Перейти до вмісту
Наукові вісті КПІ
ISSN 2617-5509 · e‑ISSN 2663-7472 Відкритий доступ · CC BY 4.0
Т. 138 · № 1 · 2025 кві 24, 2025 статті

Алгоритм управління флотом для покращення екологічності морських перевезень

АР
Андрій Романов Відповідальний Odesa National Maritime University, department of Technical Cybernetics and Information Technology named after prof. R.V. Merkt, Ukraine Україна
Опублікованокві 24, 2025
PDF
НВКПІ 1 ТОМ 138 · 1
ТОМ 138 · № 1 · 2025 Переглянути випуск

Анотація

Проблематика. Морські вантажні перевезення становлять понад 80% міжнародних транспортних операцій, забезпечуючи економічно ефективний спосіб ведення глобальної торгівлі, особливо важливий для країн, що розвиваються. Однак морські перевезення сильно залежать від викопного палива, що призводить до значних викидів вуглекислого газу (CO 2 ) та створює екологічні проблеми для водних ресурсів. Для вирішення цих проблем у цьому дослідженні пропонується рішення для оптимізації проєктів планування морських маршрутів доставки, зменшення споживання палива та викидів CO 2 . Мета. Метою є розробка алгоритму планування маршрутів доставки при оптимальній швидкості руху суден, що складається з генетичного алгоритму та кроку оптимізації швидкості, для скорочення споживання палива та викидів CO 2 під час морського транспортування. Крім того, буде проведено валідацію отриманих результатів та порівняння ефективності розробленого алгоритму з стандартним генетичним алгоритмом без кроку оптимізації швидкості. Методика реалізації. У статті пропонується впровадження додаткового кроку оптимізації швидкості руху суден в алгоритм розрахунку маршрутів доставки, що може значно зменшити витрати палива та викидів CO 2 без збільшення складності самого алгоритму. Маршрут обчислюється шляхом розв’язання задачі маршрутизації транспортних засобів. Результати. Дослідження показує, що застосування кроку оптимізації швидкості в алгоритмі планування маршрутів доставки суттєво зменшує об’єми споживання палива та викидів СО 2 . Порівняння результатів експериментів показало, що генетичний алгоритм з кроком оптимізації швидкості перевершує стандартний генетичний алгоритм за об’ємами використаного пального та викидів СО 2 . Детальний аналіз різних комбінацій складу флоту підкреслює необхідність балансування ємності суден для досягнення максимальної ефективності доставки вантажів. Хоча залучення більшої кількості суден спочатку знижує загальне споживання палива, надмірне використання флоту з недовантаженими суднами може призвести до зростання експлуатаційних витрат. У дослідженні також розглядаються альтернативні підходи, такі як збільшення ємності та перерозподіл суден між маршрутами, що також впливає на споживання палива та викиди CO 2 . Висновки. Дослідження пропонує вдосконалений алгоритм побудови маршрутів морських вантажних перевезень, що використовує генетичний алгоритм з кроком оптимізації швидкості. Алгоритм забезпечує ефективне управління проєктами доставки, при цьому значно зменшуючи витрати палива та викиди CO 2 в навколишнє середовище. Також оптимальне керування складом флоту забезпечує скорочення викидів CO 2 за рахунок ефективного використання кожного судна.

