and Distribution Virtual Machines，CTCDVM）的物流計算體系結構及其底層物流計算引擎陣列（Container Logistics Computing Engine Array，CLCEA）的計算交換架構。隨后面向某樞紐港集裝箱碼頭的生產(chǎn)實例，設計和實現(xiàn)了CTCDVM和CLCEA的計算模型，引入了OSVM中的典型控制框架和調度算法，進行了多組計算實驗評估，從多個維度驗證了所提CTCDVM體系結構的可行性與可信性。

關鍵詞：集裝箱碼頭；虛擬機；計算物流；物流計算；可重構計算單元；環(huán)形總線；共享內存；

中圖分類號：TP271.8；TP278                   文獻標識碼：A

Computing Architecture and Simulation Analysis of Container Terminal Collection and Distribution Virtual Machines Based on Computational Logistics

LI Bin⁺

(School of Transportation, Fujian University of Technology, Fuzhou 350118, China)

Abstract：The computational complexity of scheduling and decision on container terminal logistics systems (CTLS) have continued to move up with the development of the port and shipping industry. Thereupon the optimal solution to CTLS, even the satisfactory solution of high quality, normally be inaccessible. Furthermore, the existing models and dependent algorithms usually have the limitation of poor universality，portability and extendibility. This paper gives a definition of logistics computation for CTLS based on computational thinking and computational lens. Subsequently, the design philosophy and operating principles of operating systems and virtual machines (OSVM) in the field of computer science are introduced into CTLS, the logistics computing architecture of container terminal collection and distribution virtual machines (CTCDVM) and the computing switch fabric of the underlying container logistics computing engine array (CLCEA) of CTCDVM are presented explicitly. Finally, the computational models of and CTCDVM and CLCEA are designed and realized on the basis of an operational instance of a terminal in a harbor of international container hub, and groups of computational experiments are executed and evaluated. Consequently, the feasibility and creditability of the CTCDVM computing architecture is tested and verified from the multidimensional perspectives. 

   Key words：container terminals; virtual machines; computational logistics; logistics computation; reconfigurable computing unit; ring bus; shared memory;

0  引言

集裝箱碼頭作為全球供應鏈的多式聯(lián)運樞紐和集裝箱轉換運輸方式的緩沖池，在整個集裝箱運輸過程中占有重要地位，它們的通過能力、吞吐量和作業(yè)效率直接影響全球供應鏈的運作狀況，其服務水平的高低已經(jīng)成為反映一個國家、地區(qū)整體實力和綜合競爭力的重要指標之一。我國“一帶一路”的國家戰(zhàn)略框架思路中，就明確提出“海上以重點港口為節(jié)點，共同建設通暢安全高效的運輸大通道”，提高集裝箱碼頭的裝卸作業(yè)效率和物流通過能力對于我國港航物流業(yè)以及一帶一路核心區(qū)交通物流樞紐建設具有重大的現(xiàn)實意義。

然而，集裝箱碼頭物流系統(tǒng)（Container Terminal Logistics Systems，CTLS）是不確定環(huán)境下的離散事件動態(tài)系統(tǒng)（Discrete Event Dynamic Systems，DEDS）、分布式控制系統(tǒng)（Distributed Control Systems，DCS）、和超大規(guī)模復雜系統(tǒng)（Very Large-scale Complex Systems，VLCS）。同時由于海洋潮汐、船舶到港時間、外集卡到港信息和港內交通等大量隨機性因素的影響，以及CTLS各子系統(tǒng)間的動態(tài)強耦合作用，集裝箱碼頭的生產(chǎn)調度和控制決策具有高度的隨機性、非線性、動態(tài)性、耦合性和復雜性，一直是機械工程、物流工程和控制科學等學科研究和實踐的熱點和難點。

眾多的國內外學者利用多種方法、面向各個作業(yè)環(huán)節(jié)（或多個環(huán)節(jié)）、從不同的視角對CTLS的任務調度、資源分配、智能優(yōu)化和決策支持展開了較為廣泛的應用基礎研究。絕大多數(shù)文獻主要圍繞著集裝箱碼頭物流作業(yè)中的涉及的空間和設備兩個焦點展開，此外還有一部分文獻是就加快掛靠船舶的裝卸效率來提出相應有針對性的裝卸工藝改進。以上三個方面的探討構成了CTLS應用基礎研究的主體。

