МЕТОДИ ПЛАНУВАННЯ СУЧАСНИХ МОРСЬКИХ КОНТЕЙНЕРНИХ ПЕРЕВЕЗЕНЬ

https://doi.org/10.33815/2313-4763.2019.2.21.124-131

  • А. І. Фєдоров
Ключові слова: судно, морські перевезення, контейнерні перевезення, вантажний план, моделі і алгоритми розміщення контейнерів, оптимізація, ефективність морських контейнерних перевезень

Анотація

У роботі доведено, що ефективним на сьогодні є використання морських контейнерних перевезень. Аргументовано, що контейнерні перевезення є економічно вигідним і надійним способом транспортування товарів великими партіями за рахунок використання мультимодальних перевезень, що дозволяє скоротити час доставки і знизити фінансові витрати. Це стає можливим завдяки вірному плануванню організаційно-методичних та технологічних процесів перевезення вантажів. Проаналізовано переваги ефективності використання даного виду перевезення та наведено основні недоліки, які потребують усунення. Констатовано зростання контейнеропотоку на поточний момент часу, що потребує здійснення ряд заходів щодо збільшення пропускної
і провізної спроможності. Розглянуто основні моделі і алгоритми розміщення контейнерів на судні і терміналі. Наведено аналіз різних підходів  (ітераційний локальний пошук, спрямований локальний пошук, пошук зі змінною околицею,  імовірнісний жадібний алгоритм, еволюційний алгоритм,  генетичний алгоритм,  алгоритм оптимізації мурашиної колонії, імітація відпалу, пошук із заборонами) та встановлено, що дані підходи ефективні та широко використовувані. Застосування евристичних методів формування вантажного плану контейнеровозу дозволяє істотно скоротити витрати часу. Підходи, що розглядаються, найбільш ефективні при здійснені мультипортових перевезень, окільні в цьому випадку кількість можливих варіантів розміщення вантажу значно зростає. В той же час аргументовано важливість будівництва сучасних терміналів,  портів, розвантажувально-вантажної техніки  для підвищення ефективності морських контейнерних перевезень. Також у роботі аргументовано, що процес складання вантажного плану контейнерного судна є важливим і створення нових методів дозволить оптимізувати процес та підвищувати ефективність контейнерних перевозок в цілому.

Посилання

Kozihrev V.K. Gruzovedenie: Uchebnik..– Odessa : Feniks, 2005.
Nikolaeva L.L., Tsimbal N.N. Morskie perevozki: Uchebnik. Odesskaya nacionaljnaya morskaya akademiya. Odessa : Feniks, 2005.
Snopkov V.I. (2006). Tekhnologiya perevozki gruzov morem: Uchebnik dlya vuzov. SPb: NPO «Professional».
Zhan Вian, Qianqian Shao, Zhihong Jin. (2015). Optimization on the container loading sequence based on hybrid dynamic programming.
Wenbin Hu, Zhengbing Hu, Lei Shi, Peng Luo and Wei Song. (2012). Combinatorial optimization and strategy for ship stowage and loading schedule of container terminal.
Ustinov R. G., Dneprovskiyj V. V. (2005). Analiz kriteriev sostavleniya gruzovogo plana morskogo sudna– konteyjnerovoza. Vestnik Priazovskogo Derzhavnogo Tekhnichnogo Universiteta, 15.
Nіkoljskiyj V. V., Nіkoljskiyj M. V., Naku Yu. A. (2016). Sistema pіdtrimki priyjnyattya rіshennya po zavantazhennyu velikotonnazhnogo konteyjnerovoza.
Ambrosino, D., Anghinolfi, D., Paolucci, M. and Sciomachen, A. (2010). An experimental comparison of different heuristics for the master bay plan problem. Lecture Notes in Computer Science.Vol. 6049, 314–325.
Avriel, M., Penn, M. and Shpirer, N. (2000). Containership stowage problem: complexity and connection to the coloring of circle graphs. Discrete Applied Mathematics.Vol. 103, 1–3, 271–279.
Blum, C. and Roli, A. (2003). Metaheuristics in combinatorial optimization overview and conceptual comparison. ACM Computing Surveys, Vol. 35, 3, 268–308.
Dubrovsky, O., Levitin, G. and Penn, M. (2002). A genetic algorithm with a compact solution encoding for the containership stowage problem. Journal of Heuristics, Vol. 8, No. 6, 585–599.
Fan, L., Low, M.Y.H., Ying, H.S., Jing, H.W., Min, Z. and Aye, W.C. (2010). Stowage planning of large containership with tradeoff between crane workload balance and ship stability. Proceedings of the International MultiConference of Engineers and Computers Scientists. Vol. III, 1–7.
Imai, A., Sasaki, K., Nishimura, E. and Papadimitriou, S. (2006). Multi-objetive simultaneous stowage and loading planning for a container ship with container rehandle in yard stacks. European Journal of Operational Research. Vol. 171, No. 3, 373–389.
Michalewicz, Z. (1996) Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs, 3rd ed., Springer-Verlag, London, UK.
Ribeiro, C. M., Azevedo, A. T. and Teixeira, R. F. (2010). Problem of assignment cells to switches in a cellular mobile network via beam search method, WSEAS Transactions on Communications, Vol. 9, No. 1, 11–21.
Sciomachen, A. and Tanfani, E. (2007). A 3D-BPP approach for optimizing stowage plans and terminal productivity. European Journal of Operational Research. Vol. 183, No. 3, 1433–1446.
Vacca, I., Bierlaire, M. and Salani, M. (2007). Optimization at container terminals: status, trends and perspectives. 7th Swiss Transportation Research Conference, September, Рp.
1–21.
Valente, J.M.S. and Alves, R.A.F.S. (2005). Filtered and recovering beam search algorithm for the early/tardy scheduling problem with no idle time. Computers & Industrial Engineering, Vol. 48, No. 2, 363–375.
Wilson, I. and Roach, P.A. (1999). Principles of combinatorial optimization applied to container-ship stowage planning. Journal of Heuristics, Vol. 5, No. 4, 403–418.
Dyckhoff, H. (1990). A typology of cutting and packing problems. European Journal of Operational Research. Vol. 44, No. 2, 145–159
Опубліковано
2019-12-05
Розділ
АВТОМАТИЗАЦІЯ ТА КОМП’ЮТЕРНО-ІНТЕГРОВАНІ ТЕХНОЛОГІЇ