CИСТЕМА ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ З ФОРМУВАННЯ ВАНТАЖНИХ ПЛАНІВ КОНТЕЙНЕРОВОЗІВ

https://doi.org/10.33815/2313-4763.2024.1.28.175-184

Ключові слова: система підтримки прийняття рішень, вантажний план контейнеровозу, вантажні операції судна, багатокритеріальна оптимізація, мультипортові перевезення, безпека судноплавства

Анотація

У статті досліджуються питання створення системи підтримки прийняття рішень (СППР) з формування вантажних планів контейнеровозів. Визначені пріоритетні напрями наукових досліджень в галузі оптимізації процесів керування вантажними операціями контейнеровозів. Показано, що ключовою проблемою в оптимізації морських контейнерних перевезень є проблема формування оптимальних вантажних планів. Розглянуті особливості процесу побудови плану розміщення вантажів на контейнеровозі та принципи його корегування для випадку мультипортових контейнерних перевезень. Запропоновані підходи щодо оптимізації процесу формування вантажного плану контейнеровозу. Визначено, що проблема формування оптимального вантажного плану судна полягає в розв’язанні множини складних взаємопов’язаних задач багатокритеріальної оптимізації. Із застосуванням системного підходу до аналізу процесу формування вантажного плану судна, визначено  ключові чинники впливу на нього. Виходячи з визначених особливостей процесів обробки інформації при формуванні вантажного плану контейнеровозу, а також специфіки його створення та корегування  в умовах здійснення мультипортових перевезень, розроблено структуру СППР для керування таким процесом та визначено перелік її основних функцій. Запропоновано використання гнучких стратегій вибору оптимізаційних процедур, що враховують вплив пріоритетів судновласника на процес формування вантажного плану судна. Визначені перспективні напрямки подальших наукових досліджень в зазначеній галузі.

