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Yard and berth planning efficiency with estimated handling time
Maritime Business Review Pub Date : 2019-11-17 , DOI: 10.1108/mabr-08-2019-0034
Etsuko Nishimura

To achieve a high container handling efficiency at transshipment hub ports, there are a variety of scheduling problem as ship-to-berth assignment (BAP), container-to-yard arrangement (YAP), etc. As it is difficult to acquire the actual data of an existing terminal under various circumstances, this study aims to develop the time estimation model of container handling. Additionally, to achieve an efficient handling of containers at the yard, this study proposes the way to optimize the yard arrangement along with the berth allocation simultaneously by using estimated handling time.,To obtain the handling time based on various situations of the terminal operated, the discrete simulation model of container handling is constructed. The model to estimate the handling time of a quay crane assigned to a relevant ship by multiple regression analysis is developed. To find a feasible solution to minimize the total service time which includes YAP and BAP simultaneously, a genetic algorithm based on heuristics is developed.,The proposed regression model has high performance to estimate the time spent of container handling. In the total service time, the proposed approach outperformed the existing 2-step process approach.,As it is difficult to acquire the actual information of an existing marine terminal under various circumstances, the paper contains a regression model to estimate the container handling time based on simulation data, and the regression model is used in an optimization model to minimize the ship turnaround time.

中文翻译:

院子和泊位的规划效率以及预计的处理时间

为了在转运中心港口实现较高的集装箱装卸效率,存在各种调度问题,如船对泊位分配(BAP),集装箱对船场布置(YAP)等。由于难以获得实际的各种情况下现有码头的数据,本研究旨在建立集装箱装卸时间估算模型。另外,为了实现在堆场的集装箱的高效处理,本研究提出了一种通过使用估计的处理时间来同时优化堆场布置和泊位分配的方法。要根据所操作的码头的各种情况获得处理时间,建立了集装箱装卸的离散仿真模型。建立了通过多元回归分析估算分配给相关船舶的码头起重机的处理时间的模型。为了找到一种可行的解决方案,以最小化同时包含YAP和BAP的总服务时间,开发了一种基于启发式的遗传算法。所提出的回归模型具有较高的性能,可以估算集装箱的处理时间。在总服务时间中,所提出的方法优于现有的两步法。由于在各种情况下都难以获取现有海运码头的实际信息,因此本文包含了一种回归模型来估算集装箱的处理时间在仿真数据上使用回归模型,并在优化模型中使用回归模型以最大程度地减少船舶周转时间。为了找到一种可行的解决方案,以最小化同时包含YAP和BAP的总服务时间,开发了一种基于启发式的遗传算法。所提出的回归模型具有较高的性能,可以估算集装箱的处理时间。在总服务时间中,所提出的方法优于现有的两步法。由于在各种情况下都难以获取现有海运码头的实际信息,因此本文包含了一种回归模型来估算集装箱的处理时间在仿真数据上使用回归模型,并在优化模型中使用回归模型以最大程度地减少船舶周转时间。为了找到一种可行的解决方案,以最小化同时包含YAP和BAP的总服务时间,开发了一种基于启发式的遗传算法。所提出的回归模型具有较高的性能,可以估算集装箱的处理时间。在总服务时间中,所提出的方法优于现有的两步法。由于在各种情况下都难以获取现有海运码头的实际信息,因此本文包含了一种回归模型来估算集装箱的处理时间在仿真数据上使用回归模型,并在优化模型中使用回归模型以最大程度地减少船舶周转时间。所提出的回归模型具有很高的性能,可以估算集装箱处理所花费的时间。在总服务时间中,所提出的方法优于现有的两步法。由于在各种情况下都难以获取现有海运码头的实际信息,因此本文包含了一种回归模型来估算集装箱的处理时间在仿真数据上使用回归模型,并在优化模型中使用回归模型以最大程度地减少船舶周转时间。所提出的回归模型具有很高的性能,可以估算集装箱处理所花费的时间。在总服务时间中,所提出的方法优于现有的两步法。由于在各种情况下都难以获取现有海运码头的实际信息,因此本文包含了一种回归模型来估算集装箱的处理时间在仿真数据上使用回归模型,并在优化模型中使用回归模型以最大程度地减少船舶周转时间。
更新日期:2019-11-17
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