Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Những phương pháp thực tiễn trong việc lên lịch cho tàu chở hóa chất tại các cảng: một nghiên cứu trường hợp về Cảng Houston
Tóm tắt
Mục tiêu của nghiên cứu này là phát triển các giải pháp lập kế hoạch thực tiễn cho các tàu chở hóa chất thăm cảng Houston (PoH). Di chuyển của tàu chở hóa chất chiếm khoảng 42% lưu lượng giao thông tại Kênh Tàu Houston. Trên thực tế, việc lập lịch cho tàu chở hóa chất đã gặp nhiều vấn đề và dẫn đến thời gian chờ đợi lâu cho các tàu. Việc lập lịch trở nên khó khăn vì tàu chở hóa chất vận chuyển nhiều loại hàng lỏng và phải ghé qua nhiều bến cảng để xếp và dỡ hàng. Các rào cản về vật lý (bố trí cảng và chiều sâu mớn nước) và các rào cản thương mại (như sự chuẩn bị của bến cảng và nhân lực cho các hoạt động xử lý hàng hóa, quy trình rửa bồn chứa và các yêu cầu kiểm tra) tạo ra một bài toán lập lịch phức tạp, làm gia tăng thời gian chờ đợi và sự di chuyển không cần thiết của tàu trong cảng. Những vấn đề này dẫn đến gia tăng chi phí kinh doanh cho các chủ tàu, rủi ro va chạm và va quệt, sản sinh thêm khí thải, và giảm khả năng hoạt động của các bến cảng. Các quyết định mở rộng gần đây đối với các nhà máy hóa chất và hóa dầu tại Houston, Texas, sẽ làm trầm trọng thêm vấn đề này. Do đó, lợi ích đáng kể có thể đạt được ngay cả với những cải thiện nhỏ trong việc lập lịch. Hiện tại, thực tiễn lập lịch cho các hoạt động xếp/dỡ hàng tại PoH chủ yếu liên quan đến việc sử dụng thủ công và phân tán quy tắc "đến trước phục vụ trước" (FCFS), điều này dẫn đến những thiếu sót như thời gian chờ đợi lâu và hiệu suất sử dụng tài nguyên kém. Chúng tôi đề xuất hai phương pháp toán học để giải quyết bài toán lập lịch cho tàu chở hóa chất tại cảng: một phương pháp lập trình hỗn hợp nguyên (MIP) và một phương pháp lập trình ràng buộc (CP). Hai phương pháp này được xây dựng dưới dạng bài toán lập lịch xưởng mở với thời gian thiết lập sau phụ thuộc vào thứ tự. MIP mang lại kết quả tối ưu giúp tối thiểu hóa thời gian hoàn thành. Tuy nhiên, thời gian tính toán tăng đáng kể khi số lượng tàu chở hóa chất hoặc số bến cảng tăng lên. CP đạt kết quả hoàn thành tốt hơn trong thời gian chạy ngắn hơn so với MIP đối với các bài toán có quy mô trung bình đến lớn, bao gồm cả bài toán được xem xét trong nghiên cứu trường hợp này. Tổng thể, các kết quả cho thấy MIP phù hợp hơn cho các công cụ lập lịch theo thời gian thực (theo giờ và theo ngày), trong khi CP là lựa chọn tốt hơn cho các vấn đề lập lịch dài hạn (theo tuần hoặc theo tháng). Các mô hình của chúng tôi cung cấp các lịch trình thay thế tốt trong thời gian tối ưu hóa ngắn. Do đó, chúng có thể cho phép các nhà ra quyết định thời gian đủ để hoàn thành nhiều kịch bản tối ưu hóa và thiết lập triển khai.
Từ khóa
#lập lịch #tàu chở hóa chất #Cảng Houston #phương pháp toán học #lập trình hỗn hợp nguyên #lập trình ràng buộcTài liệu tham khảo
Arnesen, M.J., M. Gjestvang, X. Wang, K. Fagerholt, K. Thun, and J.G. Rakke. 2017. A traveling salesman problem with pickups and deliveries, time windows and draft limits: Case study from chemical shipping. Computers & Operations Research 77: 20–31. https://doi.org/10.1016/j.cor.2016.07.017.
Bai, D., Z.-H. Zhang, and Q. Zhang. 2016. Flexible open shop scheduling problem to minimize makespan. Computers & Operations Research 67: 207–215. https://doi.org/10.1016/j.cor.2015.10.012.
Błażewicz, J., E. Pesch, M. Sterna, and F. Werner. 2004. Open shop scheduling problems with late work criteria. Discrete Applied Mathematics 134 (1–3): 1–24. https://doi.org/10.1016/S0166-218X(03)00339-1.
Blum, C. 2005. Beam-ACO: Hybridizing ant colony optimization with beam search: An application to open shop scheduling. Computers & Operations Research 32 (6): 1565–1591. https://doi.org/10.1016/j.cor.2003.11.018.
Brown, G.G., S. Lawphongpanich, and K.P. Thurman. 1994. Optimizing ship berthing. Naval Research Logistics (NRL) 41 (1): 1–15.
Brucker, P., J. Hurink, B. Jurisch, and B. Wöstmann. 1997. A branch and bound algorithm for the open-shop problem. Discrete Applied Mathematics 76 (1–3): 43–59. https://doi.org/10.1016/S0166-218X(96)00116-3.
