Modelo matemático para la asignación de grúas pórtico a buques considerando el efecto de las mareas

Objetivo: Las operaciones asociadas con la carga y descarga de buques portacontenedores exigen el uso de grúas de muelle que representan uno de los recursos más caros de una terminal marítima. Por lo tanto, la asignación de grúas a barcos debe optimizarse. Este artículo propone un modelo matemático...

Full description

Autores:: Arango Pastrana, Carlos Alberto
Vidales Velez, Cristhian
Molina Agudelo, Jhon Edward
Bravo Bastidas, Juan José
Vargas Acuña, Leidy Carolina

Tipo de recurso:: Article of journal

Fecha de publicación:: 2020

Institución:: Corporación Universidad de la Costa

Repositorio:: REDICUC - Repositorio CUC

Idioma:: eng

id	RCUC2_9fdfbe471cc025f26e3c18b1fd23c5f1
oai_identifier_str	oai:repositorio.cuc.edu.co:11323/12255
network_acronym_str	RCUC2
network_name_str	REDICUC - Repositorio CUC
repository_id_str
dc.title.spa.fl_str_mv	Modelo matemático para la asignación de grúas pórtico a buques considerando el efecto de las mareas
dc.title.translated.eng.fl_str_mv	Mathematical model for quay crane assignment problem with tidal constraints
title	Modelo matemático para la asignación de grúas pórtico a buques considerando el efecto de las mareas
spellingShingle	Modelo matemático para la asignación de grúas pórtico a buques considerando el efecto de las mareas tides quay assignment mixed integer programming container terminal mareas asignación de grúas programación entera mixta terminal de contenedores
title_short	Modelo matemático para la asignación de grúas pórtico a buques considerando el efecto de las mareas
title_full	Modelo matemático para la asignación de grúas pórtico a buques considerando el efecto de las mareas
title_fullStr	Modelo matemático para la asignación de grúas pórtico a buques considerando el efecto de las mareas
title_full_unstemmed	Modelo matemático para la asignación de grúas pórtico a buques considerando el efecto de las mareas
title_sort	Modelo matemático para la asignación de grúas pórtico a buques considerando el efecto de las mareas
dc.creator.fl_str_mv	Arango Pastrana, Carlos Alberto Vidales Velez, Cristhian Molina Agudelo, Jhon Edward Bravo Bastidas, Juan José Vargas Acuña, Leidy Carolina
dc.contributor.author.spa.fl_str_mv	Arango Pastrana, Carlos Alberto Vidales Velez, Cristhian Molina Agudelo, Jhon Edward Bravo Bastidas, Juan José Vargas Acuña, Leidy Carolina
dc.subject.eng.fl_str_mv	tides quay assignment mixed integer programming container terminal
topic	tides quay assignment mixed integer programming container terminal mareas asignación de grúas programación entera mixta terminal de contenedores
dc.subject.spa.fl_str_mv	mareas asignación de grúas programación entera mixta terminal de contenedores
description	Objetivo: Las operaciones asociadas con la carga y descarga de buques portacontenedores exigen el uso de grúas de muelle que representan uno de los recursos más caros de una terminal marítima. Por lo tanto, la asignación de grúas a barcos debe optimizarse. Este artículo propone un modelo matemático para optimizar la decisión de asignación de grúas a barcos, considerando el comportamiento de las mareas, que no es un factor comúnmente considerado en la literatura científica para problemas similares. Metodología: se diseñó y probó un modelo matemático lineal entero mixto para el caso real de una terminal de contenedores en Buenaventura-Colombia con resultados satisfactorios. Resultados: con la capacidad disponible, el modelo permite movilizar hasta 2800 contenedores por medio día, mientras que el número de contenedores por barco en el caso real no supera las 2000 unidades. Conclusiones: La consideración de las mareas, combinada con el costo de penalización por tiempo de inactividad puede permitir el uso de un menor número de grúas con ahorros en el costo de energía.
