This paper addresses a fleet operation planning problem for a static freight container transportation system in which all the transportation requirements are predetermined at the beginning of a planning horizon. In the transportation system under consideration, a number of loaded containers are to be moved between container storage yards. An optimal fleet planning model is used to determine the minimum number of vehicles required. Based on the results from the optimal model, a tabu-search based algorithm is presented to perform a given transportation requirements with the least number of vehicles. The performance of the new procedure is evaluated through some experiments in comparison with two existing methods, and the it is found that our procedure produces good-quality solutions.
The industrial operation is one of the three basic modes of shipping operation with liner and Tramp operations. Industrial operators usually control vessels of their own or on a time charter to minimize the cost of shipping their cargoes. Such operations abound in shipping of bulk commodities, such as oil, chemicals and ores. This work is concerned with an operational optimization analysis of the fleet owned by a major oil company. a typical industrial operator. The operational optimization problem of the fleet of a major oil company is divided Into two phase problem. The front end corresponds to the optimization problem of the transportation of crude oil. product mix. and the distribution of product oil to comply with the demand of the market. The back end tackles the scheduling optimization problem of the fleet to meet the seaborne transportation demand derived from the front end. A case study reflecting the practices of an international major oil company is demonstrated to make clear the underlying ideas.
Fleet sizing and distribution of empty equipments are two of the most critical problems in managing transportation system. This paper develops a cost model for sizing a fleet and establishing decentralized redistribution polices of empty equipments by building from inventory theory of multi-echelon system in hub-and-spoke network. An analytical approach to determine control variables of redistribution policies in each terminal and fleet size of the transportation system is proposed and its results are validated by simulation model. Numerical experiments are conducted with respect to parameters of the model and test results for assumptions of the model are discussed.
Construction equipment is a major energy consumption source in construction projects. If 10% reduction of the diesel fuel usage is achieved in the construction industry, it may reduce 5% of the total energy usage. Energy saving operation is a major issue in equipment-intensive operations (e.g., earthmoving or paving operations). Identifying optimal equipment fleet is important measure to achieve low-energy consumption in those operations. This study presents a system which finds an optimal equipment fleet by computing the low-energy performance of earthmoving operations. It establishes construction operation model and compares numerous combinations using alternative equipment allocation plans. It implements sensitivity analysis that facilitates searching the lowest energy consumption equipment fleet by enumerating all cases.
In this paper, we consider the train-fleet assignment problem to determine fleet assignment and seat allocation synchronously. An integer programming model of the problem and a decomposition-based solution approach are developed to handle short-term period deterministic orgin-destination demands. The primary objective used in the developed model is to maximize the total number of passengers transported during peak load periods, such as Chuseok national holiday period. Thus, in developing the model we choose to profit-pursuing system. We also show how the proposed model can be readily modified to incorporate profit-maximization. Using the empirical data sets provided by a Korean railroad company, we have tested the proposed solution approach and carried out various comparison analyses by varying traffic demand patterns and train schedules. The computational experiments reveal that the proposed solutions approach produces high quality solutions in reasonable computation time.
Airline schedule is the most basic data for flight operations and has significant importance to an airline's management. It is crucial to know the airline's current schedule status in order to effectively manage the company and to be prepared for abnormal situations. In this study, machine learning techniques were applied to actual schedule data to examine the possibility of whether the airline's fleet state could be artificially learned without prior information. Given that the schedule is in categorical form, One Hot Encoding was applied and t-SNE was used to reduce the dimension of the data and visualize them to gain insights into the airline's overall fleet status. Interesting results were discovered from the experiments where the initial findings are expected to contribute to the fields of airline schedule health monitoring, anomaly detection, and disruption management.
본 논문은 장래 도입되는 KTX2 고속차량을 이용한 중련편성 운영계획 최적화를 위한 방법론 제시를 목적으로 한다. 중련편성 운영계획 최적화를 위한 수리적 모형을 제시하고, 제안된 수리적 모형의 적용방안을 제시한다. 특히 확률적 수요를 고려한 모형을 수립하여, 계획수립 단계에서 수요의 확률적 요소를 보다 현실적으로 반영하고, 모형내에서 좌석 서비스 수준을 직접 조정할 수 있다.
해군 함정은 고속함, 호위함, 구축함, 상륙함 등 다양한 클래스로 구성되어 있다. 함대 레벨의 기동작전 시 다양한 클래스의 함정이 작전에 포함될 수 있으며, 기함은 소속된 기동함대 세력에 대한 작전 수행 권한을 가진다. 기동 함대에 소속된 함정 간 통신 수단으로는 음성망, 문자망, 전술데이터링크 망 등 다양한 통신 수단이 존재한다. 기존 함대 레벨의 기동작전은 음성과 문자망 위주로 수행되었으며, 전술데이터링크는 함정 간 전술정보 공유를 위주로 사용되었다. 본 연구는 함대 기동작전 시 차기구축함과 같은 기함의 작전통제를 위한 능력 확보를 위해 함정 간 통신 수단인 전술데이터링크를 기반으로 함대레벨의 작전통제를 위한 HCI를 설계하고자 하였다. 최근 해군 함정은 함정에 탑재된 센서, 무장 및 전술데이터링크 운용이 전투관리체계에 통합된 형태로 개발되고 있으며, 본 연구도 전투관리체계에 통합 개발된 전술데이터링크를 기반으로 HCI를 설계하였다. 본 연구를 통해 기동함대 작전 시 전투관리체계 운용자의 전술데이터링크 운용 효율성을 확보하고, 기동함대 사령관 및 작전요원의 전장상황인식 능력을 향상시키고자 하였다.
Recently, Park [1] proposed an algorithm for the optimum spare-part stock level in an (S-1, S) inventory system for small fleet. This paper reports validative GPSS simulation results and numerical experiences with the algorithm.
건설공사에서 토공작업은 단지와 같은 대규모 현장 내에서 다수 및 다종의 건설장비 조합으로 이루어진다. 각각의 장비들은 작업에 투입될 시 필수적으로 다른 장비들과 굴착, 적재, 운반 및 다짐 등의 협업을 수행한다. 하지만 국내 건설업에서는 타업종의 협업시스템 개발에 비하여 관련 연구가 미비한 실정이다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해 건설장비 플릿관리 시스템(Fleet Management System)을 개발하여 전체 토공현장의 효율성 향상을 모색한다. 본문에서는 시스템의 구성요소와 프로세스 등을 제시하면서 플릿관리의 개념에 관하여 정리하였다. 또한 작업패키지(Task Package)에 조합되는 굴삭기, 트럭, 다짐기들의 장비대수를 결정하여 장비 클러스터(Equipment Cluster)로써 무리지어 운용하는 방법론을 제시한다. 사례연구에서는 작업패키지를 수행하는 과정에서 기존 작업 방식과 본문에서 제시한 방법론을 대조하여 플릿관리 시스템의 효과를 검증한다. 본 연구에서의 플릿관리 시스템은 작업시간의 감소와 이동거리의 단축을 통하여 건설장비의 유류사용량을 줄일 수 있다. 더불어 이는 토공현장의 탄소배출량을 감소시키는 효과를 기대할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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