مهندسی سازه و ساخت

مهندسی سازه و ساخت

بهینه‌کردن جانمایی اسکله با استفاده از الگوریتم‌ ژنتیک، درخت رویداد و شبکه عصبی؛ مطالعه موردی: پایانه مکانیزه ریلی حمل مواد فله معدنی بندر شهید رجایی

نوع مقاله : علمی - پژوهشی

نویسندگان
1 دانشجوی کارشناسی‌ارشد، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه علم و صنعت ایران، تهران، ایران
2 دانشیار، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه علم و صنعت ایران، تهران، ایران
3 استاد، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه علم و صنعت ایران، تهران، ایران
4 استادیار، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه علم و صنعت ایران، تهران، ایران
5 کارشناس ارشد، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه علم و صنعت ایران، تهران، ایران
چکیده
در این پژوهش با استفاده از الگوریتم ژنتیک که نوعی از الگوریتم‏های فراکاوشی است، تعداد بهینه اسکله‏های موردنیاز بر مبنای تعداد کشتی‏های موجود، سود حاصل از صادرات و واردات سنگ‌آهن و زمان انتظار محاسبه می‏شود و بهترین کروموزوم‏های هر نسل بر حسب مقدار بیشینه سود حاصل، طی بازه بهره‎برداری پروژه، دسته‏بندی می‏شوند. همچنین با استفاده از درخت رویداد و با درنظرگرفتن احتمالات جزر و مد، عرضه و تقاضای بازار و تأثیر تحریم، علاوه بر شناسایی بهترین تعداد کشتی‏ها و زمان انتظار، بهترین ظرفیت ممکن برای طرح را نیز شناسایی می‏کند تا پروژه با ریسک حداقل به سود حداکثری در زمان بهره‏برداری برسد. سپس با استفاده از شبکه عصبی و با درنظرگرفتن هزینه‏های لایروبی، دایک و تسمه‌نقاله، جانمایی دقیق محل اسکله مشخص می‏شود تا هزینه ساخت آن به حداقل مقدار ممکن کاهش یابد. این پژوهش به‌صورت موردی روی احداث پایانه مکانیزه ریلی مواد فله معدنی اسکله بندر شهید رجایی انجام شده است و به متخصصین این حوزه جهت مطالعات امکان‏سنجی و پایه کمک می‏کند که بهینه‏ترین حالت ممکن در سریع‏ترین زمان شناسایی شود تا از هدررفت وقت و منابع جلوگیری شود. در این پژوهش، استفاده از 2 پست اسکله و با ظرفیت 16 میلیون تن در سال، به عنوان بهترین طرح شناسایی شده است. همچنین؛ بهترین مکان جهت احداث اسکله نیز در فاصله 350 متر از انتهای زمین شناسایی شده است.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

An optimization approach for wharf location by Genetic algorithm, event tree and neural network; Case study: mechanized railway terminal for transportation of mineral bulk materials in Shahid Rajaei port

نویسندگان English

Hamed Jafari 1
Ali Akbar Shirzadi Javid 2
parviz ghoddousi 3
Hassan Malekitabar 4
Mohsen Naderi 5
1 Master of science student, School of Civil Engineering, Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran
2 Associate Professor, School of Civil Engineering, Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran
3 Professor, School of Civil Engineering, Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran
4 Assistant Professor, School of Civil Engineering, Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran
5 Master of science, School of Civil Engineering, Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran
چکیده English

In this research, by using the genetic algorithm, which is a type of meta heuristic algorithms, the optimal number of wharfs is calculated based on the number of existing ships, the profit from the export and import of iron ore, and the waiting time. The best chromosome of each generation is classified according to the maximum amount of profit obtained during the operation period of the project. In addition to identifying the best number of ships and waiting time, it also identifies the best possible capacity for the project by using the event tree and taking into account the possibilities of tides, market supply and demand, and the impact of the sanction, so that the project can reach to the maximum profit at the time of operation with the least risk. Then, by using the neural network and taking into account the costs of dredging, dike and conveyor belt, the exact location of the dike is determined, so that the cost of construction is reduced to the minimum possible amount.