publishDate	2020
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv	2020-10-28 00:00:00 2024-04-09T20:17:41Z
dc.date.available.none.fl_str_mv	2020-10-28 00:00:00 2024-04-09T20:17:41Z
dc.date.issued.none.fl_str_mv	2020-10-28
dc.type.spa.fl_str_mv	Artículo de revista
dc.type.coar.eng.fl_str_mv	http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1
dc.type.content.eng.fl_str_mv	Text
dc.type.driver.eng.fl_str_mv	info:eu-repo/semantics/article
dc.type.local.eng.fl_str_mv	Journal article
dc.type.redcol.eng.fl_str_mv	http://purl.org/redcol/resource_type/ART
dc.type.version.eng.fl_str_mv	info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.coarversion.eng.fl_str_mv	http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
format	http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
status_str	publishedVersion
dc.identifier.issn.none.fl_str_mv	0122-6517
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv	https://hdl.handle.net/11323/12255
dc.identifier.url.none.fl_str_mv	https://doi.org/10.17981/ingecuc.17.1.2021.14
dc.identifier.doi.none.fl_str_mv	10.17981/ingecuc.17.1.2021.14
dc.identifier.eissn.none.fl_str_mv	2382-4700
identifier_str_mv	0122-6517 10.17981/ingecuc.17.1.2021.14 2382-4700
url	https://hdl.handle.net/11323/12255 https://doi.org/10.17981/ingecuc.17.1.2021.14
dc.language.iso.eng.fl_str_mv	eng
language	eng
dc.relation.ispartofjournal.spa.fl_str_mv	Inge Cuc
dc.relation.references.eng.fl_str_mv	R. I. Peterkofsky & C. F. Daganzo, “A branch and bound solution method for the crane scheduling problem,” Transp Res Part B-Meth, vol. 24, no. 3, pp. 159–172, Jun. 1990. https://doi.org/10.1016/0191-2615(90)90014-P A. Diabat & E. Theodorou, “An Integrated Quay Crane Assignment and Scheduling Problem,” Comput Ind Eng, vol. 73, no. 1 , pp. 115–123, Jul. 2014. https://doi.org/10.1016/j.cie.2013.12.012 L. Moccia, J. F. Cordeau, M. Gaudioso & G. Laporte, “A branch-and-cut algorithm for the quay crane scheduling problem in a container terminal,” Nav Res Logist, vol. 53, no. 1, pp. 45–59, 2006. https://doi.org/10.1002/nav.20121 S. H. Jung & K. H. Kim, “Load scheduling for multiple quay cranes in port container terminals,” J Intell Manuf, vol. 17, no. 4, pp. 479–492, 2006. https://doi.org/10.1007/s10845-005-0020-y W. C. Ng & K. L. Mak, “Quay crane scheduling in container terminals,” Eng Optim, vol. 38, no. 6, pp. 723–737, 2006. https://doi.org/10.1080/03052150600691038 K. H. Kim & Y. M. Park, “A crane scheduling method for port container terminals,” Eur J Oper Res, vol. 156, no. 3, pp. 752–768, Aug. 2004. https://doi.org/10.1016/S0377-2217(03)00133-4 A. V. Goodchild & C. F. Daganzo, “Double-Cycling Strategies for Container Ships and Their Effect on Ship Loading and Unloading Operations,” Transp Sci, vol. 40, no. 4, pp. 473–483, Nov. 2006. https://doi.org/10.1287/trsc.1060.0148 A. V. Goodchild & C. F. Daganzo, “Crane double cycling in container ports: Planning methods and evaluation,” Transp Res Part B:Meth, vol. 41, no. 8, pp. 875–891, Oct. 2007. https://doi.org/10.1016/j.trb.2007.02.006 H. Zhang & K. H. Kim , “Maximizing the number of dual-cycle operations of quay cranes in container terminals,” Comput Ind Eng, vol. 56, no. 3, pp. 979–992, Apr. 2009. https://doi.org/10.1016/j.cie.2008.09.008 A. Lim, B. Rodrigues, F. Xiao & Y. Zhu, “Crane scheduling with spatial constraints,” Nav Res Logist, vol. 51, no. 3, pp. 386–406, 