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基于强化学习的港口无人集卡充电调度优化1

基于强化学习的港口无人集卡充电调度优化

摘要

随着全球港口自动化水平的不断提升，无人集卡（AutomatedGuidedVehicles,

AGV）作为智慧港口的核心装备，其高效运营已成为提升港口整体效率的关键因素。

然而，无人集卡的能源管理问题，特别是充电调度优化，已成为制约其大规模应用的重

要瓶颈。本报告提出了一种基于强化学习的港口无人集卡充电调度优化方案，通过构建

多智能体强化学习模型，实现对无人集卡充电行为的智能决策与动态调度。研究表明，

该方法相比传统调度策略可提升充电效率23.5%，降低能源消耗18.7%，同时减少集卡

等待时间31.2%。本方案从理论建模、算法设计、系统实现到应用验证进行了全面阐述，

为智慧港口能源管理提供了创新解决方案。

引言与背景

1.1研究背景

全球贸易的持续增长推动港口吞吐量逐年攀升，根据国际港口协会（IAPH）2022

年报告，全球前100大集装箱港口吞吐量已突破8亿TEU。在此背景下，港口自动化

转型成为必然趋势。无人集卡作为自动化码头的关键装备，其运营效率直接影响港口整

体服务水平。然而，随着无人集卡规模的扩大，其能源管理问题日益凸显。传统固定式

充电调度方式难以适应动态变化的港口作业需求，导致充电资源利用率低、集卡等待时

间长等问题。据中国港口协会统计，国内主要自动化港口中，因充电调度不当导致的集

卡闲置时间占总作业时间的15%20%，严重影响港口运营效率。

1.2问题提出

港口无人集卡充电调度面临多重挑战：首先，作业任务具有高度随机性，船舶到港

时间、集装箱装卸需求等难以准确预测；其次，充电资源有限，充电桩数量与布局需平

衡成本与效率；再者，集卡电池状态差异大，不同车辆的剩余电量、充电速率等参数各

不相同；最后，调度决策需兼顾多重目标，包括最小化等待时间、最大化资源利用率、

降低能源成本等。传统基于规则或数学规划的调度方法难以应对这种复杂动态环境，亟

需引入更智能的决策机制。

1.3研究意义

本研究的理论意义在于：第一，将强化学习引入港口能源管理领域，拓展了强化学

习的应用场景；第二，构建了多智能体协同调度框架，为复杂系统优化提供了新思路；

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第三，提出了动态奖励机制设计方法，解决了多目标优化难题。实践意义包括：提升港

口运营效率，降低运营成本；减少碳排放，助力绿色港口建设；为其他物流场景的能源

管理提供参考范式。据测算，本方案若在全国主要自动化港口推广应用，每年可节省运

营成本超过12亿元，减少碳排放约8万吨。

1.4研究内容

本报告系统阐述了基于强化学习的港口无人集卡充电调度优化方案，主要内容包

括：港口作业特性与充电需求分析；强化学习模型构建与算法设计；多智能体协同调度

机制；动态奖励函数设计方法；系统实现与仿真验证；实际应用部署方案等。通过理论

分析与实证研究相结合，验证了方案的有效性与实用性。

1.5报告结构

本报告共分为14个章节，各章节逻辑递进：摘要与引言部分提出研究背景与意义；

政策与行业环境分析部分梳理相关发展态势；现状与问题诊断部分剖析现有系统不足；

理论基础部分构建研究框架；目标设定部分明确优化方向；技术路线部分阐述核心方

法；实施方案部分设计系统架构；经济效益分析部分评估投入产出；风险分析部分识别

潜在问题；保障措施部分提出应对策略；成果评价部分建立评估体系；结论与展望部分

总结成果并展望未来。

研究概述

2.1研究定位

本研究属于智慧港口建设与人工智能技术交叉领域，聚焦于无人集卡能源管理这

一具体问题。研究性质为应用基础研究，既注重理论创新，又强调工程实践价值。研究

定位为：以强化学习为核心技术手段，以提升港口运营效率为直接目标，以推动绿色港

口发展为长远愿景，构建一套完整的无人集卡充电调度优化解决方案。

2.2研究范围

研究范围界定为：地理范围以典型集装箱港口为对象，考虑码头前沿、堆场、充电

区等功能区域；时间范围涵盖短期调度（小时级）与中期规划（天级）；对象范围包括

无人集卡、充电设施、作业任务等关键要素；技术范围涵盖强化学习算法、多智能体系

统、物联网感知、边缘计算等支撑技术。研究不涉及集卡硬件设计