Комментарии 7
По сравнению с исходным результатом, наша методика оказалась способной спроектировать маршруты большего количества контейнеров с задействованием меньшего количества судов.
А форс-мажоры, вроде застрявшего в канале контейнеровоза или хуситов перед входом в тот же канал эта методика учитывает и что будет когда и если что-то пойдёт не так?
Это изменения в условии задачи(недоступность линии доставки/судна/контейнера) - берем новые водные и пересчитываем задачу. При изменении ситуации (открыли канал / судно добралось до порта) - снова пересчитываем задачу с обновленными данными.
Не смотрел еще ссылки, но вопрос один - сколько времени их ПО обсчитывает решение для поиска хотя бы локального максимума? Если до 4-8 ч - нормально, если сутки+ - ну уже есть влияние на бизнес-процессы, медленно.
Это изменения в условии задачи(недоступность линии доставки/судна/контейнера) - берем новые водные и пересчитываем задачу. При изменении ситуации (открыли канал / судно добралось до порта) - снова пересчитываем задачу с обновленными данными.
Эти (возможные) изменения в условиях задачи надо учитывать задолго ДО того, как они наступили. Ибо контейнеровоз встрявший в очередь на прохождение канала развернуть в обход пробки немножко сложнее, чем на машине -"шеф, два счётчика, я на самолёт опаздываю. Двойная сплошная? За мой счёт!" - начинать искать объезд оной дворами. Такой/схожий сценарий ломает напрочь всю оптимизацию основанную на игноре возможного бас-фактора (бутылочного горлышка).
Примерно из-за этого сейчас большинство перевозчиков (кроме самых безбашенных) идут вокруг Африки и время/стоимость доставки снова весьма заметно выросли.
Я не настоящий сварщик - каску на стройке нашёл возле бытовки, если чо.
А можно ли с помощью этой модели решать задачи вида: насколько увеличит прибыль использование СМП при ограничениях:
могут только корабли таких то типов
надо собирать караваны и заказывать ледокол
НЕ могут пользоваться корабли таких то стран флага
предыдущее ограничение можно проигнорировать но вырастет риск (придется без лоцманской проводки, ледоколов а стоимость захода в порт если она внезапно потребуется, СМП все же - будет огромной (не факт что судно вообще выпустят раз несогласовано прибыло)
Я вот прочитал и не понял
Задача Liner Shipping Network Design and Scheduling Problem (LSNDSP, задача проектирования сети и графика линейного судоходства) состоит из трёх компонентов. Проектирование сети (Network Design) определяет порядок, в котором суда посещают порты, график сети (Network Scheduling) определяет время их прибытия и отбытия, а маршрутизация контейнеров (Container Routing) выбирает путь, проходимый контейнером от начальной до конечной точки.
Порядок посещения портов определен географией. Т.е. если судно идет из Сингапура в Амстердам, то порядок портов, которые оно может посетить определен. можно разве что что-то не посетить. К примеру, одно судно зашло в порт Х, а второе - нет. Соответственно на первое контейнеры для порта Х не грузили.
График опять же определен географией, погодой и ТТХ судна. Не, конечно можно пытаться с числами мутить разные вещи, но базово сикоко надо судну пройти из Сингапура в Амстердам понятно и так. Также надо понимать, что вы конечно можете предложить судну выйти не сегодян ъ, а послезавтра, но ЗП экипажу надо платить за каждый день, поэтому стоять особо просто так выходит смысла нет.
Маршрутизация - тут я вообще потерялся. Если товар едет из Сингапура в Амстердам - то что вы можете поменять? Будете перегружать его по пять раз чисто чтобы занять портовые краны и склады?
----------------
Дальше еще непонятнее. Условно вот контейнеровоз. Он может взять на себя столько-то + возможно есть нюансы размещения (хотя я сомневаюсь, что вес и расположение отдельного контейнера сильно влияет на остойчивость, а гуглить лениво). Смысл грузить меньше? Ведь день эксплуатации все равно стоит Х денег.
Для каждого из сценариев LINERLIB наши решения повысили общую эффективность, увеличив пропускную способность (на 35% меньше контейнеров для WorldSmall, на 14% для EuropeAsia, на 35% для Pacific, на 32% для Mediterranean), при этом задействуя меньше судов (соответственно, на 7, 15, 4 и 23%). Согласно экономическим допущениям LINERLIB, наши решения также существенно повысили прогнозируемые прибыли.
А можно вопрос, а почему на ссылке репка. которой сто лет в обед. Не, я знаю, что условный vi живее всех живых, но как-то не верится, что даже в такой консервативной отрасли за 11 лет ничего больше не появилось
Не, я все понимаю. Статья - обычная реклама и все такое. Но можно было бы хоть попытаться сделать что-то похожее на статью, а не фигню ни о чем
Интересный подход к оптимизации. Есть только один существенный недостаток - пока каждый грузоперевозщик оптимизирует только свои перевозки, глобальный оптимум (с учётом всех перевозок) достигнут не будет.
Также у таких оптимизаций есть обратная сторона - предельно оптимизированная система не имеет запаса прочности. Любой вышедший из строя корабль или закрывшийся на реконструкцию порт расшатывает всё систему, срывает сроки и вообще и приносит много убытков. Проблемы такого рода наблюдались в недавнем времени из-за закупоривания Суэцкого канала, из-за нарушения цепочек поставок вследствие пандемии, из-за активности пиратов.
Из вышеупомянутого следует логичный вопрос - а используются ли в процессе оптимизации ограничения надёжности, которые бы исключали решения, не оставляющие ресурса для манёвра (дополнительных кораблей, контейнеров, сроков, и т. д.)?
насколько я знаю, ни дна задача оптимизации напрямую не учитывает фактор надежности - она берет фактические значения (пираты, аварии, внезапные политические решения - это все форс-мажор) и ищет оптимум. "Учесть" фактор риска ( возникновения форс-мажора) можно, это дополнительный вес/коэф. в матрице решений, но этот коэф. он же экспертный, значит не полностью надежный.
Эвристики морских просторов: математическая оптимизация океанских контейнеровозов