論文の概要: Optimizing Coordinative Schedules for Tanker Terminals: An Intelligent Large Spatial-Temporal Data-Driven Approach -- Part 2

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.03955v1
• Date: Fri, 8 Apr 2022 09:30:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-11 12:47:02.918840
• Title: Optimizing Coordinative Schedules for Tanker Terminals: An Intelligent Large Spatial-Temporal Data-Driven Approach -- Part 2
• Title（参考訳）: タンカーターミナルの協調スケジューリング最適化: インテリジェントな空間時間データ駆動アプローチ -その2-
• Authors: Deqing Zhai and Xiuju Fu and Xiao Feng Yin and Haiyan Xu and Wanbing Zhang and Ning Li
• Abstract要約: ターンアラウンド時間を短縮し, 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。 実験結果から,提案手法は船舶の旋回時間短縮に有効で有望であることが示唆された。
• 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 weighted average turnaround time. The proposed approach is developed as a heuristic algorithm applied and investigated through different observation windows with weekly rolling horizon paradigm method. The experimental results show that the proposed approach is effective and promising on mitigating the turnaround time of vessels. The results demonstrate that largest potential savings of turnaround time (weighted average) are around 17 hours (28%) reduction on baseline of 1-week observation, 45 hours (37%) reduction on baseline of 2-week observation and 70 hours (40%) reduction on baseline of 3-week observation. Even though the experimental results are based on historical datasets, the results potentially present significant benefits if real-time applications were applied under a quadratic computational complexity.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,重み付き平均ターンアラウンド時間を短縮し,ポート効率を向上させるために,新たな座標最適化手法を提案する。 提案手法は, 週次圧延水平法を用いて異なる観測窓を用いて, ヒューリスティックなアルゴリズムを適用し, 検討した。 実験の結果,提案手法が有効であり,船舶の旋回時間を緩和できる可能性が示唆された。 その結果,1週間の観測基準では17時間(28%),2週間の観測基準では45時間(7%),3週間の観測基準では70時間(40%)の削減が得られた。 実験結果は過去のデータセットに基づいているが、リアルタイムアプリケーションが二次計算の複雑さの下で適用された場合、この結果は大きなメリットをもたらす可能性がある。

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