2004. https://doi.org/10.1002/nav.10123 D. H. Lee, H. Q. Wang & L. Miao, “Quay crane scheduling with non-interference constraints in port container terminals,” Transp Res Part E Logist Transp Rev, vol. 44, no. 1, pp. 124–135, Jan. 2008. https://doi.org/10.1016/j.tre.2006.08.001 J. He, “Berth allocation and quay crane assignment in a container terminal for the trade-off between time-saving and energy-saving,” Adv Eng Inform, vol. 30, no. 3, pp. 390–405, 2016. https://doi.org/10.1016/j.aei.2016.04.006 S. Yu, S. Wang & L. Zhen, “Quay crane scheduling problem with considering tidal impact and fuel consumption,” Flex Serv Manuf J, vol. 29, pp. 345–368, Dec. 2017. https://doi.org/10.1007/s10696-016-9248-4 A. Sheikholeslami, G. Ilati & M. Kobari, “The continuous dynamic berth allocation problem at a marine container terminal with tidal constraints in the access channel,” IJCE, vol. 12, no. 3 and A, pp. 344–353, 2014. Available: http://ijce.iust.ac.ir/article-1-848-en.html Y. Du, Q. Chen, J. S. L. Lam, Y. Xu & J. X. Cao, “Modeling the impacts of tides and the virtual arrival policy in berth allocation,” TRSC, vol. 49, no. 3, pp. 939–956, 2015. https://doi.org/10.1287/trsc.2014.0568 D. Xu, C.L. Li & J.Y.T. Leung, “Berth allocation with time-dependent physical limitations on vessels,” Eur J Oper Res, vol. 216, no. 1, pp. 47–56, Jan. 2012. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2011.07.012 O. Doerr & R. J. Sanchez, “Indicadores de productividad para la industria portuaria. Aplicable en América Latina y el Caribe,” CEPAL, SFGO, CL: ONU, pp. 1–76, 2006. Available: https://www.oas.org/cip/docs/areas_tecnicas/6_exelencia_gestion_port/3_ind_de_produc.pdf
dc.relation.citationendpage.none.fl_str_mv	187
dc.relation.citationstartpage.none.fl_str_mv	177
dc.relation.citationissue.spa.fl_str_mv	1
dc.relation.citationvolume.spa.fl_str_mv	17
dc.relation.bitstream.none.fl_str_mv	https://revistascientificas.cuc.edu.co/ingecuc/article/download/2654/3206 https://revistascientificas.cuc.edu.co/ingecuc/article/download/2654/3596 https://revistascientificas.cuc.edu.co/ingecuc/article/download/2654/3641
dc.relation.citationedition.spa.fl_str_mv	Núm. 1 , Año 2021 : (Enero - Junio)
dc.rights.eng.fl_str_mv	INGE CUC - 2021
dc.rights.uri.eng.fl_str_mv	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
dc.rights.accessrights.eng.fl_str_mv	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar.eng.fl_str_mv	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
rights_invalid_str_mv	INGE CUC - 2021 http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
eu_rights_str_mv	openAccess
dc.format.mimetype.eng.fl_str_mv	application/pdf text/html application/xml
dc.publisher.spa.fl_str_mv	Universidad de la Costa
dc.source.eng.fl_str_mv	https://revistascientificas.cuc.edu.co/ingecuc/article/view/2654
institution	Corporación Universidad de la Costa
bitstream.url.fl_str_mv	https://repositorio.cuc.edu.co/bitstreams/fdddd0cd-b60e-458b-a91d-d7a7eba32fff/download
bitstream.checksum.fl_str_mv	3d7fe3e3d7870b73326904b2da149ba4
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv	MD5
repository.name.fl_str_mv	Repositorio de la Universidad de la Costa CUC
repository.mail.fl_str_mv	repdigital@cuc.edu.co
_version_	1828166883376889856
