[논문 리뷰] Simultaneous Planning of Liner Ship Speed Optimization, Fleet Deployment, Scheduling and Cargo Allocation with Container Transshipment

Jasashwi Mandal, Adrijit Goswami외 2명|arXiv (Cornell University)|2023. 07. 21.

Maritime Transport Emissions and Efficiency인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 적재중량에 따라 연료 소비가 변하는 요건과 CO₂ 배출량을 고려하여, 선박 속도, 패러티 편성, 스케줄링 및 화물 할당을 동시에 최적화하는 이목적 혼합정수비선형계획모형(MINLP)을 제안한다. 모델은 총비용과 운송시간을 균형 잡으며, NSGA-II 및 OCEA를 통해 페어레토 최적 해를 도출하여 실제 라이너 컨테이너선 운송의 복잡성과 지속 가능성에 부합한다.

ABSTRACT

Due to a substantial growth in the world waterborne trade volumes and drastic changes in the global climate accounted for CO2 emissions, the shipping companies need to escalate their operational and energy efficiency. Therefore, a multi-objective mixed-integer non-linear programming (MINLP) model is proposed in this study to simultaneously determine the optimal service schedule, number of vessels in a fleet serving each route, vessel speed between two ports of call, and flow of cargo considering transshipment operations for each pair of origin-destination. This MINLP model presents a trade-off between economic and environmental aspects considering total shipping time and overall shipping cost as the two conflicting objectives. The shipping cost comprises of CO2 emission, fuel consumption and several operational costs where fuel consumption is determined using speed and load. Two efficient evolutionary algorithms: Nondominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II) and Online Clustering-based Evolutionary Algorithm (OCEA) are applied to attain the near-optimal solution of the proposed problem. Furthermore, six problem instances of different sizes are solved using these algorithms to validate the proposed model.

연구 동기 및 목표

• 글로벌 무역 증가와 CO₂ 배출 증가에 따라 해상 운송 분야에서 운영 효율성과 에너지 효율성 향상에 대한 수요 증가를 해결하기 위해.
• 선박 속도, 패러티 투입, 서비스 스케줄링, 전환지점이 있는 컨테이너 화물 할당이라는 네 가지 상호연결된 의사결정을 동시에 최적화하기 위해.
• 실제 운영 요소인 적재중량에 따른 연료 소비 및 전환지점에서의 화물 보관 및 처리 비용을 하나의 최적화 프레임워크에 통합하기 위해.
• 상충되는 목표를 균형 잡기 위해 총 운송비용(배출가스 포함) 최소화와 총 운송시간 최소화를 동시에 고려하기 위해.
• 다중 노선과 전환지점 허브를 포함한 라이너 컨테이너선 네트워크에 대해 의사결정자에게 통합적이고 지속 가능한 계획 수립 도구를 제공하기 위해.

제안 방법

• 총비용(배출가스, 연료, 운영비용 포함)과 총 운송시간 사이의 상충관계를 반영하는 이목적 혼합정수비선형계획모형(MINLP)을 수립한다.
• 실제 선박 보관 연료 소비 패턴을 반영하기 위해 속도 및 적재중량에 따라 변하는 연료 소비 함수를 통합한다.
• 전환지점에서 선박 간 화물 이관에 따른 보관 및 처리 비용을 포함하여 전환지점의 운영을 모델링한다.
• 근사 최적의 페어레토 프론트를 도출하기 위해 다중목적 유전적 알고리즘인 NSGA-II와 온라인 클러스터링 기반 유전적 알고리즘(OCEA)을 적용한다.
• 다양한 크기의 6개 문제 인스턴스(예: 18~27개 항만, 3~5개 노선)를 대상으로 모델의 타당성과 확장성을 검증한다.
• 해의 품질과 수렴성을 평가하기 위해 가중합 방법을 사용하며, 히퍼볼륨 및 스페이싱 지표를 활용해 성능를 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 전환지점과 환경비용을 고려하여 선박 속도, 패러티 투입, 스케줄링, 화물 할당을 동시에 최적화할 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ2 다중노선 라이너 컨테이너선 네트워크에서 총 운송비용(배출가스 포함) 최소화와 총 운송시간 최소화 사이의 상충관계는 어떻게 나타나는가?
• RQ3 적재중량에 따른 연료 소비를 통합할 경우, 속도만 고려하는 모델에 비해 최적화 모델의 현실성과 정확도는 어떻게 향상되는가?
• RQ4 NSGA-II와 OCEA는 제안된 다중목적 해상 계획 문제의 복잡한 비선형성 및 혼합정수 성격을 얼마나 효과적으로 해결하는가?
• RQ5 전환지점의 처리비용과 보관시간은 다중항만, 다중노선 라이너 컨테이너선 시스템에서 전체 비용과 스케줄링 결정에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 제안된 MINLP 모형은 전환지점을 포함한 선박 속도, 패러티 투입, 스케줄링, 화물 할당이라는 네 가지 핵심 라이너 컨테이너선 의사결정을 통합적 프레임워크로 성공적으로 통합하였다.
• 모형은 선박 속도와 연료 소비 간의 비선형 관계를 반영하며, 이는 속도와 적재중량에 모두 의존하므로 단순 모델보다 현실성 있는 모델링을 가능하게 하였다.
• 모든 6개의 테스트 인스턴스에서 OCEA와 NSGA-II가 잘 분포된 페어레토 프론트를 생성하였으며, 특히 24~27개 항만의 큰 인스턴스에서 OCEA가 수렴성과 다양성 면에서 뛰어난 성능을 보였다.
• 예를 들어 인스턴스 (18,3,4)에서 최고 해는 총비용 약 $4.402 × 10⁶, 총 운송시간 969시간을 기록하였으며, CO₂ 배출량과 연료비가 총비용의 주요 구성 요소였다.
• 결과는 선박 속도를 낮춰 배출량을 줄일 경우 운송시간이 증가하고, 속도를 높일 경우 운송시간은 감소하지만 연료비와 배출량 비용이 증가함을 확인하여 본질적인 상충관계를 입증하였다.
• 관리적 통찰은 CO₂ 배출비용과 전환지점 처리비용을 최적화 모형에 통합할 경우 더 지속 가능하고 경제적으로 타당한 운영 결정이 가능하다는 것을 보여주었다.