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J-GLOBAL ID：201802255373563930   整理番号：18A1526446

不確かな箱重下内河コンテナバンプの航路搭載意思決定【JST・京大機械翻訳】

Inland Container Liner Route Stowage Planning Decision with Uncertain Container Weight

著者 (5件)： Li Jun (武漢理工大学物流工程学院,武漢,430063) ,  Zhang Yu (武漢理工大学物流工程学院,武漢,430063) ,  Ji Sanyou (武漢理工大学物流工程学院,武漢,430063) ,  Cheng Zhao (武漢理工大学物流工程学院,武漢,430063) ,  Ma Jie (武漢理工大学航運学院,武漢,430063)
資料名： Jiaotong Yunshu Xitong Gongcheng Yuxinxi  (Jiaotong Yunshu Xitong Gongcheng Yuxinxi)
巻： 18  号： 2  ページ： 208-215  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2945A  ISSN： 1009-6744  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： コンテナ海運と比べて、内河コンテナのギア輸送はその独特性を持ち、同時に、内貿易箱にとって、貨物主の発注時箱重情報の不確定性は、その航路決定の決定をより複雑にする。本文では、不確定な箱重の影響を考慮して、航路のバンプの占める数量を最小化することを目標とし、内河コンテナーの車輪の航空線の負荷決定のランダム計画モデルを構築した。確率的プログラミング理論に基づき,確率的プログラミングモデルを,確率的制約を記述するために,確率的プログラミング理論に従って,ランダムプログラミングモデルに変換し,そして,ハイブリッド近傍探索アルゴリズムを,提示した。アルゴリズムは,モンテカルロシミュレーション,ニューラルネットワーク訓練,および近傍探索発見の3つの部分から成る。事例研究は,ハイブリッド近傍探索アルゴリズムのロバスト性が良好で,不確かな要素の効果的吸収が,負荷計画によって達成できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *意思決定 ,  *航路 ,  モデル ,  航空輸送 ,  不確実性 ,  *バンプ ,  近傍探索法 ,  海上輸送 ,  事例研究 ,  アルゴリズム ,  貨物 ,  *コンテナ ,  ロバスト性 ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 探索アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： waterway transportation ,  route stowage planning decision ,  hybrid neighborhood search algorithm ,  container transportation ,  inland liner shipping ,  uncertain container weight ,  stochastic chance-constrained programming

分類 (3件)： 港湾施設,港湾工事  (RC15020H) ,  数理計画法  (KA03030M) ,  その他の水上輸送・サービス  (TD01030Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： 箱 ,  コンテナ ,  バンプ ,  航路 ,  意思決定