Ship routing and scheduling problem

Ship routing and scheduling problem is considered to meet the demand for various products in multiple ports within the planning horizon. The ports have restricted operating time, so multiple time windows are taken into account. The problem addresses the operational measures such as speed optimisation and slow steaming for reducing carbon emission. A Mixed Integer Non-Linear Programming (MINLP) model is presented and it includes the issues pertaining to multiple time horizons, sustainability aspects and varying demand and supply at various ports. The formulation incorporates several real time constraints addressing the multiple time window, varying supply and demand, carbon emission, etc. that conceive a way to represent several complicating scenarios experienced in maritime transportation. Owing to the inherent complexity, such a problem is considered to be NP-Hard in nature and for solutions an effective meta-heuristics named Particle Swarm Optimization-Composite Particle (PSO-CP) is employed. Results obtained from PSO-CP are compared using PSO (Particle Swarm Optimization) and GA (Genetic Algorithm) to prove its superiority. Addition of sustainability constraints leads to a 4–10% variation in the total cost. Results suggest that the carbon emission, fuel cost and fuel consumption constraints can be comfortably added to the mathematical model for encapsulating the sustainability dimensions

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

จัดสายงานการผลิต และปัญหาการจัดกำหนดการจะถือเพื่อตอบสนองความต้องการผลิตภัณฑ์ต่าง ๆ ในหลายพอร์ตภายในการวางแผน พอร์ตได้จำกัดเวลาการใช้งาน เพื่อคำนึงถึงเวลาหลายหน้าต่าง ปัญหาเน้นมาตรการในการดำเนินงานเช่นการเพิ่มประสิทธิภาพความเร็วและช้านึ่งสำหรับการลดการปล่อยคาร์บอน นำเสนอแบบผสมเลขจำนวนเต็มไม่เชิงเส้นการเขียนโปรแกรม (MINLP) และมีปัญหาเกี่ยวกับขอบเขตหลายเวลา ด้านความยั่งยืนและแตกต่างกันความต้องการ และอุปทานที่พอร์ตต่าง ๆ สูตรที่ประกอบด้วยข้อจำกัดเวลาจริงหลายอยู่หลายหน้าต่างเวลา อุปสงค์และอุปทาน ปล่อยคาร์บอน ฯลฯ ที่ตั้งครรภ์วิธีแสดงสถานการณ์แทรกซ้อนมากมายที่มีประสบการณ์ในการขนส่งทางทะเล ที่แตกต่างกัน เนื่องจากความซับซ้อนโดยธรรมชาติ ปัญหาดังกล่าวถือว่าเป็นการยาก(NP-HARD)ในธรรมชาติ และการแก้ไขปัญหา มีประสิทธิภาพ meta-รุกชื่ออนุภาครุมคอมโพสิตเพิ่มประสิทธิภาพอนุภาค (ละเอียด-CP) เป็นลูกจ้าง ผลลัพธ์ที่ได้จาก CP ของฉันมีการเปรียบเทียบการใช้ละเอียด (อนุภาครุมเพิ่มประสิทธิภาพ) และ GA (อัลกอริทึมทางพันธุกรรม) เพื่อพิสูจน์ความเหนือกว่าของ นอกเหนือจากข้อจำกัดของความยั่งยืนนำไปสู่การเปลี่ยนแปลง 4 – 10% ในต้นทุนรวม ผลลัพธ์ที่แนะนำว่า การปล่อยคาร์บอน ค่าน้ำมัน