This research has been carried out as a case study on the construction of a mechanized rail terminal for mineral bulk materials in Shahid Rajaei port and it helps the experts in this field for feasibility and basic studies to identify the most optimal mode as soon as possible in order to Avoid wasting time and resources. In this research, the use of 2 wharfs with a capacity of 16 million tons per year has been identified as the best plan. Also; The best place to build a wharf has been identified at a distance of 350 meters from the end of the land.

کلیدواژه‌ها English

genetic algorithm
mechanized rail terminal for mineral bulk materials of Shahid Rajaei port
optimal location of the wharf
optimal number of wharfs
neural network
[1] Robenek, T., Umang, N., Bierlaire, M., & Ropke, S. (2014). A branch-and-price algorithm to solve the integrated berth allocation and yard assignment problem in bulk ports. European Journal of Operational Research, 235(2),399-411.
[2] Notteboom, T. (2011). An application of multi-criteria analysis to the location of a container hub port in South Africa. Maritime policy & management, 38(1),51-79.
[3] Buhrkal, K., Zuglian, S., Ropke, S., Larsen, J., & Lusby, R. (2011). Models for the discrete berth allocation problem: A computational comparison. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 47(4),461-473.
[4] Umang, N., Bierlaire, M., & Vacca, I. (2013). Exact and heuristic methods to solve the berth allocation problem in bulk ports. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 54,14-31.
[5] Imai, A., Nagaiwa, K. I., & Tat, C. W. (1997). Efficient planning of berth allocation for container terminals in Asia. Journal of Advanced transportation, 31(1), 75-94.
[6] Imai, A., Nishimura, E., & Papadimitriou, S. (2001). The dynamic berth allocation problem for a container port. Transportation Research Part B: Methodological, 35(4),401-417.
[7] Monaco, M. F., & Sammarra, M. (2007). The berth allocation problem: a strong formulation solved by a Lagrangean approach. Transportation Science, 41(2), 265-280.
[8] Buhrkal, K., Zuglian, S., Ropke, S., Larsen, J., & Lusby, R. (2011). Models for the discrete berth allocation problem: A computational comparison. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 47(4),461-473.
[9] Nishimura, E., Imai, A., & Papadimitriou, S. (2001). Berth allocation planning in the public berth system by genetic algorithms. European Journal of Operational Research, 131(2), 282-292.
[10] Tsai, A. H., Lee, C. N., Wu, J. S., & Chang, F. S. (2015). A novel berth-based genetic algorithm for berth allocation planning. In Proceedings of the ASE BigData & SocialInformatics 2015 (pp  1-9).
[11] Seyedalizadeh Ganji, S. R., Babazadeh, A., & Arabshahi, N. (2010). Analysis of the continuous berth allocation problem in container ports using a genetic algorithm. Journal of marine science and technology, 15,408-416.
[12] Yan, S., Lu, C. C., Hsieh, J. H., & Lin, H. C. (2015). A network flow model for the dynamic and flexible berth allocation problem. Computers & Industrial Engineering, 81,65-77.
[13] Imai, A., Chen, H. C., Nishimura, E., & Papadimitriou, S. (2008). The simultaneous berth and quay crane allocation problem. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 44(5),900-920.
[14] Lalla-Ruiz, E., González-Velarde, J. L., Melián-Batista, B., & Moreno-Vega, J. M. (2014). Biased random key genetic algorithm for the tactical berth allocation problem. Applied Soft Computing, 22,60-76.
[15] Giallombardo, G., Moccia, L., Salani, M., & Vacca, I. (2010). Modeling and solving the tactical berth allocation problem. Transportation Research Part B: Methodological, 44(2),232-245.
دوره 12، شماره 02 - شماره پیاپی 91
اردیبهشت 1404
صفحه 158-180

  • تاریخ دریافت 26 خرداد 1403
  • تاریخ بازنگری 01 شهریور 1403
  • تاریخ پذیرش 24 شهریور 1403