问题 1：如何确定每个码头的使用顺序和时间分配，以最小化船 只的等待和延迟时间？

 

这段代码是用来生成船只到达时间表，并且根据船只类型和码头类型进行分配和时间分配，最后将结果保存为Excel表格。

具体分块分析如下：

1. ships 和 terminals 是船只和码头的信息列表，包括类型、数量和时间限制。

2. generate_schedule() 函数用来生成船只的到达时间表。它遍历每一艘船只，根据数量和耗时随机生成到达时间，然后按照到达时间排序，返回一个列表。

3. assign_terminals() 函数用来分配码头使用顺序和时间分配。它根据码头的容量和剩余时间进行分配，首先对船只列表按照耗时排序，然后遍历每一艘船只，在可用的码头中找到第一个满足条件的码头进行分配，并更新码头的容量和剩余时间。如果没有可用的码头，则分配为空。

4. save_to_excel() 函数用来将分配结果保存为Excel表格。它使用 pandas 库将分配结果转换为DataFrame格式，并使用 openpyxl 库创建Excel文件并写入数据。

5. main() 函数是主函数，调用 generate_schedule() 生成船只到达时间表，并打印出来。然后调用 assign_terminals() 进行码头分配，并打印结果。最后调用 save_to_excel() 保存结果为Excel表格。

6. ​
   import random
   import pandas as pd
   from openpyxl import Workbook
   
   ships = [
       {"type": "散货船", "quantity": 30, "time_needed": 4},
       {"type": "集装箱船", "quantity": 20, "time_needed": 6},
       {"type": "液化气船", "quantity": 10, "time_needed": 8}
   ]
   
   terminals = [
       {"type": "散货码头", "quantity": 3, "time_limit": 8},
       {"type": "集装箱码头", "quantity": 2, "time_limit": 12},
       {"type": "液化气码头", "quantity": 1, "time_limit": 16}
   ]
   
   
   # 生成船只到达时间表
   def generate_schedule():
       schedule = []
   
       for ship in ships:
           quantity = ship["quantity"]
           average_time = ship["time_needed"]
   
           for i in range(quantity):
               arrival_time = random.randint(0, 24)
               schedule.append({"ship_type": ship["type"], "arrival_time": arrival_time})
   
       return sorted(schedule, key=lambda x: x["arrival_time"])
   
   
   # 分配码头使用顺序和时间分配
   def assign_terminals():
       terminal_assignments = []
       terminal_capacity = {terminal["type"]: terminal["quantity"] for terminal in terminals}
       remaining_time = {terminal["type"]: terminal["time_limit"] for terminal in terminals}
   
       ships.sort(key=lambda x: x["time_needed"])
   
       for ship in ships:
           assigned = False
   
           for terminal in terminals:
               if terminal_capacity[terminal["type"]] > 0 and remaining_time[terminal["type"]] >= ship["time_needed"]:
                   terminal_assignments.append(
                       {"ship_type": ship["type"], "terminal_type": terminal["type"], "time_needed": ship["time_needed"]})
   
                   terminal_capacity[terminal["type"]] -= 1
                   remaining_time[terminal["type"]] -= ship["time_needed"]
   
                   assigned = True
                   break
   
           if not assigned:
               terminal_assignments.append({"ship_type": ship["type"], "terminal_type": None, "time_needed": None})
   
       return terminal_assignments
   
   
   # 保存结果为 Excel 表格
   def save_to_excel(terminal_assignments):
       df = pd.DataFrame(terminal_assignments)
       df.columns = ["船只类型", "码头类型", "时间需求"]
   
       wb = Workbook()
       ws = wb.active
   
       for r in df.columns:
           ws.cell(row=1, column=df.columns.get_loc(r) + 1).value = r  # 设置表头
   
       for i, row in enumerate(df.itertuples(), start=2):
           for j, value in enumerate(row[1:], start=1):
               ws.cell(row=i, column=j).value = value
   
       wb.save("terminal_assignments.xlsx")
   
   
   # 主函数
   def main():
       schedule = generate_schedule()
   
       for ship in schedule:
           print(f"船只类型: {ship['ship_type']}, 到达时间: {ship['arrival_time']}")
   
       print("----------")
   
       terminal_assignments = assign_terminals()
   
       for assignment in terminal_assignments:
           print(f"{assignment['ship_type']}: {assignment['terminal_type']} ({assignment['time_needed']}小时)")
   
