Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Zhao, N." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Storage allocation in automated container terminals: the upper level
Autorzy:
Xia, M.
Zhao, N.
Mi, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/258912.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Politechnika Gdańska. Wydział Inżynierii Mechanicznej i Okrętownictwa
Tematy:
storage allocation
automated container terminal
upper level model
PSO algorithm
Opis:
Nowadays automation is a trend of container terminals all over the world. Although not applied in current automated container terminals, storage allocation is indispensable in conventional container terminals, and promising for automated container terminals in future. This paper seeks into the storage allocation problem in automated container terminals and proposed a two level structure for the problem. A mixed integer programming model is built for the upper level, and a modified Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is applied to solve the model. The applicable conditions of the model is investigated by numerical experiments, so as the performance of the algorithm in different problem scales. It is left to future research the lower level of the problem and the potential benefit of storage allocation to automated container terminals.
Źródło:
Polish Maritime Research; 2016, S 1; 160-174
1233-2585
Pojawia się w:
Polish Maritime Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A Deep Q-Learning Network for ship stowage planning problem
Autorzy:
Shen, Y.
Zhao, N.
Xia, M.
Du, X.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/260614.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Politechnika Gdańska. Wydział Inżynierii Mechanicznej i Okrętownictwa
Tematy:
Deep Q-Leaning Network (DQN)
container terminal
ship stowage plan
markov decision process
value function approximation
generalization
Opis:
Ship stowage plan is the management connection of quae crane scheduling and yard crane scheduling. The quality of ship stowage plan affects the productivity greatly. Previous studies mainly focuses on solving stowage planning problem with online searching algorithm, efficiency of which is significantly affected by case size. In this study, a Deep Q-Learning Network (DQN) is proposed to solve ship stowage planning problem. With DQN, massive calculation and training is done in pre-training stage, while in application stage stowage plan can be made in seconds. To formulate network input, decision factors are analyzed to compose feature vector of stowage plan. States subject to constraints, available action and reward function of Q-value are designed. With these information and design, an 8-layer DQN is formulated with an evaluation function of mean square error is composed to learn stowage planning. At the end of this study, several production cases are solved with proposed DQN to validate the effectiveness and generalization ability. Result shows a good availability of DQN to solve ship stowage planning problem.
Źródło:
Polish Maritime Research; 2017, S 3; 102-109
1233-2585
Pojawia się w:
Polish Maritime Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies