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Container Slot Allocation with Empty Container Repositioning: A Multi-Objective Optimization Approach
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OA
AI
DOI：10.3390/jmse14050424.png)
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摘要
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贸易失衡和设备短缺使得在班轮服务中协调集装箱舱位分配与空箱重新部署的重要性日益凸显。本文开发了一个集成的双目标混合整数模型，用于固定循环航线上的航次级舱位规划。该模型联合决定订舱接受、跨航次运输和空箱重新部署，并考虑了港口级空箱库存动态和航段级船舶容量约束。我们优化两个相互冲突的目标：最大化运营利润和最小化空箱TEU英里数。为在实际规模下求解该模型，我们提出了一种混合进化框架NSGA-II-RL，该框架使用轻量级Q学习控制器在NSGA-II进化过程中调整操作员和修复选择。在代表性服务航线实例上的计算实验表明，NSGA-II-RL产生了多样化的帕累托有效解，并相对于固定操作员和随机控制变体改进了超体积，揭示了盈利能力与重新部署强度之间的明确权衡。
Keyword:
container slot allocation
empty container repositioning
multi-objective optimization
NSGA-II
reinforcement learning
期刊
IF:
2.8
论文数:
4.7K
被引数:
2.3W
机构
引用论文
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