优化卡车访问与考虑多个集装箱码头运货马车的个体司机

文摘

本文设计一个卡车预约系统的新方法(助教)提出了集装箱码头。虽然绝大多数发表研究分析了助教的运货马车运送公司和终端操作,在这个工作这个话题是围绕着卡车司机。这种方法的目的是证明可以提高司机的满意度,维护港口助教提供积极的效果。更准确地说,重点是利用这一事实个体卡车司机执行多个访问一天集装箱码头。基于这些信息,调度问题的定义和相应的整数规划模型。该方法评估的潜在好处的港口洛杉矶和西雅图的港口。这是由生成问题实例的数量分布的基础上每日卡车去港口,司机的日常工作时间和距离(长度)的个人运货马车移动相应的端口。的结果进行计算实验表明,使用该方法可以大门等待时间和卡车司机满意度有积极的影响。此外,结果表明,这种方法有利于更有经验的司机,有一个潜在的港口提供额外的好处。

1。介绍

在最近几十年已经有惊人的增加在全球贸易,其中绝大多数是由国际海运集装箱和运输行业。这些容器通过集装箱码头,巨大的物流中心,作为转运点。由于高水平的依赖大型航运公司集装箱码头,有重要的研究致力于优化海滨操作。这导致了集装箱码头变得非常有效,能够维修船只有20 000标准箱(标准箱单位)。相比之下,货运公司操作内陆运动的容器非常依赖于港口,和相关的优化操作过程一直被忽视。近年来,这已经开始成为港口业务的瓶颈由于排长队出现在入口大门。为了避免这种类型的问题,卡车预约系统(助教)介绍了在许多港口。

有两个主要目标的卡车预约系统(助教)集装箱港口:最小化入口门队列的长度和有效使用集装箱堆场的设备(1]。这种系统已经广泛应用于港口的不同水平的成功(2,3]。一个助教的高效实现的一个障碍是卡车司机的水平是开放的接受它。卡车司机的主要担忧之一,关于一杯的量,在所需的时间是预约的可用性。第二个是潜在的处罚约会错过由于环境不像交通堵塞和类似的控制。

很大一部分的文学助教致力于分析潜在的好处,这样的系统的实现可以使集装箱码头操作。一个方向是观察一个更加平衡的积极作用的卡车进入盖茨和其他操作(4]。工作的Zehendner和Feillet [5),一个广泛的分析的好处一辆卡车委任制内陆运输服务质量的模式提出了一种多通道集装箱码头。Ambrosino和Caballini分析的潜力减少交通拥堵和卡车服务时间通过使用一个助教(6]。第二种类型的分析是如何从助教接收终端可以利用信息来增加码操作的效率。以这种方式海滨操作可以改善的有效性。一个例子是执行premarshalling的容器基于卡车到达时间在院子里,这给了我们个人信息顺序容器将检索或他们到达的时间7,8]。另一个方面也被认为是发展的助教是创建一个框架,用于运货马车运送公司之间的合作,例如,在最小化空卡车旅行的数量(9,10]。这种类型的工作往往与减少有关排放。一杯的量也被用于优化interterminal运动的容器(11- - - - - -13]。这项工作的发展导致了port-IO:一个实时的综合移动云平台interterminal卡车路由优化。港口和运货马车运送公司之间的协作计划的另一个例子是在14在优化预约时间。概述与助教和运货马车运送业务相关的问题可以在[7,15]。

很好理解,有一个高水平的不确定性与到达时间的卡车即使实现助教(16]。相关问题已经被评估使用不同排队模型(17)和仿真(16,18]。由于这一事实,大量的研究一直致力于寻找最优尺寸的时间窗口用于预约(19)和端口(延长工作时间的影响的分析20.]。在大多数发表的研究中,一杯的量的评价是为一个固定的时间表做卡车的任命,后来不同类型的干扰像错过了约会,“卡车”(卡车到达港口没有预约),和其他问题18,19,21考虑到。在一般情况下调度卡车的任命是专注于改进操作相关的集装箱码头或运货马车运送公司不考虑个体卡车司机。在实践中这是远离现实的操作。由于高水平的不确定性港口通常允许预订或更改约会非常接近实际的计划时间。在实践中,这有一个广泛的负面影响。它使集装箱码头的更难执行任何premarshalling集装箱堆场和组织设备的可用性。另一方面,变得很复杂的运货马车运送公司组织他们的操作,因为没有可用的可能性高约会的时候。不确定性也可以观察到在运货马车运送公司预约的方式。例如,在奥克兰港的情况下,一个典型的司机平均有1.5个小时,25%的人报告零等待时间,完成一个运货马车和调度之间的下一个(22]。运货马车一词是用于访问端口操作相关的导入/导出/空集装箱包括港口外的运动。

