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Optimizing Container Loading and Unloading through Dual-Cycling and Dockyard Rehandle Reduction Using a Hybrid Genetic Algorithm

Created by
  • Haebom

作者

Md。 Mahfuzur Ra​​hman, Md Abrar Jahin, Md. Saiful Islam, MF Mridha

概要

本論文は、桟橋クレーン二重サイクリング(QCDC)とフィールドフィールド再処理の最小化を統合し、港湾コンテナ処理の最適化の問題を扱います。 QCDCの荷役順序と野積場計画との間の相互依存性を認識し,二重サイクル(DC)数の最大化と野積場再処理の回数最小化の両方を最適化するハイブリッド遺伝子アルゴリズム(GA)であるQCDC-DR-GAを提案する。 QCDC-DR-GAは特化した交差および変異戦略を使用します。さまざまな船舶サイズの広範な実験は、QCDC-DR-GAが従来の方法と比較して大型船舶の総作業時間を15〜20%短縮することを示しました。両側検定t検定による統計的検証の結果、5%の有意水準で有意な改善が確認された。この研究は、分離された最適化の非効率性を強調し、港湾運営における統合アルゴリズムの必要性を示しています。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
QCDCとフィールドフィールド再処理の最小化を統合するハイブリッドGAアルゴリズム(QCDC-DR-GA)提案。
従来の方法と比較して総作業時間15-20%減少効果を証明(大型船)。
統計的有意性検証(5%有意水準)。
インフラ投資なしで港湾運営の効率性と資源の活用も向上する可能性を提示。
Limitations:
論文で具体的なLimitations言及はありません。
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