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J-GLOBAL ID：202202259160746713   整理番号：22A0004676

複雑な実生活コンテナ負荷問題に対する最適化アプローチ【JST・京大機械翻訳】

An optimization approach for a complex real-life container loading problem

著者 (4件)： Gajda Mikele (Department of Operations, HEC Lausanne, Lausanne 1015, Switzerland) ,  Trivella Alessio (Institute for Transport Planning and Systems, ETH Zuerich, Zuerich 8092, Switzerland) ,  Mansini Renata (Department of Information Engineering, University of Brescia, Brescia 25123, Italy) ,  Pisinger David (DTU Management, Technical University of Denmark, Kongens Lyngby 2800, Denmark)
資料名： OMEGA  (OMEGA)
巻： 107  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0485B  ISSN： 0305-0483  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： 著者らは,毎日,数百のトラックを負荷し,そして,船舶が,毎日,ロジスティックス企業が直面する現実世界のパッキング問題を考察した。各出荷に対して,貨物は一組の不均一ボックスから選択しなければならない。結果としてのコンテナ負荷問題(CLP)の目標は,安全性を保証し,顧客の優先順位,負荷分散,積荷安定性,積層制約,位置決め制約,およびマルチシップ配信中の不必要な貨物移動操作の数を制限するための,貨物処理を容易にするために,貨物の価値を最大化することである。これらの制約の幾つかは文献で考慮されてきたが,これは,実際の事例でそれらの全てを共同で取り組む問題である。さらに,文献とは異なって,不必要な移動操作をソフト制約として扱い,それらのトレードオフを値最大化で分析する。その結果,問題は本質的に多目的であり,非常に挑戦的である。前処理手順でアイテムを反復的に組み合わせ,複数の基準に基づいてそれらを分類し,ソーティングを部分的に摂動し,最後に,すべての側面制約に準拠しながらパッキングを構築できるランダム化構築ヒューリスティックを提案することにより,それに取り組んだ。また,CLP緩和に基づく二重限界を提案した。大規模産業事例では,このアルゴリズムは数秒で実行され,企業によって手動で構築されたソリューションと商用ソフトウェアによって提供されるものの両方(価値と制約処理に関して)を凌駕する。アルゴリズムは,現在,重要な経済とCO_2節約を創出する企業によって使用されている。Copyright 2022 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 ,  *最適化 ,  *コンテナ ,  出荷 ,  ロジスティックス ,  船舶 ,  位置決め ,  発見的方法 ,  貨物 ,  ソーティング ,  緩和現象 ,  情報配布 ,  ソフトウェア ,  パッキング問題
準シソーラス用語： ヒューリスティック , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： コンテナ負荷問題 ,  現実の制約 ,  ランダム化構成的ヒューリスティックス ,  産業協力

分類 (2件)： 経営工学一般  (KA01010C) ,  数理計画法  (KA03030M)

タイトルに関連する用語 (2件)： コンテナ ,  最適化