자동화 컨테이너 터미널의 장치장 재정돈을 위한 다목적 협력 공진화 알고리즘 = A Multi-objective Co-operative Co-evolutionary Algorithm for Remarshaling in an Automated Container Terminal

국문 초록 (Abstract)

본 논문은 자동화 컨테이너 터미널의 장치장 재정돈 계획 수립을 위한 다목적 협력 공진화 알고리즘을 제안한다. 재정돈 이란 컨테이너 터미널 내 장치장의 크레인 작업 효율을 최대화 하기 위해 크레인의 유휴 시간 동안 장치장내 컨테이너를 재배치하는 작업을 말한다. 본 논문은 재정돈 계획을 수립 문제를 재정돈 목적 위치 결정, 보조 작업의 임시 목적 위치 결정, 크레인 작업 계획 등의 여러 개의 부 문제로 나눈 후, 협력적 공진화 기법을 이용하여 이 문제를 해결한다. 여기에 추가로 재정돈 계획 평가 시 재정돈 수행 시간, 재정돈 후 해측, 육측 작업 효율과 같은 여러 개의 평가 함수를 고려해야 하기 때문에, 다목적 최적화 기법도 함게 쩍용하여 재정돈 계획을 수립한다. 시뮬레이션 시스템을 이용한 실험 결과는 제안 방안이 해측, 육측 작업 효율과 재정돈 시간 관점에서 선택 가능한 다양한 재정돈 계획들을 제공함을 확인하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This paper proposes a multi-objective co-operative co-evolutionary algorithm for planning remarshaling in an automated container terminal. Remarshaling refers to a preparatory job of rearranging containers in a stacking yard in order to maximize the efficiency of operations in the yard during the idle time of the cranes. In this paper, we divide the problem of planning remarshaling into the sub-problems of deciding the target locations of main jobs, the temporarily locations of auxiliary jobs, and the working schedules of cranes. A co-evolutionary approach is used to evolve the partial solutions for the sub-problems simultaneously, and a multi-objective evolutionary approach is also adopted because the problem has three conflicting objectives of seaside and landside service levels and remarshaling duration. The experimental results in a simulation system showed that the proposed approach provided various selectable remarshaling plans in terms of the service levels and the remarshaling time.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• Abstract
• 1. 서론
• 2. 서론
• 3. 재정돈 계획 수립
• 4. 실험 결과
• 6. 결론
• 참고문헌

참고문헌 (Reference)

1 Y. Hirashima, "new reinforcement learning for group-based marshaling plan considering desired layout of containers in port terminals" 670-675, 2006

2 P. Husbands, "Simulated coevolution as the mechanism for emergent planning and scheduling" 264-270, 1991

3 T. Park, "Real-time scheduling for twin RMGs in an automated container yard" 32 : 593-615, 2010

4 K. H. Kim, "Re-marshaling export containers in port container terminals" 35 (35): 655-658, 1998

5 K. Park, "Planning for remarshaling in an automated container terminal using cooperative coevolutionary algorithms" ACM Press 1098-1105, 2009

6 R. Stahlbock, "Operations research at container terminals-a literature update" 30 (30): 1-52, 2008

7 R. Choe, "Generating a Rehandling-free Intra-block Remarshaling Plan for an Automated Container Yard" 22 (22): 201-217, 2011

8 D. Steenken, "Container terminal operations and operations research-a classification and literature review" 26 (26): 3-49, 2004

9 Y. Lee, "An optimization model for the container pre-marshalling problem" 34 (34): 3295-3313, 2007

10 Y. Zhang, "An Optimization Model for Intra-bay Relocation of Outbound Container on Container Yards" 776-781, 2007

11 R. Dekker, "Advanced methods for container stacking" 28 (28): 563-586, 2006

12 M. B. Duinkerken, "A simulation model integrating quay transport and stacking policies on automated container terminals" 909-916, 2001

13 K. Deb, "A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: NSGA-II" 6 (6): 182-197, 2002

14 A. W. Iorio, "A Cooperative Coevolutionary Multiobjective Algorithm Using Non- dominated Sorting" 537-548, 2004