In ship operation, the roll motions can seriously degrade the performance of mechanical and personnel effectiveness. So many studies for the roll stabilization system design have been performed and good results have been achieved. In many studies, the stabilizing fins are used. Recently rudders, which have been extensively modified, have been used exclusively to stabilize the roll. But, in the roll stabilization control system, the control performance is very sensitive to the ship speed. So, we can see that it is important to consider the ship speed in the rudder roll control system design. The gain-scheduling control technique is very useful in the control problem incorporating time varying parameters which can be measured in real time. Based on this fact, in this paper we examine the;$H_{\infty}$-Gain Scheduling control design technique. Therefore, we assume that a parameter, the ship speed which can be estimated in real time, is varying and apply the gain-scheduling control technique to design the course keeping and anti-rolling control system far a ship. In this control system, the controller dynamics is adjusted in real-time according to time-varying plant parameters. The simulation result shows that the proposed control strategy is shown to be useful for cases when the ship speed is varying and robust to disturbances like wind and wave.
In this paper, resource leveling heuristics are developed for ship erection scheduling. The heuristics, which enable scheduling with limited resources, are composed of the gradual resource limit decrease anti the resource allocation. At first, earliest start(ES) schedule is derived by PERT to get initial resource limit. And then, the heuristics lower the resource limits by a given increment and derive a new schedule from day-by-day resource allocation procedure. The procedure is repeated until the project duration reaches at the given ship erection duration, called dock cycle. Through the application of the heuristics for real world ship erection projects, wc can observe significant improvement in resource leveling.
For the scheduling and the job assignment of the ship hull production design which is a process-based work, we suggest the simulation-based scheduling using the discrete-event-based business process simulation. First, we analyze the ship hull production design process from the perspective of a job assignment to make it into the simulation model using DEVS (Discrete Event System Specification) which is the representative modeling method for a discrete-event simulation. Based on the APIs of the open-source discrete-event simulation engine, we implement the simulation using the Groovy script. We develop the scenario generator in which the user defines detail information of the construction drawing and its member blocks, and design engineers information, and the various setting for the simulation including the job assignment strategy. We use the XML files from this scenario generator as inputs of simulation so that we can get simulation result in forms of Gantt chart without changes of the simulation model.
The dock is the most important resource in shipbuilding yard. Among the shipbuilding schedules, the ship erection schedule in a dock is preferentially built. As results of it, the other schedules(machining in plants, block assembly, pre-painting, pre-rigging, painting and etc) are made. In this study, ship erection scheduling is formulated using ILOG Scheduler. This study is to develop a new problem solving method for ship erection to make an effective schedule based on Constraint Satisfaction Technique(CST).
Column subtraction, originally proposed by Harche and Thompson(]994), is an exact method for solving large set covering, packing and partitioning problems. Since the constraint set of ship scheduling problem(SSP) have a special structure, most instances of SSP can be solved by LP relaxation. This paper aims at applying the column subtraction method to solve SSP which can not be solved by LP relaxation. For remained instances of unsolvable ones, we subtract columns from the finale simplex table to get another integer solution in an iterative manner. Computational results having up to 10,000 0-1 variables show better performance of the column subtraction method solving the remained instances of SSP than complex branch-and-bound algorithm by LINDO.
Column subtraction, originally proposed by Harche and Thompson(1994), is an exact method for solving large set covering, packing and partitioning problems. Since the constraint set of ship scheduling problem(SSP) have a special structure, most instances of SSP can be solved by LP relaxation This paper aim, at applying the column subtraction method to solve SSP which am not be solved by LP relaxation For remained instances of unsolvable ones, we subtract columns from the finale simplex table to get another integer solution in an iterative manner. Computational results having up to 10,000 0-1 variables show better performance of the column subtraction method solving the remained instances of SSP than complex branch and-bound algorithm by LINDO.
In order to maximize an availability of machine and utilization of space, the parallel machines scheduling problem with space limit is frequently discussed in the industrial field. In this paper, we consider a scheduling problem for assembly machine in ship engine assembly shop. This paper considers the parallel machine scheduling problem in which n jobs having different release times, due dates and space limits are to be scheduled on m parallel machines. The objective function is to minimize the sum of earliness and tardiness. To solve this problem, a heuristic is developed. The proposed heuristic is divided into three modules hierarchically: job selection, machine selection and job sequencing, solution improvement. To illustrate its effectiveness, a proposed heuristic is evaluated with a large number of randomly generated test problems based on the field situation. Through the computational experiment, we determine the job selection rule that is suitable to the problem situation considered in this paper and show the effectiveness of our heuristic.
A ship scheduling model is presented for the raw material transportation problem with yard storage constraints in a steel mill. The problem is formulated as 0, 1 mixed integer programming considering such constraints as loading port conditions, ship size and hold capacity, unloading conditions, and yard storage space. In addition, inventory related constraints including safety stock are taken into consideration to support the continuous operations of steel making process. The proposed model has been implemented and applied successfully to a real world problem, and its results show the improvement of performance compared to the traditional method. For example, the arrival dates of ships are determined satisfying the constraints. The total inventory level is minimized at the stock yard as a result. Also, the safety inventory level is always kept at the planning stage, and the standard deviation of total inventory level is reduced significantly. Further research is expected to develop efficient heuristics to have a better response time for even larger scale problems.
This paper treats a genetic algorithm for ship scheduling problem in set packing formulation. We newly devised a partition based representation of solution and compose initial population using a domain knowledge of problem which results in saving calculation cost. We established replacement strategy which makes each individual not to degenerate during evolutionary process and applied adaptive mutate operator to improve feasibility of individual. If offspring is feasible then an improve operator is applied to increase objective value without loss of feasibility. A computational experiment was carried out with real data and showed a useful result for a large size real world problem.
화주의 선박 선정과정은 선박과 화물의 일정에 따른 1차 선정과 화물을 재선적하여 하나의 단위로 선복을 집중시키는 2차 선정으로 구분된다. 지금까지 3자 물류업체는 이러한 선적업무가 수작업으로 진행됨으로써 비효율성을 초래하였다. 그러므로 본 연구에서는 에이전트 협상을 통해 전체 물류비를 감소시킬 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 화물의 집중과 배분을 통해 얻을 수 있는 물류비 절감을 최대화시키기 위해 재고비와 운송비간의 상관관계에 서 최적점을 찾아야 하며 이를 화주간 협상으로 해결할 수 있다. 실험에서는 현업에서 이루어지는 화물 선적방법인 EPDS(Earliest Possible Departure-Date Scheduling)와 LPDS(Latest Possible Departure-Date Scheduling)에 본 협상방법론을 접목하여 SBF(Scheduling Bundle Factor, 선적동시 처리량)에 따른 재고비, 운송비 그리고 물류비등을 도출하고 실험결과를 분석하였다. 분석결과, 에이전트 기반의 협상방법론이 EPDS와 사용될 경우 전체 물류비를 최소화시킬 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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