Untitled Tạp chí Khoa học Công nghệ và Thực phẩm 20 (4) (2020) 110 115 110 TỐI ƯU ĐIỀU ĐỘ TÀU CONTAINER VỚI RÀNG BUỘC CẦU CẢNG LIÊN TỤC TẠI CẦU CẢNG BẰNG GIẢI THUẬT SIMULATED ANNEALING LAI Hoàng Trọng[.]
Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Thực phẩm 20 (4) (2020) 110-115 TỐI ƯU ĐIỀU ĐỘ TÀU CONTAINER VỚI RÀNG BUỘC CẦU CẢNG LIÊN TỤC TẠI CẦU CẢNG BẰNG GIẢI THUẬT SIMULATED ANNEALING LAI Hoàng Trọng Trần Huy, Nguyễn Lê Nam, Nguyễn Vũ Anh Duy* Trường Đại học Công nghiệp Thực phẩm TP.HCM *Email: duynva@hufi.edu.vn Ngày nhận bài: 12/7/2020; Ngày chấp nhận đăng: 03/9/2020 TÓM TẮT Vận chuyển hàng hóa container trở nên phổ biến khắp giới Việt Nam tính ưu việt Bên cạnh đó, cạnh tranh vận chuyển container lại trở nên khốc liệt hết Nghiên cứu tập trung giải vấn đề điều độ tàu container cảng với nhiều cầu tàu dựa giả sử cầu cảng liên tục nhằm tăng suất cho cảng Trong nghiên cứu này, mơ hình toán học lập giải thuật meta-heuristic đề xuất để tìm kiếm lời giải gần tối ưu cho toán Lời giải giải thuật meta-heuristic lai so sánh với trình tự kinh nghiệm thông thường hay áp dụng cảng tàu đến trước phục vụ trước (First come first served, FCFS) Từ khóa: Điều độ, tối ưu hóa, meta-heuristic, cầu cảng, cảng container GIỚI THIỆU Vận chuyển hàng hóa tồn cầu có xu hướng tăng khơng ngừng lượng hàng hóa mức độ cạnh tranh công ty thị trường Đối với cảng container đường sông đường biển, không gian cầu cảng giới hạn khả tiếp nhận phục vụ tàu Do đó, việc tăng suất phục vụ cầu cảng ảnh hưởng đến khả cạnh tranh cảng việc phục vụ tàu vận chuyển container Nghiên cứu Bierwirth & Meisel tổng hợp nghiên cứu gần giới [1] Trên giới, đề tài nghiên cứu nhiều, số nghiên cứu kết hợp việc điều phối tàu cẩu bờ Nghiên cứu Chang et al [2] dùng mơ hình toán động để giải vấn đề phân phối tàu vào cảng kết hợp với việc điều phối cần cẩu bờ Bài báo dùng giải thuật di truyền song song lai giải thuật di truyền song song giải thuật kinh nghiệm để giải vấn đề Nghiên cứu Emde & Boysen kết hợp với tàu cấp container [3] Một số cơng trình nghiên cứu tập trung giải vấn đề điều phối tàu container vào bến cảng [4-8] Tuy nhiên, nghiên cứu khó lòng vận dụng Việt Nam cảng nước ta khơng có đồng thiết bị Hiện tại, việc bốc xếp container lên xuống tàu hàng, việc bố trí tàu vào cảng chủ yếu dựa kinh nghiệm người vận hành Do đó, việc điều hành khơng tối ưu, kích thước tốn lớn Ở Việt Nam, nghiên cứu vấn đề chưa nghiên cứu nhiều Trong báo này, nhóm tác giả nghiên cứu việc tối ưu hóa trình tự phục vụ tàu cầu cảng với mục tiêu cực tiểu hóa thời gian đợi tất tàu cảng Vì tốn thuộc dạng NP (nondeterministic polynomial time) nên nhóm tác giả đề xuất giải thuật SA (Simulated Annealing) lai với giải thuật kinh nghiệm để tìm kiếm lời giải gần tối ưu tốn Kết tính tốn giải thuật so sánh với quy luật kinh nghiệm thường áp dụng cảng, tàu đến trước phục vụ trước (First come, first served) 110 Tối ưu điều độ tàu container với ràng buộc cầu cảng liên tục cầu cảng giải thuật… Bài báo bố cục sau: phần mô tả vấn đề tối ưu hóa cơng việc cầu cảng, phần đưa giải thuật để tìm lời giải gần tối ưu cho toán, phần thực nghiệm số phần kết luận báo MÔ TẢ VẤN ĐỀ Vấn đề điều độ tàu vào cầu cảng áp dụng nghiên cứu cầu cảng liên tục Trên giới, việc điều độ cầu cảng chia làm hướng, cầu cảng rời rạc cầu cảng liên tục Trong vấn đề cầu