学术讲座—不确定船舶到港与作业时间下的分布鲁棒泊位分配与调度

发布者：科研处更新日期： 2025-12-19 访问次数： 70

讲座题目	不确定船舶到港与作业时间下的分布鲁棒泊位分配与调度
主办单位	交通运输学院
联合主办单位
讲座人	吴鹏	讲座人职称	正高	主持人	许明星
讲座类型	社会科学	讲座对象	全校师生	时间	2025-12-21 14:30
地点	交通运输学院六楼会议室
讲座人简介	吴鹏，福州大学经济与管理学院教授、副院长，国家级青年人才、福建省雏鹰计划青年拔尖人才、百千万人才工程省级人选，福建省大数据分析与智能决策创新团队负责人，长期从事交通与物流系统优化研究。主持国家自然科学基金面上项目、国家社会科学基金、国家自然科学基金项目、中国工程院院地合作重大咨询课题等项目13项，以第一作者/唯一通讯作者在《INFORMS Journal on Computing》、《Transportation Research Part B》、《系统工程理论与实践》、《中国管理科学》等国内外管理类重要期刊上发表和录用论文60余篇。担任国际SCI一区TOP期刊《Expert Systems with Applications》副编辑，以主要完成人获得福建省教学成果一等奖1项，福建省社科优秀成果奖一等奖1项、二等奖2项、三等奖2项，陕西省哲学社会科学优秀成果奖二等奖1项，资政报告获得福建省委书记和省长等主要领导批示10次。
讲座主要内容	本次讲座聚焦于现代港口运营中的核心挑战：在船舶到港时间与作业时间双重不确定条件下，如何进行科学的泊位分配与作业调度。随着全球贸易量持续增长与气候不确定性加剧，港口拥堵已成为影响全球供应链韧性的显著瓶颈。研究指出，港口作业系统具有高度耦合性与强时间敏感性，服务侧的设备能力限制与任务批量到达，以及到达侧的气象干扰与班轮时刻表扰动，共同构成了一个复杂的不确定环境，传统调度方法难以有效应对。为解决这一难题，本研究提出了一套基于数据驱动的分布鲁棒优化方法论。首先利用港口历史运营数据，构建了刻画作业时间与到港时间不确定性的均值-偏差模糊集。该模糊集能够描述不确定参数的分布特征，又不依赖于其精确分布，从而在建模的逼真性与计算的可行性之间取得平衡。在此基础上，建立了一个两阶段随机整数规划模型。第一阶段（此时-此地决策）确定船舶的泊位分配；第二阶段（看到-应对决策）则在不确定性实现后，决定各泊位上船舶的具体作业顺序。模型的核心目标是在所有合理概率分布的最坏情形下，协同优化泊位运营成本与船舶总延迟时间。针对该模型的计算复杂性，设计了创新的分支校验算法进行求解。该算法将问题分解为主问题（处理整数决策变量）与子问题（验证分布鲁棒约束）。通过应用强对偶理论，将复杂的子问题转化为可处理的优化形式，并设计了高效的最优割与加强割，以加速算法收敛并确保求解质量。本研究通过大量数值实验验证了方法的优越性。实验对比了分布鲁棒模型、传统随机规划模型及鲁棒优化模型。结果表明，在多种扰动场景下，本研究提出的方法在样本外表现上始终更为稳定，其调度方案在面对实际随机波动时，能够将尾部风险（如以PT99为衡量指标的高分位点延迟）控制在更低水平，显著提升了调度计划的可执行性与鲁棒性。本研究为港口管理当局应对日益增长的不确定性、优化资源配置、缓解拥堵压力提供了兼具理论严谨性与实践指导价值的决策支持工具。