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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.03899v1
• Date: Fri, 8 Apr 2022 07:56:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-11 12:47:18.680656
• Title: Optimizing Coordinative Schedules for Tanker Terminals: An Intelligent Large Spatial-Temporal Data-Driven Approach -- Part 1
• Title（参考訳）: タンカーターミナルの協調スケジューリングの最適化:知的空間時間データ駆動アプローチ -その1-
• Authors: Deqing Zhai and Xiuju Fu and Xiao Feng Yin and Haiyan Xu and Wanbing Zhang and Ning Li
• Abstract要約: 提案手法は,カーネルとして拡張粒子群最適化 (ePSO) と,グローバルな最適探索として拡張ファイアフライアルゴリズム (AFA) から構成される。 実験の結果,両手法がポート効率を効果的に向上させることができることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.181498820782148
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In this study, a novel coordinative scheduling optimization approach is proposed to enhance port efficiency by reducing average wait time and turnaround time. The proposed approach consists of enhanced particle swarm optimization (ePSO) as kernel and augmented firefly algorithm (AFA) as global optimal search. Two paradigm methods of the proposed approach are investigated, which are batch method and rolling horizon method. The experimental results show that both paradigm methods of proposed approach can effectively enhance port efficiency. The average wait time could be significantly reduced by 86.0% - 95.5%, and the average turnaround time could eventually save 38.2% - 42.4% with respect to historical benchmarks. Moreover, the paradigm method of rolling horizon could reduce to 20 mins on running time over 3-month datasets, rather than 4 hrs on batch method at corresponding maximum performance.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, 平均待ち時間とターンアラウンド時間を削減し, ポート効率を向上させるために, 新たなコーディネートスケジューリング最適化手法を提案する。 提案手法は,カーネルとしての強化粒子群最適化 (epso) とグローバル最適探索としての拡張fireflyアルゴリズム (afa) から構成される。 提案手法の2つのパラダイム法について検討し, バッチ法とローリングホライズン法について検討した。 実験の結果, 提案手法のパラダイム手法は, ポート効率を効果的に向上できることがわかった。 平均待ち時間は86.0%から95.5%に大幅に減少し、平均折り返し時間は最終的に過去のベンチマークから38.2%から42.4%節約できる。 さらに, 最大性能のバッチ法では4時間ではなく, 3ヶ月のデータセット上での走行時間を20分に短縮することができた。

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