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| dc.contributor | Cubillos Figueroa, Claudio Alonso | ||
| dc.contributor | Araya Zamorano, Ignacio | ||
| dc.creator | Ruiz Ortega, Diego Mauricio | ||
| Fecha Ingreso | dc.date.accessioned | 2021-10-20T23:59:52Z | |
| Fecha Disponible | dc.date.available | 2021-10-20T23:59:52Z | |
| Fecha en Repositorio | dc.date.issued | 2021-10-20 | |
| Resumen | dc.description | <p>Yard Allocation Problem (YAP) es un problema observado en la mayoría de los puertos marítimos alrededor del mundo, y consiste en definir un proceso de asignación temporal de contenedores de carga, tanto de exportación como de importación, dentro de bloques de acopio de carga ubicados en la zona de operaciones de los puertos marítimos. El objetivo central de la resolución del YAP corresponde a agilizar las operaciones tanto del terminal portuario como de las empresas navieras usuarias del terminal mismo, disminuyendo los costos operacionales y aumentando la eficiencia global. En este sentido, este trabajo propone resolver el YAP utilizando un algoritmo genético basado en restricciones para cada contenedor. El escenario de test está conformado por datos oficiales de operación del Terminal Portuario de Arica - Chile (TPA). El algoritmo genético propuesto representa una aproximación novedosa y prometedora, toda vez que permite obtener soluciones de manera robustas sin dejar de satisfacer el conjunto de restricciones que plantea el modelo general de operación</p> | |
| Resumen | dc.description | <p>Yard Allocation Problem (YAP) is a frequently observed problem in port logistic operations, and consists in a temporary assignment of cargo containers, both export and import, into storage blocks located in the operation zone of seaports. The principal objective of YAP resolution is to improve the operations efficiency of both, the port terminal and the shipping companies that use the seaport, which allow to decrease operational costs and increasing the global efficiency. In this sense, this work proposes to solve the YAP using a genetic algorithm based in restrictions for each container. Official data from Arica Seaport - Chile was used for defining an experimental scenario, which allowed obtaining promising results. The genetic algorithm represents a novel approach because allows getting solutions in a robust way, while satisfying the existing set of constrains associated with the general operation model</p> | |
| Resumen | dc.description | last modification | |
| Resumen | dc.description | Ingeniero de Ejecución en Informática | |
| Resumen | dc.description | INGENIERIA DE EJECUCION INFORMATICA | |
| Resumen | dc.description | <p>Yard Allocation Problem (YAP) es un problema observado en la mayoría de los puertos marítimos alrededor del mundo, y consiste en definir un proceso de asignación temporal de contenedores de carga, tanto de exportación como de importación, dentro de bloques de acopio de carga ubicados en la zona de operaciones de los puertos marítimos. El objetivo central de la resolución del YAP corresponde a agilizar las operaciones tanto del terminal portuario como de las empresas navieras usuarias del terminal mismo, disminuyendo los costos operacionales y aumentando la eficiencia global. En este sentido, este trabajo propone resolver el YAP utilizando un algoritmo genético basado en restricciones para cada contenedor. El escenario de test está conformado por datos oficiales de operación del Terminal Portuario de Arica - Chile (TPA). El algoritmo genético propuesto representa una aproximación novedosa y prometedora, toda vez que permite obtener soluciones de manera robustas sin dejar de satisfacer el conjunto de restricciones que plantea el modelo general de operación</p> | |
| Resumen | dc.description | <p>Yard Allocation Problem (YAP) is a frequently observed problem in port logistic operations, and consists in a temporary assignment of cargo containers, both export and import, into storage blocks located in the operation zone of seaports. The principal objective of YAP resolution is to improve the operations efficiency of both, the port terminal and the shipping companies that use the seaport, which allow to decrease operational costs and increasing the global efficiency. In this sense, this work proposes to solve the YAP using a genetic algorithm based in restrictions for each container. Official data from Arica Seaport - Chile was used for defining an experimental scenario, which allowed obtaining promising results. The genetic algorithm represents a novel approach because allows getting solutions in a robust way, while satisfying the existing set of constrains associated with the general operation model</p> | |
| Formato | dc.format | ||
| Lenguaje | dc.language | spa | |
| dc.rights | autorizado despues 1 año | ||
| dc.source | http://opac.pucv.cl/pucv_txt/txt-6500/UCD6641_01.pdf | ||
| Materia | dc.subject | ALGORITMOS GENETICOS | |
| Materia | dc.subject | CONTENEDORES | |
| Materia | dc.subject | TERMINAL PORTUARIO | |
| Title | dc.title | Un algoritmo genético para resolver el Yard Allocation en el Terminal Portuario de Arica | |
| Tipo | dc.type | texto |
| Archivos | Tamaño | Formato | Ver |
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