และข้อจำกัดของปริมาณการใช้น้ำมันเชื้อเพลิงสามารถสบายเพิ่มแบบจำลองทางคณิตศาสตร์สำหรับเคลือบขนาดความยั่งยืน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การกำหนดเส้นทางเรือและปัญหาการจัดตารางเวลาจะถือตอบสนองความต้องการสำหรับผลิตภัณฑ์ต่าง ๆ ในหลายพอร์ตภายในขอบฟ้าวางแผน พอร์ตมีการ จำกัด เวลาในการทำงานเพื่อให้ Windows Time หลายถูกนำเข้าบัญชี ปัญหาที่อยู่ในมาตรการการดำเนินงานเช่นการเพิ่มประสิทธิภาพความเร็วและช้านึ่งเพื่อลดการปล่อยก๊าซคาร์บอน ผสมจำนวนเต็มไม่เป็นเชิงเส้นตรง (MINLP) รุ่นที่จะนำเสนอและจะมีประเด็นที่เกี่ยวข้องกับกรอบเวลาหลายแง่มุมที่แตกต่างกันและการพัฒนาอย่างยั่งยืนอุปสงค์และอุปทานที่พอร์ตต่างๆ สูตรประกอบด้วยข้อ จำกัด หลายเวลาจริงที่อยู่หน้าต่างเวลาหลายที่แตกต่างกันอุปสงค์และอุปทานการปล่อยก๊าซคาร์บอน ฯลฯ ที่ตั้งครรภ์วิธีที่จะเป็นตัวแทนของสถ​​านการณ์แทรกซ้อนหลายประสบการณ์ในการขนส่งทางทะเล เนื่องจากความซับซ้อนโดยธรรมชาติปัญหาดังกล่าวจะถือเป็นรุ่น NP-ยากในธรรมชาติและสำหรับการแก้ปัญหาที่มีประสิทธิภาพอภิวิเคราะห์พฤติกรรมชื่อจับกลุ่มอนุภาคการเพิ่มประสิทธิภาพคอมโพสิตอนุภาค (PSO-CP) เป็นลูกจ้าง ผลที่ได้รับจาก PSO-CP มาเปรียบเทียบโดยใช้ PSO (Particle Swarm Optimization) และจอร์เจีย (Genetic Algorithm) เพื่อพิสูจน์ความเหนือกว่าของ นอกเหนือจากข้อ จำกัด ของการพัฒนาอย่างยั่งยืนนำไปสู่​​การเปลี่ยนแปลงใน 4-10% ค่าใช้จ่ายทั้งหมด ผลการชี้ให้เห็นว่าการปล่อยก๊าซคาร์บอนค่าใช้จ่ายน้ำมันเชื้อเพลิงและน้ำมันเชื้อเพลิง จำกัด การบริโภคที่สามารถเพิ่มความสะดวกสบายให้กับแบบจำลองทางคณิตศาสตร์สำหรับห่อหุ้มเซลล์แสงอาทิตย์ขนาดการพัฒนาอย่างยั่งยืน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ปัญหาการจัดตารางและเส้นทางเรือ พิจารณาเพื่อตอบสนองความต้องการสำหรับผลิตภัณฑ์ต่าง ๆ ในหลายพอร์ตภายในขอบฟ้าวางแผน พอร์ตมีจำกัดเวลาในการดำเนินงาน ดังนั้นเวลาหลายหน้าต่างจะเข้าบัญชี ปัญหาที่อยู่กับมาตรการปฏิบัติการ เช่น เพิ่มประสิทธิภาพความเร็วและช้านึ่งสำหรับลดการปล่อยออกมา จำนวนเต็มที่ไม่ใช่เชิงเส้นแบบผสม ( แบบ ) แบบเสนอ และมีปัญหาเกี่ยวกับขอบเขตเวลาที่หลายด้านความยั่งยืนที่อุปสงค์และอุปทานที่พอร์ตต่าง ๆ ตำรับที่ประกอบด้วยหลายเวลาจริงปัญหากับหน้าต่างหลายเวลา เปลี่ยนแปลงอุปสงค์และอุปทาน การปล่อยคาร์บอน ฯลฯ ที่คิดวิธีที่จะเป็นตัวแทนหลายซับซ้อนสถานการณ์มีประสบการณ์ในการขนส่งทางทะเล เนื่องจากความซับซ้อนโดยธรรมชาติปัญหาดังกล่าวถือว่าเป็นปัญหาที่ยากในธรรมชาติ และโซลูชั่นที่มีประสิทธิภาพเพิ่มประสิทธิภาพเมตาฮิวริสติกชื่อฝูงอนุภาคอนุภาคคอมโพสิต ( pso-cp ) เป็นลูกจ้าง ผลจากการเปรียบเทียบระบบการเพิ่มประสิทธิภาพการใช้ pso-cp ฝูงอนุภาค ) และกาย ( Genetic Algorithm ) เพื่อพิสูจน์ความเหนือกว่าของตน นอกเหนือจากข้อจำกัดด้าน นำไปสู่การเปลี่ยนแปลง 4 – 10 % ในค่าใช้จ่ายทั้งหมด พบว่า การปล่อยคาร์บอน ต้นทุนเชื้อเพลิงและข้อจำกัดการใช้เชื้อเพลิงสามารถสบายเพิ่มแบบจำลองทางคณิตศาสตร์สำหรับห่อหุ้มมิติความยั่งยืน