集裝箱船舶裝載艙位集合是集裝箱碼頭集疏運作業(yè)的中心對象，Tierney[1]等已經(jīng)證明即使對船舶上的集裝箱配載計劃問題（Container Stowage Planning Problems，CSPP）簡化為Hatch Overstow Problem（HOP），其仍然是一個具有高計算復雜度的NP-complete問題，證明僅僅CSPP就是CTLS中一個十分棘手的問題；為此，Monaco[2]等從便于集裝箱碼頭堆場和水平作業(yè)的角度對掛靠集裝箱船舶的配載計劃問題進行了探討。碼頭前沿泊位空間和港口堆場箱位空間是港口中寶貴的核心資源，泊位指派（Berth Allocation Problem，BAP）和堆場空間分配（Storage Allocation Problem，SAP）是否合理是決定CTLS通過能力和服務水平的核心焦點。近年來，Imai[3]等在傳統(tǒng)BAP研究的基礎上提出了泊位模板問題（Berth Template Problem，BTP），而鎮(zhèn)璐等[4]則在經(jīng)典SAP的基礎上提出了堆場模板計劃（Yard Template Planning，YTP），Jin[5]等在此基礎上進一步提出了調度模板設計問題（Schedule Template Design Problem，STDP），其在考慮減輕泊位阻塞的前提下同時考慮泊位模板設計（Berth Template Design，BTD）和堆場模板設計（Yard Template Design，YTD）兩個戰(zhàn)術級別的決策問題。

我國的集裝箱碼頭絕大部分是非自動化碼頭，岸橋、集卡和場橋是其主要裝卸作業(yè)設備。Al-Dhaheri[6]等探討了如何在保持船舶穩(wěn)定性前提下的岸橋調度問題。邵乾虔[7]等針對客戶送箱時間的不確定性降低碼頭作業(yè)效率的問題，建立了以最小化預翻箱數(shù)量和場橋堆存作業(yè)移動距離為目標的場橋調度優(yōu)化兩階段數(shù)學模型，為場橋調度方案的實時生成提供決策支持。丁一[8]等以橋吊調度計劃為依據(jù)，研究了輪胎吊和集卡協(xié)同調度的問題特性，以最小化完成任務的累計延誤時間為目標，利用離散粒子群優(yōu)化算法對集卡—輪胎吊集成調度問題進行了求解；陶莎[9]等將CTLS的生產(chǎn)作業(yè)抽象為基于關鍵資源優(yōu)先的單元化“裝卸、搬運、裝卸”三級作業(yè)鏈的調度問題。此外，裝卸工藝的改進也是CTLS研究的一個重要方面，例如，王寧[10]等就集裝箱堆場上的預翻箱（Container Pre-marshalling Problem，CPMP）問題進行了工藝改良，提出了CPMPDS（CPMP with a dummy stack）問題，并設計了目標導向類的啟發(fā)式算法進行求解，張睿[11]和曾慶成[12]等則就集裝箱碼頭中的頗具實用前景的同貝同步裝卸工藝進行了集成調度建模，并設計了相應的優(yōu)化算法進行求解。

上述文獻中采用的主要是運籌規(guī)劃、系統(tǒng)仿真、智能優(yōu)化和基于仿真的優(yōu)化等研究方法，它們在應對日益復雜的集裝箱碼頭計劃調度問題時的逐漸顯露出一些固疾，主要是所提出的模型和算法往往適應性、可移植性和可擴展性較低且具有較高的計算復雜度，難以在生產(chǎn)實踐中系統(tǒng)應用。針對全球港航物流業(yè)和我國集裝箱港口群迅猛發(fā)展過程中亟需解決的關鍵問題，本文基于計算思維和計算透鏡（Computational Thinking and Computational Lens），以下簡稱2CTL，提出集裝箱碼頭集疏運虛擬機（Container Terminal Collection and Distribution Virtual Machines，CTCDVM）體系結構及其底層硬件---集裝箱物流計算引擎陣列（Container Logistics Computing Engine Array，CLCEA）的計算交換架構，建立CTLS抽象的物流計算機械化和自動化模型，并通過計算實驗對其物流計算性能進行了綜合評估和定量分析，從而為CTLS的計劃調度和控制決策提出了一條較新的探討思路。