cảng rời rạc, cầu cảng chia thành đoạn nhau, tàu đến số đoạn xếp cho tàu vào Trong cách tiếp cận vậy, khoảng cách tàu phải cố định theo khoảng chia, không tận dụng hết chiều dài cầu tàu, tàu ngắn dài Với cách tiếp cận cầu tàu liên tục, cầu tàu khoảng liên tục, tàu bố trí nối tiếp cho khơng vi phạm khoảng cách an tồn tàu Với phương án tiếp cận này, việc điều độ khó khăn hơn, hiệu phương án rời rạc khơng có khoảng trống thừa nằm tàu Đối với cảng nước ta, thiết bị không đồng bộ, nhiều loại cầu bờ khác sử dụng đồng thời nên tàu đến có vị trí mà phục vụ tốt nhất, không cập bến vị trí tốt thời gian phục vụ tăng lên nghiên cứu mức độ tăng thời gian xem xét Trong báo này, mơ hình tốn vấn đề lập bên Những ký hiệu sau dùng mô hình tốn vấn đề, ngồi Hình mô tả số thông số tàu liệt kê bên dưới: i, j V N L wi Chỉ số tàu, i, j V Tập hợp tàu đến cảng V = 1, 2,3, , n Tổng số tàu đến cảng khoảng thời gian cần điều phối Chiều dài cầu cảng Thời điểm tàu i đến bến cảng Trọng số tàu i, phụ thuộc vào độ ưu tiên tàu pi Thời gian dự kiến để phục vụ tàu i li Chiều dài tàu thứ i s Khoảng cách an toàn tàu t Khoảng thời gian an toàn tàu phục vụ tải cảng Biến định: Thời điểm tàu i phục vụ xong f i si Thời điểm bắt đầu phục vụ tàu i vi Vị trí điểm tàu tính từ gốc tọa độ cầu cảng t ij p Hệ số chồng lấn không gian, = không chồng lấn, = ngược lại tijt Hệ số chồng lấn thời gian, = không chồng lấn, = ngược lại 111 Hoàng Trọng Trần Huy, Nguyễn Lê Nam, Nguyễn Vũ Anh Duy Thời gian li fi Tàu i pi si vi Vị trí Hình Mơ hình tốn Mơ hình toán Hàm mục tiêu: Min n i =1 w i ( fi − ) (1) Ràng buộc: li + l j + s t ji p i, j ( i ) V , vi − v j tij p (2) fi + si f j + s j t pi + p j − tij + t t tji , i, j ( i ) V , 2 (3) tijp + tijt = i, j ( i ) V , (4) li i V , l vi + i L i V , vi − (5) (6) si max ( + t,0) i V , (7) vi , si i V , (8) tijt ,t ijp 0,1 i, j ( i ) V , (9) Trong mơ hình tốn trên, (1) hàm mục tiêu, tìm cực tiểu tổng theo trọng số thời gian tàu lưu cảng (2), (3), (4) ràng buộc chống chồng lấn lẫn tàu theo phương, không gian thời gian Ràng buộc (5) (6) đảm bảo tàu neo đậu phạm vi cầu cảng Ràng buộc (7) thể tàu phục vụ sau đến bến cảng Ràng buộc (8) (9) điều kiện biên Bài tốn mơ hình dựa tốn cutting stock 2d, tốn khơng có lời giải thời gian tính toán tuân theo hàm đa thức (NP, nondeterministic polynomial computation time) Do đó, phần báo giải thuật meta-heuristic lai đề xuất để tìm nghiệm gần tối ưu cho toán GIẢI THUẬT SIMULATED ANNEALING (SA) Để tìm kiếm lời giải gần tối ưu cho toán NP, giải thuật SA đề xuất Giải thuật SA giải thuật meta-heuristic, có khả quay lui để khỏi tối ưu cục Giải thuật SA nghiên cứu kết hợp với giải thuật kinh nghiệm để khởi tạo lời giải ban đầu nên gọi giải thuật giải thuật lai Để sử dụng giải thuật này, 112 Tối ưu điều độ tàu container với ràng buộc cầu cảng liên tục cầu cảng giải thuật… lời giải ban đầu tạo cho ràng buộc không gian thời gian thỏa, ràng buộc số 2, số số Tạo lời giải ban đầu Trong báo này, quy luật thời gian phục vụ ngắn ưu tiên phục vụ trước (SPT, Shortest Processing Time) áp dụng để tạo lời giải ban đầu Tuy nhiên, việc xung đột vị trí thời gian tàu xảy ra, ràng buộc (2) (3) Trong trường hợp đó, tàu có xung đột vị trí thời gian phải chờ đợi đến xung đột khơng cịn Tạo lời giải lân cận Lời giải lân cận tạo lời giải hành cách thay đổi ngẫu nhiên