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Enregistrement W3000471229 · doi:10.1155/2020/6972123

Research on Loading and Unloading Resource Scheduling and Optimization of Rail–Road Transportation in Container Terminal Based on “Internet +” —for Ghana Container Port Development Planning

2020· article· en· W3000471229 sur OpenAlexvenueno aff
Qi Zhang, Adjei Courage Kwabla, Yanhui Zhuang, Mingjun Ling, Yuguang Wei, Hao Yang

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Transportation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMaritime Ports and Logistics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTruckScheduling (production processes)Container (type theory)Terminal (telecommunication)Transport engineeringComputer scienceGenetic algorithmOperations researchEngineeringComputer networkOperations managementAutomotive engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Based on the “Internet +” technology, this paper establishes a logistics information platform for the container terminal. Under the premise of the scheduled arrival time and quantity of the truck, this paper aims at minimizing the working time of the loading and unloading equipment and the stay time of the train and truck in the station, and develops a scheduling optimization of loading and unloading model combing equilibrium assignment and flexible scheduling to realize the seamless transfer between rail and road transportation in container terminal. In order to solve the model, a multi-layer coding genetic algorithm with chromosome feasibility is designed to obtain the optimal scheduled time for the truck, and the optimal operation sequence of the gantry crane. Referring to China’s container station, this paper takes Takoradi container terminal of Ghana as a case to verify the accuracy and effectiveness of the model and algorithm and provides the medium or long term planning for Ghana’s development.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,175
Score d'incertitude au seuil0,546

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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