       # 保存结果为 Excel 表格
       save_to_excel(terminal_assignments)
   
   
   # 运行主函数
   if __name__ == "__main__":
       main()
   
   ​

   首先我们来看导入的模块和定义的变量：

   import random
   import pandas as pd
   from openpyxl import Workbook
   
   ships = [
       {"type": "散货船", "quantity": 30, "time_needed": 4},
       {"type": "集装箱船", "quantity": 20, "time_needed": 6},
       {"type": "液化气船", "quantity": 10, "time_needed": 8}
   ]
   
   terminals = [
       {"type": "散货码头", "quantity": 3, "time_limit": 8},
       {"type": "集装箱码头", "quantity": 2, "time_limit": 12},
       {"type": "液化气码头", "quantity": 1, "time_limit": 16}
   ]
   

   代码导入了 random、pandas 和 openpyxl 模块，用于随机数生成、数据处理和操作 Excel 表格。

   ships 是一个存储船只信息的列表，其中包含了船只的类型、数量和所需时间。

   terminals 是一个存储码头信息的列表，其中包含了码头的类型、数量和时间限制。

   接下来是两个函数的定义。

   generate_schedule() 函数用于生成船只到达时间表，它通过遍历 ships 列表中的船只信息，为每一艘船生成一个随机到达时间，并将船只的类型和到达时间记录在一个列表中。

   assign_terminals() 函数用于分配码头使用顺序和时间分配，它首先初始化了两个字典 terminal_capacity 和 remaining_time。然后按照船只所需时间的升序对 ships 列表进行排序，遍历 ships 列表，查找第一个可用的码头并分配给船只，同时更新码头的可用数量和剩余时间。如果找不到可用的码头，则将船只的类型、码头类型和时间需求设置为 None。

   接下来是一个保存结果为 Excel 表格的函数 save_to_excel()，它将分配结果存储在一个 Pandas 的 DataFrame 中，并使用 openpyxl 模块将 DataFrame 写入到一个 Excel 文件中。

   最后是主函数 main()，它先调用 generate_schedule() 函数生成船只的到达时间表并打印出来，然后调用 assign_terminals() 函数生成码头的分配结果并打印出来，最后调用 save_to_excel() 函数将分配结果保存为 Excel 表格。

   最后，通过 if __name__ == "__main__": 的判断，确保代码在作为模块导入时不会立即执行，只有在直接运行该脚本时才会执行主函数 main()。

继续分析代码的下一部分。

def generate_schedule():
    schedule = []
    for ship in ships:
        arrive_time = random.randint(1, 24)
        schedule.append({"type": ship["type"], "arrive_time": arrive_time})
    return schedule

上述代码定义了一个名为 generate_schedule() 的函数。该函数的主要功能是生成船只的到达时间表。

首先，声明了一个空列表 schedule，用于存储生成的到达时间表。

然后，使用 for 循环遍历 ships 列表中的每个船只信息。对于每个船只，通过调用 random.randint(1, 24) 函数生成一个介于 1 到 24 之间的随机整数，表示船只到达码头的小时时间。

接下来，将船只的类型和到达时间构建成一个字典，并将该字典添加到 schedule 列表中。

最后，返回生成的到达时间表 schedule。

继续分析代码的下一部分。

def assign_terminals():
    terminal_capacity = {terminal["type"]: terminal["quantity"] for terminal in terminals}
    remaining_time = {terminal["type"]: terminal["time_limit"] for terminal in terminals}

    for ship in sorted(ships, key=lambda x: x["time_needed"]):
        assigned_terminal = None
        for terminal in terminals:
            if terminal_capacity[terminal["type"]] > 0 and remaining_time[terminal["type"]] >= ship["time_needed"]:
                assigned_terminal = terminal["type"]
                terminal_capacity[terminal["type"]] -= 1
                remaining_time[terminal["type"]] -= ship["time_needed"]
                break
        if assigned_terminal:
            ship["assigned_terminal"] = assigned_terminal
        else:
            ship["assigned_terminal"] = None
    return ships

上述代码定义了一个名为 assign_terminals() 的函数。该函数的主要功能是分配码头使用顺序和时间分配。

首先，创建了两个字典 terminal_capacity 和 remaining_time，用来记录每种类型码头的可用数量和剩余时间。这里使用了字典推导式来构建字典。

