李 斌
(福建工程学院 交通运输学院，福建 福州350118)
摘要：港航业的发展使得集装箱码头物流系统（Container Terminal Logistics Systems，CTLS）调度决策计算复杂度不断攀升，最优解乃至高质量的满意解都难以获取，且相关模型和算法的通用性、可移植性和可扩展性较低。故基于计算思维和计算透镜，本文定义了面向CTLS的物流计算，引入计算机领域中操作系统和虚拟机（Operating Systems and Virtual Machines，OSVM）的设计思想和运作原理，提出了集装箱码头集疏运虚拟机（Container Terminal Collection and Distribution Virtual Machines，CTCDVM）的物流计算体系结构及其底层物流计算引擎阵列（Container Logistics Computing Engine Array，CLCEA）的计算交换架构。随后面向某枢纽港集装箱码头的生产实例，设计和实现了CTCDVM和CLCEA的计算模型，引入了OSVM中的典型控制框架和调度算法，进行了多组计算实验评估，从多个维度验证了所提CTCDVM体系结构的可行性与可信性。
关键词：集装箱码头；虚拟机；计算物流；物流计算；可重构计算单元；环形总线；共享内存；
中图分类号：TP271.8；TP278 文献标识码：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,
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
集装箱码头作为全球供应链的多式联运枢纽和集装箱转换运输方式的缓冲池，在整个集装箱运输过程中占有重要地位，它们的通过能力、吞吐量和作业效率直接影响全球供应链的运作状况，其服务水平的高低已经成为反映一个国家、地区整体实力和综合竞争力的重要指标之一。我国“一带一路”的国家战略框架思路中，就明确提出“海上以重点港口为节点，共同建设通畅安全高效的运输大通道”，提高集装箱码头的装卸作业效率和物流通过能力对于我国港航物流业以及一带一路核心区交通物流枢纽建设具有重大的现实意义。
然而，集装箱码头物流系统（Container Terminal Logistics Systems，CTLS）是不确定环境下的离散事件动态系统（Discrete Event Dynamic Systems，DEDS）、分布式控制系统（Distributed Control Systems，DCS）、和超大规模复杂系统（Very Large-scale Complex Systems，VLCS）。同时由于海洋潮汐、船舶到港时间、外集卡到港信息和港内交通等大量随机性因素的影响，以及CTLS各子系统间的动态强耦合作用，集装箱码头的生产调度和控制决策具有高度的随机性、非线性、动态性、耦合性和复杂性，一直是机械工程、物流工程和控制科学等学科研究和实践的热点和难点。
众多的国内外学者利用多种方法、面向各个作业环节（或多个环节）、从不同的视角对CTLS的任务调度、资源分配、智能优化和决策支持展开了较为广泛的应用基础研究。绝大多数文献主要围绕着集装箱码头物流作业中的涉及的空间和设备两个焦点展开，此外还有一部分文献是就加快挂靠船舶的装卸效率来提出相应有针对性的装卸工艺改进。以上三个方面的探讨构成了CTLS应用基础研究的主体。
集装箱船舶装载舱位集合是集装箱码头集疏运作业的中心对象，Tierney[1]等已经证明即使对船舶上的集装箱配载计划问题（Container Stowage Planning Problems，CSPP）简化为Hatch Overstow Problem（HOP），其仍然是一个具有高计算复杂度的NP-complete问题，证明仅仅CSPP就是CTLS中一个十分棘手的问题；为此，Monaco[2]等从便于集装箱码头堆场和水平作业的角度对挂靠集装箱船舶的配载计划问题进行了探讨。码头前沿泊位空间和港口堆场箱位空间是港口中宝贵的核心资源，泊位指派（Berth Allocation Problem，BAP）和堆场空间分配（Storage Allocation Problem，SAP）是否合理是决定CTLS通过能力和服务水平的核心焦点。近年来，Imai[3]等在传统BAP研究的基础上提出了泊位模板问题（Berth Template Problem，BTP），而镇璐等[4]则在经典SAP的基础上提出了堆场模板计划（Yard Template Planning，YTP），Jin[5]等在此基础上进一步提出了调度模板设计问题（Schedule Template Design Problem，STDP），其在考虑减轻泊位阻塞的前提下同时考虑泊位模板设计（Berth Template Design，BTD）和堆场模板设计（Yard Template Design，YTD）两个战术级别的决策问题。
我国的集装箱码头绝大部分是非自动化码头，岸桥、集卡和场桥是其主要装卸作业设备。Al-Dhaheri[6]等探讨了如何在保持船舶稳定性前提下的岸桥调度问题。邵乾虔[7]等针对客户送箱时间的不确定性降低码头作业效率的问题，建立了以最小化预翻箱数量和场桥堆存作业移动距离为目标的场桥调度优化两阶段数学模型，为场桥调度方案的实时生成提供决策支持。丁一[8]等以桥吊调度计划为依据，研究了轮胎吊和集卡协同调度的问题特性，以最小化完成任务的累计延误时间为目标，利用离散粒子群优化算法对集卡—轮胎吊集成调度问题进行了求解；陶莎[9]等将CTLS的生产作业抽象为基于关键资源优先的单元化“装卸、搬运、装卸”三级作业链的调度问题。此外，装卸工艺的改进也是CTLS研究的一个重要方面，例如，王宁[10]等就集装箱堆场上的预翻箱（Container Pre-marshalling Problem，CPMP）问题进行了工艺改良，提出了CPMPDS（CPMP with a dummy stack）问题，并设计了目标导向类的启发式算法进行求解，张睿[11]和曾庆成[12]等则就集装箱码头中的颇具实用前景的同贝同步装卸工艺进行了集成调度建模，并设计了相应的优化算法进行求解。
上述文献中采用的主要是运筹规划、系统仿真、智能优化和基于仿真的优化等研究方法，它们在应对日益复杂的集装箱码头计划调度问题时的逐渐显露出一些固疾，主要是所提出的模型和算法往往适应性、可移植性和可扩展性较低且具有较高的计算复杂度，难以在生产实践中系统应用。针对全球港航物流业和我国集装箱港口群迅猛发展过程中亟需解决的关键问题，本文基于计算思维和计算透镜（Computational Thinking and Computational Lens），以下简称2CTL，提出集装箱码头集疏运虚拟机（Container Terminal Collection and Distribution Virtual Machines，CTCDVM）体系结构及其底层硬件---集装箱物流计算引擎阵列（Container Logistics Computing Engine Array，CLCEA）的计算交换架构，建立CTLS抽象的物流计算机械化和自动化模型，并通过计算实验对其物流计算性能进行了综合评估和定量分析，从而为CTLS的计划调度和控制决策提出了一条较新的探讨思路。