10、船舶卸载作业的规划、调度与实际操作解析

船舶卸载作业的规划、调度与实际操作解析

1. 船舶卸载作业的规划原则

在船舶卸载作业中,有几个关键的规划原则需要遵循,这些原则有助于提高作业效率和资源的合理分配。
- QC 分配原则
- 作业量较大的作业分区优先分配 QC :当多个作业分区需要同时作业时,优先考虑卸载量大的分区,并为其分配更多的 QC(Quay Crane,码头起重机)。例如,在一个大型码头,有多个区域同时需要卸载货物,此时应优先为货物量大的区域分配更多的起重机资源,以加快卸载速度。
- 并行作业分区先进行作业划分 :为了便于操作,将大作业量的操作分成许多小块。同时,可并行操作的部分稍后进行,以提高作业在时间上的分散性,有利于后续作业的实施和更多作业线的调度。比如,将一个大型的卸载任务拆分成多个小任务,合理安排每个小任务的执行时间,避免作业过于集中。
- 大舱中的偶数舱位优先 :由于船舱中集装箱堆叠的原则之一是“40 英尺集装箱可以堆叠在 20 英尺集装箱上,而 20 英尺集装箱不能堆叠在 40 英尺集装箱上”。考虑到双箱 QC 的因素,先操作偶数舱位可以充分发挥双箱 QC 的作业效率优势,将双箱 QC 无法处理的剩余 20 英尺集装箱留给小舱位处理。
- 集装箱卡车调度
- 集装箱卡车调度的含义 :集装箱卡车调度是指对用于码头内集装箱水平移动的内部卡车进行调度,它是集装箱码头设施调度的重要内容之一。QC 卸载的集装箱需要通过集装箱卡车运到堆场,并由堆场起重机操作最终存储在堆场

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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