دانلود مقاله ISI انگلیسی شماره 111760
ترجمه فارسی عنوان مقاله

الگوریتم های برنامه ریزی پویا برای انتخاب بنادر دفن زباله در کشتی کروز

عنوان انگلیسی
Dynamic programming algorithms for selection of waste disposal ports in cruise shipping
کد مقاله سال انتشار تعداد صفحات مقاله انگلیسی
111760 2018 14 صفحه PDF
منبع

Publisher : Elsevier - Science Direct (الزویر - ساینس دایرکت)

Journal : Transportation Research Part B: Methodological, Volume 108, February 2018, Pages 235-248

ترجمه کلمات کلیدی
برنامه نویسی دینامیک، کشتی کروز، حمل و نقل آب دفع زباله،
کلمات کلیدی انگلیسی
Dynamic programming; Cruise ship; Water transportation; Waste disposal;
ترجمه چکیده
صنعت کروز در 20 سال گذشته رشد پایدار داشته است. با توجه به تعداد زیادی از مسافران کروز و مقررات حفاظت از محیط زیست دریا، تعیین اینکه در چه بنادر دفع زباله تولید شده در کشتی کشتی کروز، تصمیم کلیدی برای کاهش هزینه برای یک شرکت کروز است. ما چهار نسخه از مشکل را مطرح می کنیم: برنامه سفر کروز استیک یا پویا است و مقدار زباله تولید شده در هر پای پیاده یا قطعی است یا تصادفی. ما یک الگوریتم راه حل چندجملهای برای مدل قطعی ایستا پیشنهاد می دهیم و ایده الگوریتم نیز می تواند برای حل مدل تصادفی استاتیک و مدل تعریف پویا استفاده شود. دوم، ما ساختار سیاست مطلوب را برای مشکل احتمالی دینامیک شناسایی می کنیم که بر اساس آن یک الگوریتم برنامه ریزی دایمی کارآمد تولید می شود. آزمایش های عددی گسترده ای که از مسائل مربوط به مقیاس های واقعی صورت گرفته، نشان دهنده کارایی الگوریتم های پیشنهادی است.
پیش نمایش مقاله
پیش نمایش مقاله  الگوریتم های برنامه ریزی پویا برای انتخاب بنادر دفن زباله در کشتی کروز

چکیده انگلیسی

The cruise industry has maintained a steady growth in the past 20 years. Due to the large number of cruise passengers and regulations on sea environment protection, determining at which ports to dispose of the waste generated onboard a cruise ship is a key decision to reduce the cost for a cruise company. We address four versions of the problem: the cruise itinerary is either static or dynamic and the amount of waste generated on each voyage leg is either deterministic or stochastic. We propose a polynomial-time solution algorithm for the static deterministic model, and the idea of the algorithm can also be used to solve the static stochastic model and the dynamic deterministic model. Second, we identify the structure of the optimal policy to the dynamic stochastic problem, based on which an efficient dynamic programming algorithm is developed. Extensive numerical experiments derived from problems of real-case scales demonstrate the efficiency of the proposed algorithms.