This paper addresses a planning problem in a pickup-delivery transportation' system under dynamic vehicle dispatching. We present a procedure to determine a fleet size in which stochastic characteristics of vehicle travels are considered. Statistical approach and queueing theory are applied to estimate vehicle travel time and vehicle waiting time, based on which an appropriate fleet size is determined. Simulation experiments are performed to verify the proposed procedure.
This paper deals with a container terminal where containers are discharged by quay cranes from a ship and transported by a fleet of vehicles to the terminal yard. Since container terminals are fully utilized in general, It is important to increase terminal throughput by discharging the containers out of the ship without any delay, At the operational level, it should be decided which vehicle transports which container. The vehicle dispatching decision should be carefully made since the container discharging time increases when the quay cranes wait idle for the vehicles. This paper presents vehicle dispatching heuristics with the objective of minimizing the total container discharging time. The heuristics are based on a network flow model and a look-ahead concept. Through some experiments, the performance of the dispatching methods is evaluated.
본 연구의 목적은 컨테이너터미널에서 사용되는 다기능 이송차량을 위한 2단계 배차전략을 제시하는 것이다. 2단계 배차는 실시간 위치 제어를 사용하여 이송차량과 크레인간의 대기시간을 절감시키기 위한 방법이다. 배차 1단계는 실시간 위치정보를 바탕으로 목적지 위치를 할당하는 것이며, 기존의 실시간 배차에서 이용되는 방식에 모니터링을 보안한 것이다. 배차 2단계는 이송차량의 싣기, 놓기, 집기 등의 기능을 작업장소의 작업상황에 따라 선택하여 작업지시를 내리는 것이다. 다기능 이송차량의 2단계 배차전략은 하역시스템의 대기시간을 감소시켜 생산성 향상에 기여할 것이다.
In this paper, MVED (Minimum Vehicle's Empty Distance), a new dispatching rule for a Single Loop-Single Vehicle AGV system, is developed. Single Loop-Single Vehicle AGV system consists of segmented bi-directional single loops, in which only one AGV is assigned. The MVED rule is focused on minimizing vehicles empty travel distance. Using simulation, the performance of the MVED is compared with that of existing dispatching rules such as STT/D and MEVTT. The results show MVED rule's better performance than others. ARENA is used as a simulation language.
In this research, emergency vehicle dispatching problems faced with in the wake of massive natural disasters are considered. Here, the emergency vehicle dispatching problems can be regarded as a single machine stochastic scheduling problems, where the processing times are independently and identically distributed random variables, are considered. The objective of minimizing the expected number of tardy jobs, with distinct job due dates that are independently and arbitrarily distributed random variables, is dealt with. For these problems, optimal static-list policies can be found by solving corresponding assignment problems. However, for the special cases where due dates are exponentially distributed random variables, using a proposed dynamic programming approach is found to be relatively faster than solving the corresponding assignment problems. This so-called Pivot Dynamic Programming approach exploits necessary optimality conditions derived for ordering the jobs partially.
Controlling industrial vehicle operated by human in warehouse was not simple since the information transfer for controlling the vehicle was not easy. However, as the technology for the WMS (Warehouse Management System) has been advanced and the PDA (Personal Digital Assistant) has come into wide use in a workplace, the control of man-operated vehicle became less difficult as do to AGVS (Automated Guided Vehicle System). This study examines the ways to improve the efficiency of warehouse operation through introducing rule of task assignment for the vehicles, particularly forklift. This study, basically, refer to AGV operation policy because a great number of studies for AGV dispatching rule have been done and the mechanism for the controlling vehicles is very similar. The workers in field prefer to simple dispatching rules such as Shortest Retrieval Time First (SRTF), Shortest Travel Time First (STTF), and Longest Waiting Time First (LWTF). However, these rules have potential disadvantage. Thus, several rules made up by combining rules mentioned above are introduced and these new rules use threshold value or evaluation formula. The effectiveness of these new rules are tested by simulation and the results are compared. This study proposes favorable dispatching rules for forklift in warehouse for the efficiency of the vehicle operation and stability of service level.
This paper suggests a multi-attribute dispatching rule for an automated guided vehicle(AGV). The attributes to be considered are the number of queues in outgoing buffers of workstations, distance between an idle AGV and a workstation with a job waiting for the service of vehicle, and the number of queues in input buffers of the destination workstation of a job. The suggested rule is based on the simple additive weighting method using a normalized score for each attribute. A neural network approach is applied to obtain an appropriate weight vector of attributes based on the current status of the manufacturing system. Backpropagation algorithm is used to train the neural network model. The proposed dispatching rules and some single attribute rules are compared and analyzed by simulation technique. A number of simulation runs are executed under different experimental conditions to compare the several performance measures of the suggested rules and some existing single attribute dispatching rules each other.
A more comprehensive analytical framework for examining the relative merits of alternative dispatching process policies for nurseries is developed in this paper. The efficiency of the dispatch process of plants in a nursery is analysed using a vehicle routing model. The problem then involves determining in what order each vehicle should visit its locations. The problem is NP-hard. Several heuristic techniques are used to solve a real life nursery sequencing problem. The results obtained by these heuristic techniques are compared with each other and the current sequencing of orders. The model with some minor alterations can be also used to minimise the dispatching and collecting process in different agricultural plants.
본 논문은 컨테이너 운송을 위한 AGV(Automated Guided Vehicle) 배차 전략을 대상으로 한다. AGV 배차 문제는 안벽 크레인의 대기 시간과 AGV의 주행 거리를 최소화하도록 AGV에 작업을 할당하는 것이 목표이다. 터미널 환경의 동적인 특성으로 인해 계획 결과의 정확한 예측이 어렵고 수정이 빈번하기 때문에 실무에서는 의사결정 시간이 짧은 단순 규칙 기반 배차가 많이 쓰인다. 그러나 단순 규칙 기반 배차는 근시안적 특성으로 인해 배차의 다양한 성능 지표를 만족시키지 못하는 한계가 있으며 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 복수 규칙 기반의 배차 전략을 제안한다. 복수 휴리스틱 기반 배차 전략은 여러 규칙의 가중합으로 구성되며 규칙 사이의 가중치를 최적화하기 위해 다목적 진화 알고리즘을 적용하였다. 시뮬레이션 실험을 통해 제안 방안이 기존 단일 규칙 기반 배차에 비해 더 좋은 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문은 컨테이너 운송을 위한 AGV(Automated Guided Vehicle) 배차 전략을 대상으로 한다. AGV 배차 문제는 안벽 크레인의 대기 시간과 AGV의 주행 거리를 최소화하도록 AGV에 작업을 할당하는 것이 목표이다. 터미널 환경의 동적인 특성으로 인해 계획 결과의 정확한 예측이 어렵고 수정이 빈번하기 때문에 실무에서는 의사결정 시간이 짧은 단순 규칙 기반 배차가 많이 쓰인다. 그러나 단순 규칙 기반 배차는 근시안적 특성으로 인해 배차의 다양한 성능 지표를 만족시키지 못하는 한계가 있으며 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 복수 규칙 기반의 배차 전략을 제안한다. 복수 휴리스틱 기반 배차 전략은 여러 규칙의 가중합으로 구성되며 규칙 사이의 가중치를 최적화하기 위해 다목적 진화 알고리즘을 적용하였다. 시뮬레이션 실험을 통해 제안 방안이 기존 단일 규칙 기반 배차에 비해 더 좋은 성능을 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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