在本文中,一个司机的潜在好处集中分析了助教。更准确地说,卡车司机的几个特点,像每天访问端口的数量,数量的日常工作时间,和旅行距离个人运货马车时考虑设计助教。这项工作的目标是证明司机的满意度可以增加,同时保持了积极作用,助教提供集装箱码头。这是通过设计一个数学模型和相应的整数规划(IP)。IP的上界用于提供水平的改进,可以实现如果实现这样一个系统。潜在的好处是评估通过一个比较简单的模拟过程的预订预约在集装箱码头的助教不利用这种类型的信息。

本文组织如下。部分2的重要性,说明了关注卡车司机在助教的实现。在下一节中,提出了数学模型的细节对于一个助教和相应的整数模型。第四部分介绍了预制计算实验和分析。

2。助教的卡车司机实现的重要性

助教有广泛的实际应用的障碍在现实世界中。他们中的一些人不能实际解决;一个例子是流量与体积的增加大型船舶的到达/离开25]。是常见的卡车数量的增加提供导出/导入容器略之前/之后到达/离开这样的船只。重要的是要注意,在这种情况下延迟变得更由于搬迁从运货马车运送集装箱堆场设备操作船舶的装载或卸载。

在助教的另一个问题是错过了约会的问题。错过了约会有负面影响对港口和卡车司机。的司机,经常支付罚款。大部分的司机进行多个访问端口在一天;例如,平均大约是3访问在西雅图港口(24)和洛杉矶(23]。因为这个延迟的早期的一天可以让它不可能满足后任命。

一个司机可以有中断的另一个原因是机票的问题问题。平均约5%的访问端口的结果在这些门票(25]。这样的问题扰乱了院子里的操作票。一些港口业务的调查表明,有高水平的差异数量的发行门票依赖司机的经验。有经验的获得大约3%的访问量,而对于缺乏经验的司机是这样8%的访问(25]。另一方面,不同数量的发行门票也是明显不同的运货马车运送运营商,航运公司,和旅行的类型(导入/导出/空的)。如前所述,大量的司机做出几次端口在任何特定的日子。图1调查数据显示几个港口每天的平均运货马车由司机操作。讨论了几个技术报告,通常有很长的队列在港口盖茨在早上(25,26]。它是合理的假设,在很大程度上,与个体司机试图最大化访问端口的数量,这可以通过早开始。主要的原因是,在一般情况下,特别是在美国,司机支付每集装箱移动,而不是工作时间。

可以推断,一个大级别的不满一杯的量之间存在基于视频和卡车司机的意见发布在互联网上。主要问题是错过了约会的罚款,他们认为在很大程度上的控制。另一方面,他们通常认为助教有利于港口,但这往往是做司机的费用。这不满经常导致罢工。由于这个原因,它是合理的一个助教关注个体司机为了避免高成本的港口业务的阻塞。另一个原因是,如果助教根据司机的需要,预计大部分的干扰是可以避免的。也希望助教可以利用特点的个体司机提高门等待时间。例如,这可以通过拥有更多有经验的司机(接收少问题票)高峰时段访问端口。

3所示。整数规划模型

在本节中,该模型提高功效的助教在港口考虑个体卡车司机提出了相关的额外信息。假设每个司机提前通知港口有多少访问计划在特定的一天。此外,驱动程序提供了两个连续的运货马车之间的最小时间。最后,为每个运货马车上下界。接下来,司机提供了最大数量的工作时间一天的预约请求。进一步,假设司机只接受预约的情况下所有的计划可以执行运货马车。基于这些信息端口提供了潜在的约会时间。在简化模型中,所有运货马车或被认为是相等的,换句话说导入/导出和皮卡/交付空集装箱不会有区别的。每天分为预约窗口和预约的数量有一个限制可能在每一个这样的窗口。基于这个简单的概念的一个数学模型的形式定义一个整数规划(IP)如下。

