Improving Container Port Efficiency: A Data‐Driven Model for Optimizing Truck Arrival Appointments Through Distributionally Robust Optimization
Notice bibliographique
Résumé
The irregular arrival patterns of container trucks at ports have a substantial impact on logistics operations’ efficiency, resulting in congestion during peak hours and unused port capacity during idle times. Implementing a truck appointment system (TAS) is vital to address this issue effectively. This paper suggests enhancing the TAS by adopting a data‐driven approach using terminal gate data to understand the intricate and uncertain relationship between truck arrival patterns and port operational efficiency. Insights gained from these data are utilized to develop a distributionally robust optimization (DRO) model. This model provides an exact solution for optimizing the appointment quota plan of TASs, thereby improving port efficiency and addressing operational challenges. Compared to existing methods, this approach does not heavily rely on theoretical assumptions concerning the cooperation mechanisms among trucks, yard equipment, quayside equipment, and other facilities and fully considers the complex uncertainties in truck arrivals. Furthermore, to examine the effectiveness of the proposed model, a case study is conducted at Yan Port, China, aiming to achieve practical results. The numerical experiments comparing its performance with the conventional robust optimization (RO) model confirm the superiority of the proposed DRO model in minimizing the total truck turnaround time within the terminal and overall time expenses. This superiority stems from its integration of the respective advantages of stochastic optimization (SO) and traditional RO methods. By optimizing the appointment quota plan in this manner, it achieves a balanced distribution of truck arrivals, showcasing its significant potential to enhance port logistics efficiency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».