Resumen

Según investigaciones anteriores, los vehículos de guiado automático y las grúas de muelle en terminales de contenedores tienen un alto potencial de sinergia. En este trabajo se formula un modelo de programación entera mixta para optimizar la programación coordinada de grúas y vehículos en terminales de contenedores. Los objetivos del modelo son minimizar el tiempo total de viaje de los vehículos y los retrasos en las tareas de las grúas. Se desarrolla un algoritmo genético para resolver el problema en un tiempo computacional razonable. Los parámetros de control más apropiados para el algoritmo genético propuesto se investigan en un caso de prueba numérico de tamaño medio. Se demuestra que las tasas de cruce y mutación equilibradas son las más eficaces para encontrar una solución casi óptima para el problema. A continuación, se resuelven diez casos de prueba de tamaño pequeño para evaluar el rendimiento de los métodos de optimización propuestos. Los resultados muestran la aplicabilidad del algoritmo genético, ya que puede encontrar soluciones casi óptimas con precisión y exactitud.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:Algoritmo genético, vehículos, terminales de contenedores, modelo de programación entera mixta, casos de prueba de pequeño tamaño, parámetros de control adecuados, sinergia de alto potencial, caso de prueba numérico, tiempo de cálculo razonable, grúas.
• Keywords:genetic algorithm, vehicles, container terminals, mixed integer programming model, small size test cases, appropriate control parameters, high potential synergy, numerical test case, reasonable computational time, cranes