然后，通过对 ships 列表进行排序，使用 sorted() 函数和 lambda 表达式的方式按照船只所需时间的升序进行排序。

接下来，通过两层嵌套的循环遍历船只和码头列表。在内层循环中，根据当前船只的时间需求，查找第一个可用的码头。可用的码头满足两个条件：码头的可用数量大于0且剩余时间大于等于船只的时间需求。如果找到了可用的码头，则将当前船只分配给该码头，并更新码头的可用数量和剩余时间。

最后，将船只的分配结果存储在字段 assigned_terminal 中，如果找不到可用的码头，则将该字段设置为 None。

最后，返回更新后的船只列表 ships。

继续分析代码的下一部分。

def optimize_schedule():
    schedule = generate_schedule()
    assigned_ships = assign_terminals()
    optimized_schedule = []

    for ship in assigned_ships:
        if ship["assigned_terminal"]:
            optimized_schedule.append({"type": ship["type"], "arrive_time": ship["arrive_time"], "assigned_terminal": ship["assigned_terminal"]})

    return optimized_schedule

上述代码定义了一个名为 optimize_schedule() 的函数。该函数的主要功能是优化船只的到达时间表，并只返回已经分配了码头的船只信息。

首先，调用 generate_schedule() 函数生成原始的到达时间表，并将结果存储在 schedule 变量中。

然后，调用 assign_terminals() 函数进行码头分配，并将结果存储在 assigned_ships 变量中。

接下来，创建一个空列表 optimized_schedule 用于存储优化后的结果。然后使用 for 循环遍历 assigned_ships 列表中的每个船只信息。

在循环中，如果船只被成功分配了码头（即 ship["assigned_terminal"] 不为 None），则将该船只的类型、到达时间和分配的码头信息构建成一个字典，并将该字典添加到 optimized_schedule 列表中。

最后，返回优化后的船只到达时间表 optimized_schedule。

 

继续分析代码的下一部分。

def optimize_schedule():
    schedule = generate_schedule()
    assigned_ships = assign_terminals()
    optimized_schedule = []

    for ship in assigned_ships:
        if ship["assigned_terminal"]:
            optimized_schedule.append({"type": ship["type"], "arrive_time": ship["arrive_time"], "assigned_terminal": ship["assigned_terminal"]})

    return optimized_schedule

上述代码定义了一个名为 optimize_schedule() 的函数。该函数的主要功能是优化船只的到达时间表，并只返回已经分配了码头的船只信息。

首先，调用 generate_schedule() 函数生成原始的到达时间表，并将结果存储在 schedule 变量中。

然后，调用 assign_terminals() 函数进行码头分配，并将结果存储在 assigned_ships 变量中。

接下来，创建一个空列表 optimized_schedule 用于存储优化后的结果。然后使用 for 循环遍历 assigned_ships 列表中的每个船只信息。

在循环中，如果船只被成功分配了码头（即 ship["assigned_terminal"] 不为 None），则将该船只的类型、到达时间和分配的码头信息构建成一个字典，并将该字典添加到 optimized_schedule 列表中。

最后，返回优化后的船只到达时间表 optimized_schedule。

这段代码主要是模拟了一个港口的船只停靠管理系统，并统计了每艘船的等待时间并进行了可视化。

下列代码

具体的功能包括：

1. 定义了船只的种类和数量，以及码头的类型和数量。
2. 给出每种船只停靠所需的时间和每个码头的容量和停靠时间限制。
3. 给出港口的运营成本和收益。
4. 给出船只的到达和离开时间表。
5. 给出船只之间的优先级和关系。
6. 初始化码头使用时间表。
7. 根据优先级顺序，依次安排船只停靠，选择最佳码头并更新码头使用时间表、收益和成本。
8. 统计每艘船只的等待时间，并将等待时间以柱状图的形式进行可视化。

​
​
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 船只的种类和数量（总量）
ship_types = ['散货船', '集装箱船', '液化气船']
ship_counts = [30, 20, 10]

# 码头的类型和数量
dock_types = ['散货码头', '集装箱码头', '液化气码头']
dock_counts = [3, 2, 1]

# 每艘船只停靠所需的时间
dock_times = {'散货船': 4, '集装箱船': 6, '液化气船': 8}

# 每个码头的容量和停靠时间限制
dock_capacity = {'散货码头': 4, '集装箱码头': 3, '液化气码头': 2}
dock_time_limit = {'散货码头': 8, '集装箱码头': 12, '液化气码头': 16}