Ключові слова

Посилання

  1. UNCTAD. Review of Maritime Transport, 2024. URL: https://unctad.org/topic/transport-and-trade-logistics/review-of-maritime-transport
  2. Walker, T. R., Adebambo, O., Del Aguila Feijoo, M. C., Elhaimer, E., Hossain, T., Edwards, S. J., Morrison, C. E., Romo, J., Sharma, N., Taylor, S., & Zomorodi, S. (2019). Chapter 27 — Environmental Effects of Marine Transportation. In World Seas: An Environmental Evaluation (pp. 505–530). Academic Press, Cambridge, Massachusetts, USA. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-805052-1.00030-9
  3. Li, W., Pundt, R., & Miller-Hooks, E. (2021). An updatable and comprehensive global cargo maritime network and strategic seaborne cargo routing model for global containerized and bulk vessel flow estimation. Maritime Transport Research, 2, 100038. https://doi.org/10.1016/j.martra.2021.100038
  4. UNCTAD. Review of Maritime Transport 2023, 2024. URL: https://unctad.org/system/files/official-document/rmt2023_en.pdf
  5. Meyer, J., Stahlbock, R. and Voss, S. (2012). Slow Steaming in Container Shipping. Proceedings of the 45th Hawaii International Conference on System Sciences (pp. 1306-1314). doi: https://doi.org/10.1109/HICSS.2012.529
  6. Bushuyeva, N., Ivko, A., Romanov, A., Malaksiano, M. and Romanuke, V. (2024). Genetic Algorithm for Maritime Route Planning Projects with Improved Constraints. In Proceedings of the 5th International Workshop IT Project Management (ITPM 2024) (pp. 126–140). Bratislava, Slovakia, May 22, 2024.
  7. Krstev, D., Pop-Andonov, G., Krstev, A., Djidrov, M., Krstev, B., & Pavlov, S. (2014). The Multiple Travelling Salesman Problem and Vehicle Routing Problem for Different Domestic Drinks. International Scientific Journal "Machines. Technologies. Materials," 8(4), 17–18.
  8. Hertz, A., & Widmer, M. (2003). Guidelines for the use of meta-heuristics in combinatorial optimization. European Journal of Operational Research, 151(2), 247–252. https://doi.org/10.1016/S0377-2217(02)00823-8
  9. Colorni, A., Dorigo, M., Maffioli, F., Maniezzo, V., Righini, G., & Trubian, M. (1996). Heuristics from nature for hard combinatorial optimization problems. International Transactions in Operational Research, 3(1), 1–21. https://doi.org/10.1016/0969-6016(96)00004-4
  10. Chambers, L. D. (2000). The Practical Handbook of Genetic Algorithms. Chapman and Hall/CRC.
  11. Haupt, R. L., & Haupt, S. E. (2003). Practical Genetic Algorithms. John Wiley & Sons. https://doi.org/10.1002/0471671746
  12. V Romanuke, V. V., Romanov, A. Y., & Malaksiano, M. O. (2023). A genetic algorithm improvement by tour constraint violation penalty discount for maritime cargo delivery. System Research and Information Technologies, 2, 104–126. https://doi.org/10.20535/srit.2308-8893.2023.2.08
  13. Romanuke, V. V., Romanov, A. Y., & Malaksiano, M. O. (2022). Pseudorandom number generator influence on the genetic algorithm performance to minimize maritime cargo delivery route length. Scientific Journal of Maritime Research, 36, 249–262. https://doi.org/10.31217/p.36.2.9
  14. Romanuke, V. V., Romanov, A. Y., & Malaksiano, M. O. (2022). Crossover operators in a genetic algorithm for maritime cargo delivery optimization. Journal of ETA Maritime Science, 10(4), 223–236. https://doi.org/10.4274/jems.2022.80958
  15. Gülmez, B., Emmerich, M., & Fan, Y. (2024). Multi-objective Optimization for Green Delivery Routing Problems with Flexible Time Windows. Applied Artificial Intelligence, 38(1). https://doi.org/10.1080/08839514.2024.2325302
  16. Yüksel, O. and Köseoğlu, B. (2022) “Regression Modelling Estimation of Marine Diesel Generator Fuel Consumption and Emissions”, Transactions on Maritime Science. Split, Croatia, 11(1), pp. 79–94. doi: 10.7225/toms.v11.n01.w08.
§ 06 — Пов'язані

Схожі статті в цьому журналі

Пов'язані рецензовані дослідження, опубліковані в цьому журналі.
Усі випуски

ФОРМАЛІЗАЦІЯ РОЗРІДЖЕНОГО ANP З БІНАРНИМИ ПОРІВНЯННЯМИ НА ОСНОВІ ДАНИХ У КОЛІ ОДНОРІДНИХ КОМПОНЕНТІВ ДЛЯ ПРІОРИТИЗАЦІЇ РОЗПОДІЛУ РЕСУРСІВ

Вадим Романюк

Проблематика. Задачі розподілу обмежених ресурсів між взаємозалежними однорідними об’єктами виникають у багатьох прикладних сферах — зокрема, під час конкурсного…

#розподіл ресурсів #однорідні компоненти #взаємозалежності #аналітичний мережевий процес
10.20535/kpisn.2026.3.368158

РОЗРОБКА МЕТОДУ ФОРМАЛІЗАЦІЇ ДИНАМІЧНИХ ТЕПЛОВИХ ПОРТРЕТІВ ДЛЯ НАДІЙНОГО ВИЯВЛЕННЯ ЦІЛЕЙ

Степан Лис, Оксана Оборська

Проблематика. Автоматизовані системи спостереження з БпЛА стикаються з подвійним викликом: виявленням теплоконтрастних об'єктів у реальному часі та їх ідентифікацією в…

#тепловізійні системи #ідентифікація цілей #локалізація зони інтересу #динамічний тепловий портрет
10.20535/kpisn.2026.3.359114

МЕТОДИКА ФОРМУВАННЯ ІНФОРМАТИВНОГО ПРОСТОРУ ОЗНАК ТЕХНІЧНИХ ІНДИКАТОРІВ ФІНАНСОВИХ ПРОЦЕСІВ НА ОСНОВІ НЕЙРОМЕРЕЖЕВИХ МОДЕЛЕЙ

Роман Тертичний, Денис Чупрін, Петро Бідюк

Проблематика. Фінансові часові ряди характеризуються нелінійністю, нестаціонарністю та високим рівнем шуму, що суттєво ускладнює їх моделювання та прогнозування.…

#методика формування інформативного простору ознак #технічні індикатори #волатильність Паркінсона #нейронні мережі
10.20535/kpisn.2026.3.359610

Схожі статті

1-10 з 115

Ви також можете розпочати розширений пошук схожих статей для цієї статті.