vị trí tàu sang trái hay sang phải đoạn m Thời điểm phục vụ tàu thay đổi ngẫu nhiên sớm hơm 10 phút trễ 10 phút Những thay đổi nhỏ thay đổi lời giải hành sang lời giải lân cận, trình thay đổi ràng buộc (2) (3) khơng thỏa trình chỉnh sửa lời giải tiến hành Việc chỉnh sửa ràng buộc không gian thời gian thỏa Hai quy luật sau tiến hành: Luật 1, dời vị trí tàu lỗi ràng buộc khỏi khơng gian tàu chọn Cộng trừ vị trí tâm tàu bị lỗi với số cho vị trí khơng cịn bị lỗi Việc cộng trừ chọn cho trị tuyệt đối giá trị nhỏ Luật 2, lùi thời điểm phục vụ tàu bị lỗi ràng buộc với tàu chọn khỏi miền thời gian phục vụ tàu chọn Trong hai luật này, luật có giá trị hàm mục tiêu nhỏ chọn Chiến lược làm nguội giải thuật tiến hành theo hàm mũ, (10), giải thuật ngừng lại giới hạn xác suất, T, nhỏ khoảng cho phép, Hình thể lưu đồ thuật tốn T = T (10) THỰC NGHIỆM SỐ Trong mục thuật tốn sử dụng để tính tốn kích thước khác tốn Thuật tốn viết ngôn ngữ Java, chạy máy tính có cấu hình core i3, ram 8Gb hệ điều hành Window 10 SL Các thông số giải thuật sau: T = 1000, = 0, 999999 = 0, 01 số lượng tàu điều độ từ đến 16 tàu Với số lượng phù hợp với khoảng thời gian điều độ cho vài ngày làm việc cảng Mỗi trường hợp giải thuật chạy lần, giá trị mục tiêu lấy giá trị trung bình Ngồi ra, độ lệch chuẩn tính tốn Giá trị hàm mục tiêu cột A C (Bảng 1) thể tổng có trọng số thời gian lưu cảng tàu (flowtime) với thứ nguyên thời gian Trong nghiên cứu này, thời gian định nghĩa giới hạn khoảng thời gian nhỏ chấp nhận, thời gian để cẩu bờ di chuyển hai dãy container Chiều dài cầu cảng khoảng 1500 m, chiều dài tàu chọn ngẫu nhiên khoảng 300-500 m Qua Bảng 1, ta thấy thời gian tính tốn giải thuật từ đến 50 giây, điều phù hợp với việc điều độ cho khoảng thời gian làm việc từ ngày làm việc Thời gian tính tốn đủ nhỏ cho nhân viên điều độ chờ đợi để có lời giải toán NP Độ lệch chuẩn 5% giá trị hàm mục tiêu Trong cột cuối Bảng 1, giá trị hàm mục tiêu giải thuật so sánh với quy luật đến trước làm trước (cột C), quy luật thường áp dụng cảng Giải thuật báo đề xuất giảm trung bình 49,9% (trung bình tổng cột cuối Bảng 1) 113 Hoàng Trọng Trần Huy, Nguyễn Lê Nam, Nguyễn Vũ Anh Duy Bắt đầu Khởi tạo lời giải ban đầu (SPT) Đúng ε>T? End Sai Khởi tạo lời giải lân cận từ lời giải hành T= T× π Sai Lời giải lân cận tốt lời giải hành ? Hoặc thành phần ngẫu nhiên nhỏ xác suất cho phép? Sai Cập nhật lời giải tốt lời giải hành Đúng Cập nhật lời giải hành lời giải lân cận Lời giải hành tốt lời giải tốt nhất? Đúng Hình Lưu đồ thuật tốn SA Bảng Kết tính tốn giải thuật SA So sánh So sánh ( C ) − ( A) 100% ( A) STT Số lượng tàu 110,00 0,00 0,00 0,00 170,00 0,00 440 0,00 61,36 247,00 6,21 530 2,51 53,40 358,57 14,12 10 650 3,94 44,84 428,43 1,59 12 1030 0,37 58,40 536,14 9,85 12 1180 1,84 54,56 10 578,29 24,89 23 1370 4,30 54,74 12 770,00 0,00 17 1580 0,00 51,27 14 802,57 17,39 29 1955 2,17 58,95 10 16 922,86 32,54 50 2220 3,53 58,43 Hàm mục Độ lệch tiêu (A) chuẩn (B) Thời gian FCFS (C) tính tốn (giây) 110 ( B ) 100% ( A) KẾT LUẬN Bài báo đề xuất giải thuật điều phối tàu vào cầu cảng với mục tiêu cực tiểu tổng có trọng số tổng thời gian phục vụ thời gian hoàn thành tàu cuối Giải 114 Tối ưu điều độ tàu container với ràng buộc cầu cảng liên tục cầu cảng giải thuật… thuật kết hợp quy luật SPT (thời gian phục vụ ngắn nhất) giải