Positioning a Handshake Bay for Twin Stacking Cranes in an Automated Container Terminal Yard Block
Notice bibliographique
Résumé
At automated container terminals (ACTs), twin automated stacking cranes (ASCs) can carry out the tasks—store and retrieve containers simultaneously in a yard block using a handshake bay, where a primary ASC stacks the container at the handshake bay and the other crane carries it to the destination bay. Although the handshake bay increases the degree of crane utilization, the ASCs will interfere with each other at the bay, decreasing the stacking efficiency. This study formulates a mixed-integer linear program (MILP) to position the handshake bay and simultaneously schedule the twin ASCs to minimize the tasks’ makespan. The proposed formulation considers the safe time interval to avoid crane collisions during adjacent crane movements. To solve the model, we developed a random-key genetic algorithm with a priority-based decoding scheme to optimize the task sequences and tasks assigned to the cranes. The priority-based GA can always generate feasible solutions by ranking the container-handling tasks. Numerical experiments prove that the safe temporal interval affects the makespan and the handshake bay’s position. An optimal handshake bay reduces 35% of the makespan compared with a nonoptimal bay, and the proposed algorithm is competitive compared with the on-the-shelf MILP solver and can solve medium- and large-scale instances in short computing time with gaps lower than 5% compared with ideal solutions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».