Chernykh, I., A. Kononov, and S. Sevastyanov. 2013. Efficient approximation algorithms for the routing open shop problem. Computers & Operations Research 40 (3): 841–847. https://doi.org/10.1016/j.cor.2012.01.006.
Cho, S.Y., Y.H. Lee, D.W. Cho, and M. Gen. 2016. Logistics network optimization considering balanced allocation and vehicle routing. Maritime Economics and Logistics 18 (1): 41–60. https://doi.org/10.1057/mel.2015.17.
Doulabi, S.H.H., M. Avazbeigi, S. Arab, and H. Davoudpour. 2012. An effective hybrid simulated annealing and two mixed integer linear formulations for just-in-time open shop scheduling problem. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology 59 (9–12): 1143–1155. https://doi.org/10.1007/s00170-011-3546-5.
Golias, M., I. Portal, D. Konur, E. Kaisar, and G. Kolomvos. 2014. Robust berth scheduling at marine container terminals via hierarchical optimization. Computers & Operations Research 41: 412–422. https://doi.org/10.1016/j.cor.2013.07.018.
Huang, Y.M., and J.C. Lin. 2011. A new bee colony optimization algorithm with idle-time-based filtering scheme for open shop-scheduling problems. Expert Systems with Applications 38 (5): 5438–5447.
IHS Global Insight, Inc. 2009. An evaluation of maritime policy in meeting the commercial and security needs of the United States. Washington, DC: IHS Global Insight.
International Maritime Organization (IMO). 2012. International shipping facts and figures: Information resources on trade safety, security and environment. London: International Maritime Organization.
Kis, T., D. de Werra, and W. Kubiak. 2010. A projective algorithm for preemptive open shop scheduling with two multiprocessor groups. Operations Research Letters 38 (2): 129–132. https://doi.org/10.1016/j.orl.2009.10.007.
Kruse, C.J. 2015. Analysis of chemical tanker transits on the houston ship channel. College Station: Texas A&M Transportaion Institute.
Ku, W.-Y., and J.C. Beck. 2016. Mixed integer programming models for job shop scheduling: A computational analysis. Computers & Operations Research 73: 165–173. https://doi.org/10.1016/j.cor.2016.04.006.
Lai, K.K., and K. Shih. 1992. A study of container berth allocation. Journal of Advanced Transportation 26 (1): 45–60. https://doi.org/10.1002/atr.5670260105.
Liu, C.Y., and R.L. Bulfin. 1988. Scheduling open shops with unit execution times to minimize functions of due dates. Operations Research 36 (4): 553–559. https://doi.org/10.1287/opre.36.4.553.
Min, H., Seung-Bum Ahn, H. Lee, and H. Park. 2017. An integrated terminal operating system for enhancing the efficiency of seaport terminal operators. Maritime Economics and Logistics 19 (3): 428–450. https://doi.org/10.1057/s41278-017-0069-5.
Naderi, B., S.M.T. Fatemi Ghomi, M. Aminnayeri, and M. Zandieh. 2011. Scheduling open shops with parallel machines to minimize total completion time. Journal of Computational and Applied Mathematics 235 (5): 1275–1287. https://doi.org/10.1016/j.cam.2010.08.013.
Panneerselvam, R. 1999. Heuristic for moderated job shop scheduling problem to minimize makespan. Industrial Engineering Journal 28 (3): 26–29.
Roshanaei, V., M.M. Seyyed Esfehani, and M. Zandieh. 2010. Integrating non-preemptive open shops scheduling with sequence-dependent setup times using advanced metaheuristics. Expert Systems with Applications 37 (1): 259–266. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2009.05.003.
Scully, S. 2015. Study cites growth in chemical tanker delays at Ship Channel. Houst. Chron. https://www.houstonchronicle.com/business/article/Study-cites-growth-in-chemical-tankers-delays-at-6504304.php. Accessed 16 Feb 2018.
Seeba, P. 2016. Coordinating chemical tanker movements on the houston ship channel. Gt. Houst, Port Bur.
Seraj, O., Tavakkoli-Moghaddam, R., and Jolai, F. 2009. A fuzzy multi-objective tabu-search method for a new bi-objective open shop scheduling problem. In 2009 International Conference on Computers and Industrial Engineering (pp. 164–169). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICCIE.2009.5223549.
Shakhlevich, N., Y. Sotskov, and F. Werner. 2000. Complexity of mixed shop scheduling problems: A survey. European Journal of Operational Research 120 (2): 343–351.
Song, L., T. Cherrett, and W. Guan. 2012. Study on berth planning problem in a container seaport: Using an integrated programming approach. Computers and Industrial Engineers 62 (1): 119–128. https://doi.org/10.1016/j.cie.2011.08.024.
Ursavas, E. 2017. Crane allocation with stability considerations. Maritime Economics and Logistics 19 (2): 379–401. https://doi.org/10.1057/mel.2015.35.
Wang, S., A. Alharbi, and P. Davy. 2014. Liner ship route schedule design with port time windows. Transportation Research Part C: Emerging Technologies 41: 1–17. https://doi.org/10.1016/j.trc.2014.01.012.