Bir konteyner terminalinde rıhtım vinçlerinin sezgisel yöntemler kullanılarak çizelgelenmesi

Abstract

Dünya ticaretinde konteyner taşımacılığının rolü gün geçtikçe önem kazanmakta, buna paralel olarak limanlardaki iş hacmi de hızlı bir şekilde artmaktadır. Artan talebi karşılamak ve müşteri memnuniyetini sağlamak için limana gelen gemilerin mümkün olan en kısa sürede yüklenip/boşaltılması gerekmektedir. Bu sebeple sınırlı sayıda bulunan rıhtım vinçlerinin yüklerinin dengelenmesi ve geminin servis süresinin kısaltılması gerekmektedir. Literatürde bu probleme Rıhtım Vinci Çizelgeleme Problemi(RVÇP) adı verilmiş, farklı çözüm yöntemleri geliştirilmiştir. Bu çalışmada RVÇP karışık tamsayılı programalama modeli olarak formülize edilmiş, genetik algoritma (GA) kullanılarak çözülmüştür. GA'nın başlangıç çözümü oluşturulurken yük dengesini amaçlayan bir sezgisel geliştirilmiştir. Java dilinde geliştirilen program ile literatürdeki kıyaslama problemleri çözülmüş, bazı problem büyüklüklerinde daha üstün sonuçlar elde edilmiştir. Geliştirilen sezgiselin hesaplama süresinin kısaltılmasında etkili olduğu ispatlanmıştır.

The role of container transportation gains importance in world trade day by day, and in parallel volume of container handling at the container terminals is increasing rapidly. Inbound vessels have to be handled (loaded/unloaded) as soon as possible to ensure customer satisfaction and meet growing demand. Therefore, workload of quay cranes (QC) with a limited number have to be balanced and makespan of vessel has to be minimized. This is called Quay Crane Scheduling Problem (QCSP) and different solution procedures were developed in the literature. In this study, QCSP is formulated as mixed integer programming model, solved by using genetic algorithm (GA). To create the initial population of GA a heuristic is developed that aims to balance workload of QCs. Benchmark instances in the literature are solved by the program that developed in Java. Computational results showed that in some test intances our algorithm gives better results. It has proved that developed heuristic is shorten computational time.