Đối với cảng nước ta, do thiết bị không đồng bộ, nhiều loại cầu bờ khác nhau được sử dụng đồng thời nên mỗi tàu khi đến sẽ có vị trí mà nó được phục vụ tốt nhất, nhưng khi không được c[r]
(1)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 tốn 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
1. GIỚI THIỆU
(2)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
2. 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, khơng 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 không vi phạm khoảng cách an toàn 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, khơng 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 mơ hình tốn vấn đề, ngồi Hình mơ tả số thơng số tàu liệt kê bên dưới:
i, j Chỉ số tàu, i j V,
V Tập hợp tàu đến cảng V =1, 2,3, ,n
N Tổng số tàu đến cảng khoảng thời gian cần điều phối
L Chiều dài cầu cảng
i
a Thời điểm tàu i đến bến cảng
wi Trọng số tàu i, phụ thuộc vào độ ưu tiên tàu
i
p Thời gian dự kiến để phục vụ tàu i
i
l Chiều dài tàu thứ i
s Khoảng cách an toàn tàu
t Khoảng thời gian an toàn tàu phục vụ tải cảng Biến định:
i
f Thời điểm tàu i phục vụ xong
i
s Thời điểm bắt đầu phục vụ tàu i
i
v Vị trí điểm tàu tính từ gốc tọa độ cầu cảng
p ij
t Hệ số chồng lấn không gian, = không trùng lấn, = ngược lại
ij
t
(3)Tàu i Thời gian
Vị trí li
pi
vi si
fi
Hình 1. Mơ hình tốn Mơ hình tốn
Hàm mục tiêu:
Min ( )
1w
n
i i i i= f −a
(1)
Ràng buộc:
( )
ij , ,
2
i j
p p
i j ji
l l
v −v t + +s t i j i V
(2)
( )
, , ,
2 2 2
j j t i j t
i i
ij ji
f s p p
f s
t t t i j i V
+ +
+ − +
(3)
( )
1 , ,
p t ij ij
t + =t i j i V (4)
0 ,
2
i i
l
v − i V (5)
,
2
i i
l
v + L i V (6)
( )
max ,0 ,
i i
s a +t i V (7)
, 0 ,
i i
v s i V (8)
( )
,t 0,1 , ,
t p ij ij
t 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 tốn tn 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 tốn
3. GIẢI THUẬT SIMULATED ANNEALING (SA)
(4)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 không gian tàu chọn Cộng trừ vị trí tâm tàu bị lỗi với số cho vị trí khơng 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)
4. THỰC NGHIỆM SỐ
Trong mục thuật toán sử dụng để tính tốn kích thước khác tốn Thuật tốn viết ngơn 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
(5)Đúng ε>T?
Bắt đầu
End
Sai Khởi tạo lời giải
ban đầu (SPT)
Khởi tạo lời giải lân cận từ lời giải hành
Cập nhật lời giải hành lời giải lân cận
Đúng Lời giải lân cận tốt lời giải hành ? Hoặc thành phần ngẫu nhiên
nhỏ xác suất cho phép?
Đúng Lời giải
hành tốt lời giải tốt nhất?
Cập nhật lời giải tốt lời giải hành
T= T× π Sai
Sai
Hình 2 Lưu đồ thuật tốn SA Bảng 1. Kết tính tốn giải thuật
STT Số lượng
tàu
SA
FCFS (C)
So sánh
( ) ( ) 100%
B A
So sánh
( ) ( ) ( ) 100%
C A A
−
Hàm mục tiêu (A)
Độ lệch chuẩn (B)
Thời gian tính tốn (giây)
1 110,00 0,00 110 0,00 0,00
2 170,00 0,00 440 0,00 61,36
3 247,00 6,21 530 2,51 53,40
4 358,57 14,12 10 650 3,94 44,84
5 428,43 1,59 12 1030 0,37 58,40
6 536,14 9,85 12 1180 1,84 54,56
7 10 578,29 24,89 23 1370 4,30 54,74
8 12 770,00 0,00 17 1580 0,00 51,27
9 14 802,57 17,39 29 1955 2,17 58,95
10 16 922,86 32,54 50 2220 3,53 58,43
5. KẾT LUẬN
(6)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 toán 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
1 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
2 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
3 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
5 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
7 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
8 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