# 港口的运营成本和收益
operating_cost = 10
revenue = {'散货船': 15, '集装箱船': 20, '液化气船': 25}

# 船只的到达和离开时间表
arrival_times = {'散货船': 10, '集装箱船': 6, '液化气船': 3}
average_stay_times = {'散货船': 6, '集装箱船': 8, '液化气船': 10}

# 船只之间的优先级和关系
priority_order = ['散货船', '集装箱船', '液化气船']

# 初始化码头使用时间表
dock_schedule = {dock: [] for dock in dock_types}

# 最小化等待和延迟时间，并统计收益和成本
total_revenue = 0
total_cost = 0
wait_times = []
for ship_type in priority_order:
    for _ in range(ship_counts[ship_types.index(ship_type)]):
        dock_type = ''
        min_wait_time = np.inf

        # 遍历每种类型的码头，选择最佳码头
        for dock in dock_types:
            if len(dock_schedule[dock]) < dock_capacity[dock]:
                wait_time = max(arrival_times[ship_type] - max(dock_schedule[dock] + [0]), 0)
                if wait_time < min_wait_time:
                    min_wait_time = wait_time
                    dock_type = dock

        # 处理找不到可用码头的情况
        if dock_type == '':
            print(f"No available dock for {ship_type}.")
            continue

        # 更新码头使用时间表、收益和成本
        dock_schedule[dock_type].append(0)
        dock_schedule[dock_type] = [time + average_stay_times[ship_type] for time in dock_schedule[dock_type]]
        total_revenue += revenue[ship_type]
        total_cost += operating_cost
        wait_times.append(min_wait_time)

# 绘制等待时间的柱状图
plt.bar(range(len(wait_times)), wait_times)
plt.xlabel('Ship Index')
plt.ylabel('Wait Time')
plt.title('Wait Time for Each Ship')
plt.show()

​

​

这段代码可以分为以下几个部分：

1. 导入必要的库：代码开始部分导入了 numpy 和 matplotlib.pyplot 库，用于处理数值和绘制柱状图。

2. 定义船只和码头的种类和数量：使用列表 ship_types 和 dock_types 分别表示船只和码头的种类，使用列表 ship_counts 和 dock_counts 分别表示船只和码头的数量。

3. 设置船只停靠所需的时间：使用字典 dock_times 将船只的种类映射到停靠所需的时间。

4. 设置每个码头的容量和停靠时间限制：使用字典 dock_capacity 和 dock_time_limit 分别将码头的种类映射到容量和停靠时间限制。

5. 定义港口的运营成本和收益：使用变量 operating_cost 表示港口的运营成本，使用字典 revenue 将船只的种类映射到收益。

6. 设置船只的到达和离开时间表：使用字典 arrival_times 将船只的种类映射到到达时间，使用字典 average_stay_times 将船只的种类映射到平均停留时间。

7. 定义船只之间的优先级和关系：使用列表 priority_order 规定了船只的优先级顺序。

8. 初始化码头使用时间表：使用字典 dock_schedule 初始化了每个码头的使用时间表，初始为空列表。

9. 最小化等待和延迟时间，并统计收益和成本：

   • 遍历每个船只的优先级顺序，以先处理优先级高的船只
   • 对每种船只类型循环船只数量次数
   • 选择可用的码头：
     • 遍历每个码头，找到空闲且满足容量要求的码头
     • 计算到达时间与最近一艘船只离开时间的等待时间，选择等待时间最短的码头
   • 处理找不到可用码头的情况
   • 更新码头使用时间表、收益和成本：
     • 将当前船只添加到选择的码头的使用时间表中
     • 更新码头使用时间表中每个时间点的值，加上对应船只停留的时间
     • 增加收益和成本
   • 记录等待时间

10. 绘制等待时间的柱状图：使用 matplotlib.pyplot 绘制柱状图，将船只索引作为 x 轴，等待时间作为 y 轴

问题 2：如何在满足码头容量和停靠时间限制的前提下，最大化 港口的运营效率和收益？

优化码头的利用率，确保每艘船只在停靠时间内完成任务并尽快离开。

针对码头的类型和容量，灵活调整停靠顺序，以满足不同船只的需求。

根据船只的收益和优先级，合理安排每个码头的使用，优先安排收益高的船只停靠。

问题2的关键是在满足码头容量和停靠时间限制的情况下，最大化港口的运营效率和收益。这可以通过确定每个码头的使用顺序和时间分配来实现。以下是一个可能的解决方案，使用python编程来优化港口的运营：

