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J-GLOBAL ID：202102288166241745   整理番号：21A2643441

バース割当問題を解くための可変岸クレーン割当を有するハイブリッドGAと岸のクレーン割当問題の同時実行【JST・京大機械翻訳】

A Hybrid GA with Variable Quay Crane Assignment for Solving Berth Allocation Problem and Quay Crane Assignment Problem Simultaneously

著者 (5件)： Hsu Hsien-Pin (Department of Supply Chain Management, National Kaohsiung University of Science and Technology, Kaohsiung 81157, Taiwan) ,  Chiang Tai-Lin (Department of Business Administration, Minghsin University of Science and Technology, Xinfeng Hsinchu 30401, Taiwan) ,  Wang Chia-Nan (Department of Industrial Engineering and Management, National Kaohsiung University of Science and Technology, Kaohsiung 83158, Taiwan) ,  Fu Hsin-Pin (Department of Marketing and Distribution, National Kaohsiung University of Science and Technology, Kaohsiung 81164, Taiwan) ,  Chou Chien-Chang (Department of Shipping Technology, National Kaohsiung University of Science and Technology, Kaohsiung 80543, Taiwan)
資料名： Sustainability (Web)  (Sustainability (Web))
巻： 11  号： 7  ページ： 2018  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7281A  ISSN： 2071-1050  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： コンテナターミナルは,国が経済発展を維持するのを助ける。コンテナターミナルの運転効率を改善することは重要である。過去の研究では,遺伝的アルゴリズム(GA)は,それぞれ,バース割当問題(BAP)とクォークレーン割当問題(QCAP)を含む海側運用問題に対処するのに広く使用されている。しかし,過去の研究におけるほとんどのGAアプローチは,船舶に割り当てられたQCsを調整しない時間不変QC割当てを生成することに専念した。これは利用可能なQC容量を活用できる。本研究では,3つのハイブリッドGA(HGAs)を提案し,動的および離散的BAP(DBAP)および動的QCAP(DQCAP)を同時に処理した。3つのHGAは,船舶に割り当てられたQCsをさらに調整することができる可変QC割当てをサポートする。3つのHGAは同じ交差オペレータを使用するが,異なる突然変異オペレータと2段階手順を使用する。第一段階では,これらのHGAは時間不変であるBAP解とQCAP解を生成することができる。次に,時間不変QC割当て解を第2段階で変数に変換した。3つのHGAの効果を調べるために実験を行い,結果は,これらのHGAが適応度値に関して従来のGAsより優れていることを示した。特に,Thoros突然変異オペレータによるHGA3は,最高の性能を持った。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： オペレータ ,  *クレーン ,  コンテナターミナル ,  船舶 ,  *バース ,  突然変異 ,  海洋 ,  経済開発 ,  *割当問題 ,  遺伝的アルゴリズム

著者キーワード (4件)： バース配分問題(BAP) ,  岸のクレーン割当問題(QCAP) ,  ハイブリッド遺伝的アルゴリズム(HGA) ,  可変QC割当

分類 (2件)： 数理計画法  (KA03030M) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (31件)：

• Hsu, H.P.; Wang, C.N.; Chou, C.C.; Lee, Y.; Wen, Y.F. Modeling and Solving the Three Seaside Operational Problems Using an Object-Oriented and Timed Predicate/Transition Net. Appl. Sci. 2017, 7, 218.
• Vis, I.F.A.; de Koster, R. Transshipment of container at a container terminal: An overview. Eur. J. Oper. Res. 2003, 147, S0377-S2217.
• Salido, M.A.; Mario, R.M.; Barber, F. A decision support system for managing combinatorial problems in a container terminal. Knowl. Based Syst. 2012, 29, 63-74.
• Bierwirth, C.; Meisel, F. A follow-up survey of berth allocation and quay crane scheduling problems in container terminal. Eur. J. Oper. Res. 2015, 244, 675-689.
• Liang, C.J.; Huang, Y.F.; Yang, Y. A quay crane dynamic scheduling problem by hybrid evolutionary algorithm for berth allocation planning. Comput. Ind. Eng. 2009, 56, 1021-1028.

タイトルに関連する用語 (7件)： バース ,  割当問題 ,  可変 ,  クレーン ,  割当 ,  Ga ,  岸