Посилання

1. Iris, C., Pacino, D. (2015). A survey on the ship loading problem. Computational logistics. Springer. P. 238–251.
2. Twiller, J. V., Sivertsen, A., Pacino, D., Jensen, R. M. (2024). Literature survey on the container stowage planning problem. European Journal of Operational Research. vol. 317. no. 3. Р. 841–857.
3. Ambrosino, D., Sciomachen, A., Tanfani, Е. (2004). Stowing a containership: the master bay plan problem. Transportation Research Part A: Policy and Practice. № 38.2. Р. 81–99.
4. Ambrosino, D., Paolucci, M., Sciomachen, A. (2015). A MIP heuristic for multi port stowage planning. Transportation Research Procedia. P. 725–734.
5. Rahsed, D. M., Gheith, M. S., Eltawil, A. B. (2018). A Rule-based Greedy Algorithm to Solve Stowage Planning Problem. IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management, December. P. 437–441.
6. Ben, A. P., Sokolov, A. V. (2023). Analiz suchasnoho stanu metodiv formuvannia vantazhnykh planiv konteinerovoziv ta shliakhy yikh podalshoho vdoskonalennia. Naukovyi visnyk Khersonskoi derzhavnoi morskoi akademii. №1–2 (26–27). S. 6–16.
7. Pacino, D., Delgado, A., Jensen, R., Bebbington, T. (2011). Fast generation of nearoptimal plans for eco-efficient stowage of large container vessels. Computational Logistics. P. 286–301.
8. Wang, L., Ni, M., Gao, J., Shen, Q., Jia, Y., Yao, C. (2019). The Loading Optimization: A Novel Integer Linear Programming Model. Enterprise Information Systems. Vol. 13 (10). Р. 1471–1482.
9. Tsymbal, M. M. (2020). Formuvannia planu zavantazhennia konteinerovozu. Naukovyi visnyk Khersonskoi derzhavnoi morskoi akademii. №1(22). S. 64–73.
10. Fedorov, A. I. (2019). Metod formuvannia suboptymalnoho vantazhnoho planu konteinerovozu. Problemy informatsiinykh tekhnolohii. №25. S. 96–100.
11. Lee, C.-Y., & Song, D.-P. (2017). Ocean container transport in global supply chains: Overview and research opportunities.Transportation Research Part B: Methodological. Vol. 95, P. 442–474.
12. Christensen, J., Pacino, D. (2017). A matheuristic for the cargo mix problem with block stowage. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 97. рр. 151–171.
13. Кaмєнєв, К. I., Кaмєнєвa, А. В. (2018). Викopиcтaння адитивного aлгopитму для poзмiщення небезпечних вaнтaжiв нa кoнтейнернoму cуднi. Cудoвoждение. № 28. С. 70–77.
14. Kebedow, K. G., Oppen, J. (2018). Including containers with dangerous goods in the multi-port master bay planning problem. Mendel. vol. 24(2), P. 23–36.
15. Franzkeit, J., Schwientek, A., Jahn, C. (2020). Stowage planning for inland container vessels: A literature review. In Proceedings of the Hamburg international conference of logistics. Vol. 30. P. 247–280.
16. Parreño-Torres, C., Alvarez-Valdes, R., Parreño, F. (2019). Solution strategies for a multiport container ship stowage problem. Mathematical Problems in Engineering. vol. 2019, issue 1.
17. Yaagoubi, A. E., Alaoui, E. H., Boukachour, J. (2018). Multiobjective river-sea-going container barge stowage planning problem with container fragility and barge stability factors. GOL 2018 : The 4th International Conference on Logistics Operations Management. 1012 Apr. 2018. Le Havre, France. IEEE : Р. 214230.
18. Zhang, Z., Lee, Ch.-Y. (2016). Multiobjective approaches for the ship stowage planning problem considering ship stability and container rehandles. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems. vol. 46(10). Р. 1374–1389.
19. Conca, A., Febbraro, A. D., Giglio, D., Rebora, F. (2018). Automation in freight port call process: Real time data sharing to improve the stowage planning. In Transportation research procedia. Vol. 30. P. 70–79.
20. Wong, E. Y. C., Ling, K. K. T., Tai, A. H., Lam, J. S. L., Zhang, X. (2022). Three-echelon slot allocation for yield and utilisation management in ship liner operations. Computers and Operations Research. 148, 105983.
21. Azevedo, A. T., Neto, L. L. S., Chaves, A. A., Moretti, A. C. (2018). Solving the 3D stowage planning problem integrated with the quay crane scheduling problem by representation by rules and genetic algorithm. Applied So Computing Journal. vol. 65. Р. 495–516.
22. Wei, L., Zhu, W., Lim, W. (2015). A goal-driven prototype column generation strategy for the multiple container loading cost minimization problem. European Journal of Operational Research. vol. 241. no. 1. Р. 39–49.
23. Zurheide, S., Fischer, K. (2015). Revenue management methods for the liner shipping industry. Flexible Services and Manufacturing Journal. 27(2). P. 200–223.
24. Delgado, A., Jensen, R. M., Guilbert, N. (2012). A placement heuristic for a commercial decision support system for container vessel stowage. In 38th Latin America conference on informatics, CLEI 2012 - conference proceedings. http://dx.doi. org/10.1109/CLEI.2012.6427181.
25. Jensen, R. M., Leknes, E., Bebbington, T. (2012). Fast interactive decision support for modifying stowage plans using binary decision diagrams. In Lecture notes in engineering and computer science: vol. 2196, P. 1555–1561.
26. Wu, Q., Xia, Q., Wu, M. (2021). Research on intelligent loading system for container ships. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. Earth Environ. Sci. 632 022074.
27. Jin, J., Mi, W. (2019). An AIMMS-based decision-making model for optimizing the intelligent stowage of export containers in a single bay. Discrete and Continuous Dynamical Systems - Series S. vol. 12. Number (4–5), Р. 1101–1115.
28. Nakul, Yu. A., Nikolskyi, V. V., Stovmanenko, V. S. (2017). Systema kontroliu zavantazhennia konteinerovoziv. Sudnovodinnia. №27. S. 127–136.
Опубліковано
2024-07-29