タンカターミナルのための協調スケジュールの最適化:知的大空間-時間データ駆動アプローチ-1【JST・京大機械翻訳】

Zhai Deqing; Fu Xiuju; Yin Xiao Feng; Xu Haiyan; Zhang Wanbing; Li Ning

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202203581922895 整理番号：22P0328321

タンカターミナルのための協調スケジュールの最適化:知的大空間-時間データ駆動アプローチ-1【JST・京大機械翻訳】

Optimizing Coordinative Schedules for Tanker Terminals: An Intelligent Large Spatial-Temporal Data-Driven Approach -- Part 1

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発行年： 2022年04月08日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月08日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本研究では,平均待ち時間とターンアラウンド時間を減らすことによりポート効率を高めるために,新しい協調スケジューリング最適化手法を提案した。提案方法は,カーネルとして強化粒子群最適化(ePSO)と,グローバル最適探索として拡張ホタルアルゴリズム(AFA)から成る。提案方法の2つのパラダイム方法を調査して,それはバッチ方式と回転水平法であった。実験結果は,提案した方式の両方のパラダイム法がポート効率を効果的に強化できることを示した。平均待ち時間は86.0%~95.5%有意に低減でき,平均ターンアラウンド時間は歴史的ベンチマークに関して38.2%~42.4%を最終的に節約できた。さらに,圧延水平のパラダイム法は,対応する最大性能におけるバッチ法に関する4時間より,3か月以上のデータセットにわたって実行時間で20分に減少できた。【JST・京大機械翻訳】

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