thuật SA truyền thống Quy luật SPT sử dụng để tạo lời giải ban đầu cho giải thuật SA truyền thống Khi so sánh giá trị hàm mục tiêu so với quy luật vận hành thông thường cảng, giải thuật đề xuất giảm trung bình 49,9% Ngồi ra, thời gian tính tốn giải thuật chấp nhận cho ngày làm việc Bài tốn có thề mở rộng nghiên cứu sau theo hướng kết hợp việc điều phối tàu cần cẩu bờ chuyển đổi sang mơ hình thống kê TÀI LIỆU THAM KHẢO Bierwirth C., Meisel F - A follow-up survey of berth allocation and quay crane scheduling problems in container terminals, European Journal of Operational Research 244 (3) (2015) 675-689 Chang D., Jiang Z., Yan W., He J - Integrating berth allocation and quay crane assignments Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review 46 (6) (2010) 975-990 Emde S., Boysen N - Berth allocation in container terminals that service feeder ships and deep-sea vessels, Journal of the Operational Research Society 67 (4) (2016) 551-563 Golias M.M., Boile M., Theofanis S - A lamda-optimal based heuristic for the berth scheduling problem, Transportation Research Part C: Emerging Technologies 18 (5) (2010) 794-806 Kim K.H., Park K.T - A note on a dynamic space-allocation method for outbound containers, European Journal of Operational Research 148 (1) (2003) 92-101 Imai A., Sun X., Nishimura E., Papadimitriou S - Berth allocation in a container port: using a continuous location space approach, Transportation Research Part B: Methodological 39 (3) (2005) 199-221 Nishimura E., Imai A., Papadimitriou S - Berth allocation planning in the public berth system by genetic algorithms, European Journal of Operational Research 131 (2) (2001) 282-292 Venturini G., Iris Ç., Kontovas C.A., Larsen A - The multi-port berth allocation problem with speed optimization and emission considerations, Transportation Research Part D: Transport and Environment 54 (2017) 142-159 ABSTRACT BERTH SCHEDULING FOR CONTAINER TERMINAL IN VIETNAM WITH HYBRID SIMULATED ANNEALING ALGORITHM Hoang Tran Trong Huy, Nguyen Le Nam, Nguyen Vu Anh Duy* Ho Chi Minh City University of Food Industry *Email: duynva@hufi.edu.vn The use of container has become widespread because of their advantages Moreover, the competition in the container transportation is more and more intense In this paper, we consider the scheduling problem of vessel in berth with the continuous assumption in order to increase the throughput of container terminals A mixed integer programming model is built A hybrid meta-heuristic algorithm is suggested to solve the problem The results of the algorithm are compared with a common solution first come first served Keywords: Scheduling, optimization, meta-heuristic, berth, container terminal 115 .. .Tối ưu điều độ tàu container với ràng buộc cầu cảng liên tục cầu cảng giải thuật? ?? Bài báo bố cục sau: phần mô tả vấn đề tối ưu hóa cơng việc cầu cảng, phần đưa giải thuật để tìm lời giải. .. Để sử dụng giải thuật này, 112 Tối ưu điều độ tàu container với ràng buộc cầu cảng liên tục cầu cảng giải thuật? ?? lời giải ban đầu tạo cho ràng buộc không gian thời gian thỏa, ràng buộc số 2,... gian hoàn thành tàu cuối Giải 114 Tối ưu điều độ tàu container với ràng buộc cầu cảng liên tục cầu cảng giải thuật? ?? thuật kết hợp quy luật SPT (thời gian phục vụ ngắn nhất) giải thuật SA truyền