的参数用于卡车司机的总数。在关系中,参数 用作标识符的卡车。一个参数被定义为每一个 ,这表明计划运货马车的数量(访问)驱动程序 。的参数和 ,为所有的定义 和 较低,上界的预约时间th运货马车的司机 。让参数 ,为所有的定义 ,第一个和最后一个运货马车之间的区别,这是相关司机的工作时间计划 。的参数 ,为所有的定义 和 ,显示的最小间隔时间预约 和运货马车的司机 。让是每天的时段。接下来,整数变量被定义为所有 和 司机的预约时间的th运货马车。的变量将值从 ,在零值表明,司机不执行运货马车。接下来,参数被定义为最大的卡车数量可以在每次访问端口窗口。此外,辅助二进制变量被定义为 , , 持有相同的信息吗 ;更精确地表示如果司机开始他的th运货马车在时间 。这些变量用于指定在门口容量约束。最后,二进制变量是用来表示如果司机吗将访问的端口。目标是最大化的运货马车一天执行操作,给出以下方程。

在以下文本决策变量的约束条件需要满足。第一组的约束,(2)- (6),与司机和运货马车的允许时间的选择。 方程(2)保证只有运货马车的选择司机可以预约。在相同的方程是一个足够大的数量。接下来,(3)和(4)是用于在时间窗口只允许安排运货马车满足相应的上下界限。中给出的约束(5)是用来保证两个连续的运货马车之间的最小时间。方程(6)用来保证所有的约会都是在工作时间的最大数量的司机。

方程(7)- (11)是用来保证门容量约束的满意度。以下约束是用于转换的变量成持有相同的信息。注意,所有的约束(7)- (10)被定义为 , , 。

约束(7)和(8)是用于设置 在的情况下 。约束(9)和(10)是用于设置 在的情况下 ,作为一个足够大的数字。在相同的辅助方程的一组新的二进制变量 ,定义为 , , 用于定义分隔约束的标准方法。最后,使用变量门容量约束非常可以定义使用以下方程。

约束(11)指出,对于每一个时间窗口预约的总数必须小于或等于门的能力 。

4所示。计算实验

本节介绍的结果进行计算实验的基础上,提出了IP配方感兴趣的问题。计算实验的目的是探索提出调度方法的潜力提高助教的功效。这是通过一个案例研究的洛杉矶和西雅图港口的使用数据形式(23,24]。更准确地说,它使用的可用数据分布的数量每天卡车访问端口,司机的日常工作时间和长度的个人运货马车移动相应的端口。这些值中可以看到数据1和2和表1。在西雅图港口之间的主要区别和洛杉矶是平均运货马车距离大在西雅图。这结果,在西雅图有显著高/低数量的驱动程序执行一个小/一天大量的运货马车。

4.1。问题实例的一代

这些数据用于生成问题实例提出了案例研究。更准确地说,随机驱动程序和相应的运货马车的时代,是生成列表的潜在约会。运货马车已经计算基于之间的最小时间运货马车距离(长度),使用数据平均卡车速度从[23]。最大时间之间的第一个和最后一个运货马车等于司机的工作时间-最后的运货马车所需的时间。

生成问题实例的过程是这样的。对选定的司机 ,为每个司机的一个随机数。运货马车,总体布局选择对应于从文学中获得的值。让我们注意,生成后运货马车移动的数量为每个司机,司机运货马车的总数是已知的。下一步是随机产生一组有元素对应的长度(时间)的运货马车满足分布从文学。下一步是随机选择不同的元素 并设置特定长度的司机运货马车。这样做是在司机的工作时间可以满足分布表1。的值 对应于运货马车之间的最小时间。最后一步是生成windows上界和下界的约会。下界第一运货马车的司机使用均匀分布随机选择的时间窗口,可以完成所有的运货马车在时间窗口的总数。此外,随机上界和下界之间的区别从集合中选择 均匀分布。后来的运货马车的司机以类似的方式被选择的约束,完成所有的运货马车是可能的。在所有的情况下,假设有14个时间窗和他们每个人都有一个小时的长度。

4.2。评估提议的调度

在本节内,利用附加信息的潜在好处司机调度访问端口进行评估。这些测试的目的是要表明,如果司机提供信息全部计划访问端口以及它们之间的关系,他们可以增加满意度。能够评估使用该方法的潜在优势安排(IP),比较两个现实的卡车司机策略使个人约会。应该明白,这些策略的想法不是经典启发式方法来解决潜在的优化问题,但模拟司机的行为。目前集装箱码头使用助教,在一般情况下,没有特殊考虑个别司机和他们的需求,但司机预约的顺序没有任何约束他们申请。

