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J-GLOBAL ID：202002254453771603   整理番号：20A2455066

柔軟なサービスポリシーによる確率的コンテナ再配置問題【JST・京大機械翻訳】

The stochastic container relocation problem with flexible service policies

著者 (4件)： Feng Yuanjun (School of Management, University of Liverpool, Chatham Street, Liverpool, L69 7ZH, United Kingdom) ,  Song Dong-Ping (School of Management, University of Liverpool, Chatham Street, Liverpool, L69 7ZH, United Kingdom) ,  Li Dong (School of Management, University of Liverpool, Chatham Street, Liverpool, L69 7ZH, United Kingdom) ,  Zeng Qingcheng (School of Maritime Economics and Management, Dalian Maritime University, 1 Linghai Road, Dalian, 116026, China)
資料名： Transportation Research. Part B. Methodological  (Transportation Research. Part B. Methodological)
巻： 141  ページ： 116-163  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0725B  ISSN： 0191-2615  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,柔軟なサービス政策が輸入コンテナ検索プロセスにおいて採用される確率的コンテナ再配置問題を研究した。柔軟な政策は,ターミナルオペレータがコンテナ検索シーケンスをある程度決定することを可能にし,それは,再配置の数とトラック待ち時間を低減するためのより多くの機会を提供する。顧客の到着選好を捉えるより一般的な確率モデルを提示し,それらの指定時間窓内の外部トラック到着のランダム性を記述した。多段階確率的逐次意思決定問題として,最初に確率的動的計画法(SDP)モデルに定式化し,再配置の予想数を最小化する。次に,SDPモデルをトラック待ち時間を表す二次目的を考慮して拡張した。ツリー探索ベースアルゴリズムを,それらの最適性に対する2つのモデルを解くために適応した。発見的アルゴリズムを設計して,大きな問題のために効率的に高品質解を求める。離散事象シミュレーションモデルを開発して,2つの性能計量に関する最適解と発見的解法をそれぞれ評価した。提案したモデルとアルゴリズムの有効性を検証するために,文献からのインスタンスに基づいて広範な計算実験を行った。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  意思決定 ,  *コンテナ ,  オペレータ ,  ターミナル ,  発見的方法 ,  木探索 ,  *配置問題 ,  待ち時間 ,  確率モデル ,  定式化 ,  離散事象シミュレーション
準シソーラス用語： 最適解 ,  時間窓 ,  ランダム性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 確率的コンテナ再配置問題 ,  指定時間窓 ,  柔軟なサービス ,  確率的動的計画法 ,  木探索ベースアルゴリズム

分類 (4件)： 水上輸送・サービス一般  (TD01010U) ,  数値計算  (JE02000J) ,  物的流通  (KA08000O) ,  運輸交通・サービス一般  (TA01010L)

タイトルに関連する用語 (4件)： サービス ,  確率 ,  コンテナ ,  配置問題