创建一个模型，以码头为变量，船只类型为约束，目标函数为最大化收益。

定义变量：

X[i][j]：码头i停靠船只类型j的数量

Y[i]：码头i的使用时间

定义约束条件：

每个码头的使用时间不超过停靠时间限制

码头的总容量不超过每天的最大容量限制

每种类型船只的数量不超过到达时间表中每天的船只数量

码头的使用时间必须大于等于零

每个码头只能停靠对应类型的船只

根据船只的优先级和关系，设置优先停靠顺序

定义目标函数：

最大化总收益，即船只的停靠收益减去港口的运营成本

使用python中的优化库，如PuLP 或者 Pyomo，根据模型求解器进行求解。

根据求解结果，得到每个码头的使用顺序和时间分配，以实现最小化船只等待和延迟时间，并最大化港口的运营效率和收益

​
from pulp import *

# 数据
ships = ['散货船', '集装箱船', '液化气船']
docks = ['散货码头1', '散货码头2', '散货码头3', '集装箱码头1', '集装箱码头2', '液化气码头']
ship_capacity = {'散货船': 4, '集装箱船': 3, '液化气船': 2}
dock_capacity = {'散货码头1': 4, '散货码头2': 4, '散货码头3': 4, '集装箱码头1': 3, '集装箱码头2': 3, '液化气码头': 2}
stop_time = {'散货码头1': 8, '散货码头2': 8, '散货码头3': 8, '集装箱码头1': 12, '集装箱码头2': 12, '液化气码头': 16}
operating_cost = 100000
revenue = {'散货船': 150000, '集装箱船': 200000, '液化气船': 250000}

# 创建问题
problem = LpProblem("Port Optimization", LpMaximize)

# 创建决策变量
dock_vars = LpVariable.dicts("Dock", (docks, ships), lowBound=0, cat='Integer')
dock_time_vars = LpVariable.dicts("DockTime", docks, lowBound=0, upBound=24, cat='Continuous')

# 设置目标函数
problem += lpSum(dock_vars[dock][ship] * revenue[ship] for dock in docks for ship in ships) - operating_cost

# 设置约束条件
for ship in ships:
    problem += lpSum(dock_vars[dock][ship] for dock in docks) <= ship_capacity[ship]

for dock in docks:
    problem += lpSum(dock_time_vars[dock]) <= stop_time[dock]
    problem += lpSum(dock_vars[dock][ship] for ship in ships) <= dock_capacity[dock]

for dock in docks:
    for ship in ships:
        problem += dock_vars[dock][ship] <= dock_capacity[dock] * dock_time_vars[dock] / stop_time[dock]

# 求解问题
problem.solve()

# 输出结果
print("最大化收益: $", value(problem.objective))
print("码头使用情况:")
for dock in docks:
    for ship in ships:
        if dock_vars[dock][ship].varValue > 0:
            print(f"{dock} 停靠 {dock_vars[dock][ship].varValue} 艘 {ship}")

​

 

这段代码可以分为以下几个块:

1. 数据定义块：在这个块中定义了船只类型、码头类型、船只容量和码头容量等数据。

2. 创建问题块：使用 LpProblem() 函数创建了一个名为 “Port Optimization” 的线性规划问题。

3. 创建决策变量块：使用 LpVariable.dicts() 函数创建了决策变量 dock_vars 和 dock_time_vars。

4. 设置目标函数块：使用 problem += 语句设置了目标函数，即最大化收益。

5. 设置约束条件块：使用 problem += 语句设置了各种约束条件，包括船只容量、码头容量和停靠时间等。

6. 求解问题块：使用 problem.solve() 方法求解了定义的线性规划问题。

7. 输出结果块：使用 value(problem.objective) 获取求解得到的目标函数值，然后使用 print() 函数输出最大化收益和码头使用情况。

​
from pulp import *
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
matplotlib.rcParams['font.family'] = 'Arial Unicode MS'
# 数据
ships = ['散货船', '集装箱船', '液化气船']
docks = ['散货码头1', '散货码头2', '散货码头3', '集装箱码头1', '集装箱码头2', '液化气码头']
ship_capacity = {'散货船': 4, '集装箱船': 3, '液化气船': 2}
dock_average_load = {'散货码头1': 0.8, '散货码头2': 0.8, '散货码头3': 0.8, '集装箱码头1': 0.7, '集装箱码头2': 0.7,
                     '液化气码头': 0.6}
stop_time = {'散货码头1': 8, '散货码头2': 8, '散货码头3': 8, '集装箱码头1': 12, '集装箱码头2': 12, '液化气码头': 16}
dock_capacity = {'散货码头1': 4, '散货码头2': 4, '散货码头3': 4, '集装箱码头1': 3, '集装箱码头2': 3, '液化气码头': 2}
operating_cost = 100000
revenue = {'散货船': 150000, '集装箱船': 200000, '液化气船': 250000}

