برنامه‌ریزی عملیات جانب دریا با استفاده از الگوریتم بهینه‌سازی ازدحام ذرات تکاملی

نوع مقاله : علمی - پژوهشی

نویسندگان

1 دانش آموخته کارشناسی ارشد، برنامه ریزی حمل و نقل، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه علم و صنعت ایران

2 استادیار گروه برنامه ریزی حمل و نقل، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه علم و صنعت ایران

چکیده

مسائل عملیات جانب دریا در پایانه‌های کانتینری شامل سه مسئله می‌شوند؛ مسئله تخصیص پهلوگاه، مسئله تخصیص جرثقیل اسکله و مسئله برنامه‌ریزی جرثقیل اسکله. مقاله حاضر مسائل عملیات جانب دریا را به‌صورت ادغامی و در دو مرحله حل می‌کند. در مرحله اول دو مسئله تخصیص پهلوگاه و تخصیص جرثقیل اسکله در یک مدل ریاضی مدل‌سازی و حل می‌شوند. در مرحله دوم، مسئله برنامه‌ریزی جرثقیل اسکله در یک مدل ریاضی جداگانه مدل‌سازی و با کمک الگوریتم ابتکاری برنامه‌ریزی پویا حل می‌شود. با توجه به NP-Hard بودن مسائل عملیات جانب دریا، از الگوریتم‌های ابتکاری/فراابتکاری برای حل آن‌ها استفاده می‌شود. در مقاله حاضر برای اولین بار از نسخه تکاملی الگوریتم بهینه‌سازی ازدحام ذرات (EPSO) برای حل مسائل عملیات جانب دریا استفاده می‌شود. برای مقایسه عملکرد این الگوریتم، نتایج آن با نتایج نسخه اولیه همان الگوریتم (PSO) و الگوریتم ژنتیک(GA) مقایسه می‌شود. نتایج عددی این مقاله نشان می‌دهد که الگوریتم EPSO، تقریباً پاسخ‌هایی مشابه با الگوریتم GA (با 1% اختلاف) دارد؛ اما ازنظر زمان اجرا، سرعت بیشتری نسبت به الگوریتم GA دارد. در مقایسه با الگوریتم PSO، حدود 6%، پاسخ‌های بهتری گزارش می‌دهد اما ازنظر زمان اجرا، اندکی آهسته‌تر عمل می‌کند. اعتبارسنجی مقاله حاضر با داده‌های واقعی ورود و خروج کشتی‌ها در هر دو پایانه کانتینری بندر شهید رجایی انجام گرفته است.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Seaside operation planning with evolutionary particle swarm optimization algorithm

نویسندگان [English]

  • Ali Omidvarvarpanah Ahmadabadi 1
  • Abdolreza Sheikholeslami 2
1 M.Sc , Department of transportation planning, school of civil engineering, Iran university of science and technology
2 Assistant proffessor, Department of transportation planning, school of civil engineering, iran university of science and technology
چکیده [English]

Seaside operation Planning at container terminals includes three problems; Berth Allocation Problem (BAP), Quay Crane Assignment Problem (QCAP), and Quay Crane Scheduling Problem (QCSP). This paper solves these problems in the two stages integrated manner. BAP and QCAP are represented in a mathematical model and solved with metaheuristic algorithms in the first stage. QCSP is represented in a separate mathematical model and solved with the dynamic programming heuristic algorithm in the second stage. Due to the NP-Hard nature of seaside operation problems, heuristic/metaheuristic algorithms are needed to solve them. In this paper, for the first time, an evolutionary version of the Particle Swarm Optimization (EPSO) algorithm is used to solve seaside operation problems. The performance of EPSO and its output is compared with the initial version of the same algorithm (PSO) and genetic algorithm (GA). The numerical results showing the EPSO algorithm has approximately the same answers as the GA algorithm (with a difference of 1%). However, in terms of runtime, it is faster than the GA algorithm. Compared to the PSO algorithm, about 6% report better responses but slightly slower runtime. The validation of the present article has been done with the real data in both container terminals of Shahid Rajaei port.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Seaside Operation
  • Berth Allocation Problem (BAP)
  • Quay Crane Assignment Problem (QCAP)
  • Quay Crane Scheduling Problem (QCSP)
  • Evolutionary Particle Swarm Optimization (EPSO)

مقالات آماده انتشار، پذیرفته شده
انتشار آنلاین از تاریخ 16 بهمن 1400
  • تاریخ دریافت: 22 آبان 1400
  • تاریخ بازنگری: 08 دی 1400
  • تاریخ پذیرش: 11 دی 1400