AI Summary & Key Takeaways
AI InsightHaving determined the parameters with the factorialdesign, the performance of the proposed algorithms is tested with the standard test cases in the literature and theresults are discussed comparatively with reference to the other works in the literature.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
The importance of reducing the cost of container shipping as well as related transportation cost is graduallyincreasing with the internationalization of supply chains. There is no doubt that one of the potential ways ofreducing these costs is the better utilization from the container volumes. Therefore, NP-hard container loadingproblems attracts the attention of many researchers. In this study, two algorithms for the container loadingproblems based on ant colony optimization are suggested. Having determined the parameters with the factorialdesign, the performance of the proposed algorithms is tested with the standard test cases in the literature and theresults are discussed comparatively with reference to the other works in the literature.
Özet
Tedarik zincirlerinin uluslararası bir boyut kazandığı günümüzde, konteyner taşımacılığının ve ilgili taşımamaliyetlerinin düşürülmesinin önemi giderek artmaktadır. Bahsi geçen konuda maliyeti düşürmenin yollarındanbirisi de hiç kuşkusuz mevcut konteyner hacimlerinden daha iyi faydalanmaktır. Bu nedenle, NP-zor konteyneryükleme problemleri birçok araştırmacının ilgisini çekmektedir. Bu çalışmada, konteyner yükleme problemleriiçin karınca kolonisi optimizasyonu yaklaşımını temel alan iki yeni algoritma önerilmiştir. Parametrelerifaktöriyel tasarım ile belirlenen bu algoritmaların performansları literatürde verilen standart problemler için testedilmiş ve sonuçlar literatürdeki diğer çalışmalar ile mukayese edilerek irdelenmiştir.