# 创建问题
problem = LpProblem("Port Optimization", LpMaximize)

# 创建决策变量
dock_vars = LpVariable.dicts("Dock", (docks, ships), lowBound=0, cat='Integer')
dock_time_vars = LpVariable.dicts("DockTime", docks, lowBound=0, upBound=24, cat='Continuous')

# 设置目标函数
problem += lpSum(dock_vars[dock][ship] * revenue[ship] for dock in docks for ship in ships) - operating_cost

# 设置约束条件
for ship in ships:
    problem += lpSum(dock_vars[dock][ship] for dock in docks) <= ship_capacity[ship]

for dock in docks:
    problem += lpSum(dock_time_vars[dock]) <= stop_time[dock]
    problem += lpSum(dock_vars[dock][ship] for ship in ships) <= lpSum(
        dock_average_load[dock] * dock_capacity[dock] for dock in docks)

for dock in docks:
    for ship in ships:
        problem += dock_vars[dock][ship] <= dock_average_load[dock] * dock_capacity[dock] * dock_time_vars[dock] / \
                   stop_time[dock]

# 求解问题
problem.solve()

# 输出结果
print("最大化收益: $", value(problem.objective))
print("码头使用情况:")
dock_usage = {}
for dock in docks:
    dock_usage[dock] = sum(dock_vars[dock][ship].varValue for ship in ships)
    for ship in ships:
        if dock_vars[dock][ship].varValue > 0:
            print(f"{dock} 停靠 {dock_vars[dock][ship].varValue} 艘 {ship}")

# 创建柱状图
plt.bar(docks, dock_usage.values())
plt.xlabel('码头')
plt.ylabel('使用情况')
plt.title('港口码头使用情况')
plt.show()

​

这段代码可以分为以下几个块:

1. 导入库和设置绘图参数块：在这个块中导入了 pulp 和 matplotlib.pyplot 库，并设置了绘图字体。

2. 数据定义块：定义了船只类型、码头类型、船只容量、码头平均负载、停靠时间、码头容量、运营成本和收益等数据。

3. 创建问题块：使用 LpProblem() 函数创建了一个名为 “Port Optimization” 的线性规划问题。

4. 创建决策变量块：使用 LpVariable.dicts() 函数创建了决策变量 dock_vars 和 dock_time_vars。

5. 设置目标函数块：使用 problem += 语句设置了目标函数，即最大化收益。

6. 设置约束条件块：使用 problem += 语句设置了各种约束条件，包括船只容量、停靠时间和码头负载等。

7. 求解问题块：使用 problem.solve() 方法求解了定义的线性规划问题。

8. 输出结果块：使用 value(problem.objective) 获取求解得到的目标函数值，然后使用 print() 函数输出最大化收益和码头使用情况。

9. 创建柱状图块：使用 plt.bar() 函数创建了一个柱状图，展示了各个码头的使用情况。

问题 3：如何根据船只的到达和离开时间表，合理安排每个码头 的使用，以满足不同船只的优先级和关系，以及最小化等待和延迟时 间

 

 

根据给出的代码，船只的到达和离开时间表已经被考虑在内，通过循环遍历船只的优先级和到达时间，选择空闲时间最短的码头进行安排。具体步骤如下：

按照船只的优先级降序，遍历每种船只类型。

对于每种船只类型，按照船只的到达时间顺序进行遍历。

选择空闲时间最短的码头，计算当前船只需要等待的时间（等于前一艘船只离开时间与当前船只到达时间的差）。

更新使用时间和等待时间：将当前船只的离开时间（即到达时间加上装卸时间）加入到相应码头的使用时间列表中，并将等待时间累加到相应码头的等待时间中。

重复步骤3和4，直到所有船只都被安排到合适的码头上。

这样，在船只到达和离开时间表的基础上，每个码头的使用顺序和时间分配就能满足不同船只的优先级和关系，并尽可能地最小化等待和延迟时间。

import simpy
import random


# 船只类
class Ship:
    def __init__(self, ship_id, ship_type, arrival_time, dock_time):
        self.ship_id = ship_id
        self.ship_type = ship_type
        self.arrival_time = arrival_time
        self.dock_time = dock_time


# 码头类
class Dock:
    def __init__(self, dock_id, dock_type, capacity, limit_time):
        self.dock_id = dock_id
        self.dock_type = dock_type
        self.capacity = capacity
        self.limit_time = limit_time
        self.queue = []  # 等待队列

    def request_dock(self, env, ship):
        with self.capacity.request() as req:
            # 到达码头前的等待时间
            wait_time = env.now - ship.arrival_time
            print(f"{ship.ship_type}船 {ship.ship_id} 到达码头 {self.dock_id}，等待时间：{wait_time}小时")
            # 进入等待队列
            self.queue.append(ship)
            yield req
            self.queue.remove(ship)
            # 开始停靠
            print(f"{ship.ship_type}船 {ship.ship_id} 开始在码头 {self.dock_id} 停靠")
            yield env.timeout(ship.dock_time)
            print(f"{ship.ship_type}船 {ship.ship_id} 完成在码头 {self.dock_id} 的停靠")


# 港口类
class Port:
    def __init__(self):
        self.env = simpy.Environment()
        self.docks = []  # 码头列表
        self.profit = 0  # 收益值

    def create_docks(self, num_docks, dock_type, capacity, limit_time):
        for i in range(num_docks):
            dock = Dock(i, dock_type, capacity, limit_time)
            dock.capacity = simpy.Resource(self.env, capacity)
            self.docks.append(dock)

    def simulate(self, ships):
        for ship in ships:
            self.env.process(self.manage_ship(ship))
        self.env.run()

    def manage_ship(self, ship):
        # 选择优先级最高的码头进行停靠
        dock = min(self.docks, key=lambda x: x.dock_type)
        yield self.env.process(dock.request_dock(self.env, ship))

    def calculate_profit(self, ship):
        if ship.ship_type == "散货船":
            self.profit += 15
        elif ship.ship_type == "集装箱船":
            self.profit += 20
        elif ship.ship_type == "液化气船":
            self.profit += 25


# 示例数据
ship_arrival_times = {"散货船": 10, "集装箱船": 6, "液化气船": 3}
ship_dock_times = {"散货船": 4, "集装箱船": 6, "液化气船": 8}
dock_capacity = {"散货码头": 4, "集装箱码头": 3, "液化气码头": 2}
dock_time_limit = {"散货码头": (0, 8), "集装箱码头": (0, 12), "液化气码头": (0, 16)}

# 创建港口和码头
port = Port()
port.create_docks(3, "散货码头", 4, (0, 8))
port.create_docks(2, "集装箱码头", 3, (0, 12))
port.create_docks(1, "液化气码头", 2, (0, 16))

# 生成船只列表
ships = []
for ship_type, num_ships in ship_arrival_times.items():
    for i in range(num_ships):
        arrival_time = random.randint(1, 24)
        dock_time = ship_dock_times[ship_type]
        ship = Ship(i + 1, ship_type, arrival_time, dock_time)
        ships.append(ship)

# 优先级排序，按散货船、集装箱船、液化气船排序
ships.sort(key=lambda x: x.ship_type, reverse=True)

# 进行模拟
port.simulate(ships)

# 打印结果
print(f"港口总收益: {port.profit}万元")

 

这段代码可以分为以下几个部分：

1. 定义了船只类 Ship，包括船只的标识、类型、到达时间和停靠时间；

2. 定义了码头类 Dock，包括码头的标识、类型、容量和限制时间，以及一个等待队列。Dock 类还有一个 request_dock 方法，负责处理船只的停靠请求。在该方法中，船只首先计算等待时间，然后进入等待队列。使用 yield req 表示请求的资源，直到获得资源时继续执行。停靠开始后，使用 yield env.timeout(ship.dock_time) 模拟停靠时间，最后打印停靠完成信息；

3. 定义了港口类 Port，包括一个 simpy.Environment 对象、一个码头列表和一个收益值。其中的 create_docks 方法用于创建指定数量和类型的码头，通过循环创建 Dock 对象，并为每个码头分配资源。simulate 方法用于根据船只列表进行模拟，将每个船只交给优先级最高的可用码头进行处理，使用 env.process 创建一个新的进程来处理船只的停靠请求；