在这两种策略来模拟这种行为,假设一个司机将预约的所有运货马车。接下来,预订只有可以执行所有计划运货马车考虑相关的约束。定义了两种策略来模拟一群司机的行为。第一,司机让约会在一个随机的顺序(Rand)。在实践中,这可能不是完全真实的,因为有一个高概率,司机也希望早些时候访问端口将书他们的任命。因此在第二个策略中,任命的预订是命令基于第一运货马车的下界(排序)。平等的下界的顺序是随机选择的。数学模型是使用IBM ILOG最大化策略优化Studio版本实现12.6.1.0解决并执行使用默认设置。两种策略的模拟实现了卡车司机的行为在c#中使用Microsoft Visual Studio 2015。计算已经完成机器与英特尔(R) (TM)核心i7 - 2630 QM CPU 2.00 Ghz, 4 gb的ddr3 - 1333内存,运行在微软Windows 7家庭高级版64位。 The test instances and the OPL code for the integer program can be found athttp://mail.ipb.ac.rs/ rakaj / home / tas.zip。

的两个端口,一群问题生成实例。更准确地说,门口的能力100年和400年之间是多种多样的。对于每一门能力卡车司机的数量是实现不同比例不同数量的请求任命和总门容量(90% - -124%),以反映不同层次的港口活动。让我们注意,为了有更现实的问题情况下,潜在的时间窗口预约都相对较小,平均约两个小时。

提出了比较的结果中可以看到表2和3双端口的洛杉矶和西雅图的港口,分别。最大化策略能够解决所有的问题在100秒最优。计算成本显著提高求解问题的实例,有更高的司机数量执行少量的每日访问端口。这是问题的实例生成基于端口的数据西雅图。更高水平的要求能力,计算时间有显著增加,是专门为最大的明显问题实例。

两种随机策略的任命,时段的选择已经完成十倍使用不同的随机种子和平均值。该调度方法的积极作用是相似的两个港口,在洛杉矶的略高,日常运货马车的司机有更高的平均数量。正如预期的那样,使用调度系统的好处是最低的降低港口活动(约90%)和港口的5%左右。在高港活动(约120%)改进变得更为重要,是10%左右。

这表明通过使用这种类型的卡车调度方法的任命在港口盖茨显著更高层次的司机满意度可以实现。这是非常有利于港口,因为它可以让它可以避免清晨队列。这是由于,这种方法可以让司机提前知道他们可以执行所需数量的访问端口即使没有早期的移民。有一个更好的理解该方法的影响,运货马车由司机的数量与不同数量的日常端口访问。这些信息中可以看到数据3和4洛杉矶和西雅图港口的分别。从观察生成的解决方案使用的调度方法,值得注意的是,更多的运货马车是由司机有大量日常访问的端口。另一方面,IP较低数量的运货马车由司机访问端口只有一天一次。在实践中这意味着使用IP支持更有经验的司机(更多的执行日常运货马车)。这有一个潜在的积极影响等港口因为司机不太可能票发行问题。

5。结论

本文给出了调度的新方法一个助教。新奇的建议的方法是关注个体司机的行为,尤其是在多个访问端口。基于这一概念一个组合优化问题设计与程序对应的整数。评估潜在的使用这种方法,基于真实数据生成问题实例。该调度方法比较简单的模拟驱动程序行为进行预约。进行计算实验的结果表明,使用这种方法可以增加个别司机的满足感,更多的计划可以执行运货马车。这是最显著的,以防有更多的计划访问其门能力允许的端口。在这种情况下表现运货马车的数量的增加接近10%。该方法的使用额外的潜力提高港口业务,因为它喜欢经验丰富的司机通常有一个低数量的票发行问题。的潜在实现这样一个系统只需要少量的信息共享的运货马车运送公司。 This is highly important since such companies are generally reluctant to share information in similar cooperative systems; one illustration can be found in [27]。

在未来,更深入的分析,提出系统通过扩展的基本模型,包括不同类型的运货马车(导入/导出/空)和相关的集装箱堆场业务将进行。此外,该方法的性能将会使用离散事件仿真评估。最后,分析不同的策略合并多个卡车卡车访问到在线预约系统将完成。

数据可用性

数据用于支持这项研究中可以找到http://mail.ipb.ac.rs/ rakaj / home / tas.zip。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

引用

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