spelling	Arango Pastrana, Carlos AlbertoVidales Velez, CristhianMolina Agudelo, Jhon EdwardBravo Bastidas, Juan JoséVargas Acuña, Leidy Carolina2020-10-28 00:00:002024-04-09T20:17:41Z2020-10-28 00:00:002024-04-09T20:17:41Z2020-10-280122-6517https://hdl.handle.net/11323/12255https://doi.org/10.17981/ingecuc.17.1.2021.1410.17981/ingecuc.17.1.2021.142382-4700Objetivo: Las operaciones asociadas con la carga y descarga de buques portacontenedores exigen el uso de grúas de muelle que representan uno de los recursos más caros de una terminal marítima. Por lo tanto, la asignación de grúas a barcos debe optimizarse. Este artículo propone un modelo matemático para optimizar la decisión de asignación de grúas a barcos, considerando el comportamiento de las mareas, que no es un factor comúnmente considerado en la literatura científica para problemas similares. Metodología: se diseñó y probó un modelo matemático lineal entero mixto para el caso real de una terminal de contenedores en Buenaventura-Colombia con resultados satisfactorios. Resultados: con la capacidad disponible, el modelo permite movilizar hasta 2800 contenedores por medio día, mientras que el número de contenedores por barco en el caso real no supera las 2000 unidades. Conclusiones: La consideración de las mareas, combinada con el costo de penalización por tiempo de inactividad puede permitir el uso de un menor número de grúas con ahorros en el costo de energía.Objetive: The operations associated with loading and unloading of container ships demand the use of quay cranes that represent one of the most expensive resources of a maritime terminal. Therefore, the assignment of cranes to ships must be optimized. This article proposes a mathematical model to optimize the decision of assignment of cranes to ships, considering the behavior of tides, which is a not commonly considered factor in the scientific literature for similar problems. Metodology: A mixed integer linear mathematical model was designed and tested for the actual case of a container terminal in Buenaventura-Colombia with satisfactory results. Results: With the available capacity the model allows to mobilize up to 2800 containers per half day, while the number of containers per ship in the real case does not exceed 2000 units. Conclusions: The consideration of tides, combined with downtime penalty cost can allow using smaller number of cranes with savings in energy cost.application/pdftext/htmlapplication/xmlengUniversidad de la CostaINGE CUC - 2021http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessEsta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.http://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://revistascientificas.cuc.edu.co/ingecuc/article/view/2654tidesquay assignmentmixed integer programmingcontainer terminalmareasasignación de grúasprogramación entera mixtaterminal de contenedoresModelo matemático para la asignación de grúas pórtico a buques considerando el efecto de las mareasMathematical model for quay crane assignment problem with tidal constraintsArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Textinfo:eu-repo/semantics/articleJournal articlehttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Inge Cuc R. I. Peterkofsky & C. F. Daganzo, “A branch and bound solution method for the crane scheduling problem,” Transp Res Part B-Meth, vol. 24, no. 3, pp. 159–172, Jun. 1990. https://doi.org/10.1016/0191-2615(90)90014-P A. Diabat & E. Theodorou, “An Integrated Quay Crane Assignment and Scheduling Problem,” Comput Ind Eng, vol. 73, no. 1 , pp. 115–123, Jul. 2014. https://doi.org/10.1016/j.cie.2013.12.012 L. Moccia, J. F. Cordeau, M. Gaudioso & G. Laporte, “A branch-and-cut algorithm for the quay crane scheduling problem in a container terminal,” Nav Res Logist, vol. 53, no. 1, pp. 45–59, 2006. https://doi.org/10.1002/nav.20121 S. H. Jung & K. H. Kim, “Load scheduling for multiple quay cranes in port container terminals,” J Intell Manuf, vol. 17, no. 4, pp. 479–492, 