4. calculate_profit 方法用于根据船只类型计算港口的收益值；

5. 示例数据中定义了船只的到达时间、停靠时间，码头的容量和限制时间；

6. 创建港口对象，并使用 create_docks 方法创建了 3 个散货码头、2 个集装箱码头和 1 个液化气码头；

7. 根据示例数据和随机生成的船只到达时间，生成了船只列表，并按优先级排序；

8. 调用 port.simulate 方法进行模拟，处理船只的停靠请求；

9. 模拟结束后，打印港口的总收益。

import numpy as np

# 船只的种类和数量
ship_types = ['散货船', '集装箱船', '液化气船']
ship_counts = {'散货船': 30, '集装箱船': 20, '液化气船': 10}

# 船只的停靠时间
ship_durations = {'散货船': 4, '集装箱船': 6, '液化气船': 8}

# 每个码头的容量和停靠时间限制
dock_capacities = {'散货码头': 4, '集装箱码头': 3, '液化气码头': 2}
dock_limits = {'散货码头': 8, '集装箱码头': 12, '液化气码头': 16}

# 港口的运营成本和收益
operating_cost = 100000
earnings_per_ship = {'散货船': 150000, '集装箱船': 200000, '液化气船': 250000}

# 船只的到达和离开时间表
ship_schedules = {
    '散货船': np.random.randint(0, 24, size=10),
    '集装箱船': np.random.randint(0, 24, size=6),
    '液化气船': np.random.randint(0, 24, size=3)
}

# 船只的优先级
ship_priorities = {'散货船': 3, '集装箱船': 2, '液化气船': 1}

# 初始化每个码头的使用时间和等待时间
dock_usage = {'散货码头': [], '集装箱码头': [], '液化气码头': []}
dock_wait = {'散货码头': 0, '集装箱码头': 0, '液化气码头': 0}

# 按优先级和到达时间合理安排码头的使用
for ship_type in sorted(ship_priorities, key=ship_priorities.get):
    for arrival_time in ship_schedules[ship_type]:
        best_dock = None
        min_wait = float('inf')

        # 选择空闲时间最短的码头
        for dock, usage in dock_usage.items():
            if len(usage) < dock_capacities[dock]:
                if len(usage) == 0:
                    wait_time = max(0, dock_limits[dock] - arrival_time)
                else:
                    wait_time = max(0, usage[-1] + dock_limits[dock] - arrival_time)
                if wait_time < min_wait:
                    best_dock = dock
                    min_wait = wait_time

        # 如果存在合适的码头，则更新使用时间和等待时间
        if best_dock is not None:
            dock_usage[best_dock].append(arrival_time + ship_durations[ship_type])
            dock_wait[best_dock] += min_wait

# 计算港口的总收益和总成本
total_earnings = sum(ship_counts[ship_type] * earnings_per_ship[ship_type] for ship_type in ship_types)
total_cost = operating_cost

# 输出每个码头的使用情况和等待时间
for dock, usage in dock_usage.items():
    print(f'{dock}: {usage}，等待时间：{dock_wait[dock]} 小时')

# 输出港口的总收益和总成本
print(f'港口总收益: {total_earnings} 万元')
print(f'港口总成本: {total_cost} 万元')

 

这段代码可以分为以下几个部分：

1. 定义了船只的种类和数量，并设定每种船只的停靠时间；
2. 定义了每个码头的容量和停靠时间限制；
3. 定义了港口的运营成本和每艘船只的收益；
4. 定义了船只的到达和离开时间表，使用随机数生成；
5. 定义了船只的优先级；
6. 初始化了每个码头的使用时间和等待时间；
7. 按照船只的优先级和到达时间，合理安排码头的使用。遍历船只的种类和每个种类的到达时间，选择空闲时间最短的码头进行停靠，更新码头的使用时间和等待时间；
8. 计算港口的总收益和总成本，收益为每种船只数量乘以每艘船只的收益，总成本为运营成本；
9. 输出每个码头的使用情况和等待时间；
10. 输出港口的总收益和总成本。

这段代码实现了一个模拟港口的系统，根据不同的船只种类和到达时间，通过合理安排码头的使用来实现最优化的停靠，并计算港口的总收益和总成本。