2006. https://doi.org/10.1007/s10845-005-0020-y W. C. Ng & K. L. Mak, “Quay crane scheduling in container terminals,” Eng Optim, vol. 38, no. 6, pp. 723–737, 2006. https://doi.org/10.1080/03052150600691038 K. H. Kim & Y. M. Park, “A crane scheduling method for port container terminals,” Eur J Oper Res, vol. 156, no. 3, pp. 752–768, Aug. 2004. https://doi.org/10.1016/S0377-2217(03)00133-4 A. V. Goodchild & C. F. Daganzo, “Double-Cycling Strategies for Container Ships and Their Effect on Ship Loading and Unloading Operations,” Transp Sci, vol. 40, no. 4, pp. 473–483, Nov. 2006. https://doi.org/10.1287/trsc.1060.0148 A. V. Goodchild & C. F. Daganzo, “Crane double cycling in container ports: Planning methods and evaluation,” Transp Res Part B:Meth, vol. 41, no. 8, pp. 875–891, Oct. 2007. https://doi.org/10.1016/j.trb.2007.02.006 H. Zhang & K. H. Kim , “Maximizing the number of dual-cycle operations of quay cranes in container terminals,” Comput Ind Eng, vol. 56, no. 3, pp. 979–992, Apr. 2009. https://doi.org/10.1016/j.cie.2008.09.008 A. Lim, B. Rodrigues, F. Xiao & Y. Zhu, “Crane scheduling with spatial constraints,” Nav Res Logist, vol. 51, no. 3, pp. 386–406, 2004. https://doi.org/10.1002/nav.10123 D. H. Lee, H. Q. Wang & L. Miao, “Quay crane scheduling with non-interference constraints in port container terminals,” Transp Res Part E Logist Transp Rev, vol. 44, no. 1, pp. 124–135, Jan. 2008. https://doi.org/10.1016/j.tre.2006.08.001 J. He, “Berth allocation and quay crane assignment in a container terminal for the trade-off between time-saving and energy-saving,” Adv Eng Inform, vol. 30, no. 3, pp. 390–405, 2016. https://doi.org/10.1016/j.aei.2016.04.006 S. Yu, S. Wang & L. Zhen, “Quay crane scheduling problem with considering tidal impact and fuel consumption,” Flex Serv Manuf J, vol. 29, pp. 345–368, Dec. 2017. https://doi.org/10.1007/s10696-016-9248-4 A. Sheikholeslami, G. Ilati & M. Kobari, “The continuous dynamic berth allocation problem at a marine container terminal with tidal constraints in the access channel,” IJCE, vol. 12, no. 3 and A, pp. 344–353, 2014. Available: http://ijce.iust.ac.ir/article-1-848-en.htmlY. Du, Q. Chen, J. S. L. Lam, Y. Xu & J. X. Cao, “Modeling the impacts of tides and the virtual arrival policy in berth allocation,” TRSC, vol. 49, no. 3, pp. 939–956, 2015. https://doi.org/10.1287/trsc.2014.0568D. Xu, C.L. Li & J.Y.T. Leung, “Berth allocation with time-dependent physical limitations on vessels,” Eur J Oper Res, vol. 216, no. 1, pp. 47–56, Jan. 2012. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2011.07.012O. Doerr & R. J. Sanchez, “Indicadores de productividad para la industria portuaria. Aplicable en América Latina y el Caribe,” CEPAL, SFGO, CL: ONU, pp. 1–76, 2006. Available: https://www.oas.org/cip/docs/areas_tecnicas/6_exelencia_gestion_port/3_ind_de_produc.pdf187177117https://revistascientificas.cuc.edu.co/ingecuc/article/download/2654/3206https://revistascientificas.cuc.edu.co/ingecuc/article/download/2654/3596https://revistascientificas.cuc.edu.co/ingecuc/article/download/2654/3641Núm. 1 , Año 2021 : (Enero - Junio)PublicationOREORE.xmltext/xml2819https://repositorio.cuc.edu.co/bitstreams/fdddd0cd-b60e-458b-a91d-d7a7eba32fff/download3d7fe3e3d7870b73326904b2da149ba4MD5111323/12255oai:repositorio.cuc.edu.co:11323/122552024-09-17 14:21:43.306http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0INGE CUC - 2021metadata.onlyhttps://repositorio.cuc.edu.coRepositorio de la Universidad de la Costa CUCrepdigital@cuc.edu.co

Modelo matemático para la asignación de grúas pórtico a buques considerando el efecto de las mareas

Publicaciones similares