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Optimización de tiempos y movimientos de grúas RTG en un pat

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Alejandra Cabeza

on 26 May 2016

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Transcript of Optimización de tiempos y movimientos de grúas RTG en un pat

Introducción
Problemática
Se intenta optimizar los movimientos realizados por una grúa RTG.
El operador de la grúa trata mejorar sus criterios con procesos de ensayo y error.
Se busca eliminar los movimientos improductivos

OPTIMIZACIÓN DE TIEMPOS Y MOVIMIENTOS DE GRÚAS RTG EN UN PATIO DE CONTENEDORES UTILIZANDO METAHEURÍSTICAS
Jemina Vera
Alejandra Cabeza de Vaca

Hipótesis
Se espera que con la aplicación de una metaheuristica se reduzca en un 10% los tiempos de despacho, minimizando el desperdicio y maximizando la productividad


Reducir movimientos y tiempo y dinero destinado a grúa RTG mediante la aplicación de meta heurísticas

Objetivos específicos
Rediseñar la secuencia de ubicación de contenedores:
Analizar Flexibilidad del proceso frente a cambios
Diseñar un algoritmo eficiente para minimizar tiempos muertos de grúa RTG
Implementar el algoritmo en un lenguaje de computación
Desarrollar heurística GRASP para el despacho de contenedores

Estado del Arte
Nos hemos guiado de problemas similares con resoluciones distintas:
Anastasios Haralampos Aslidis
Combinatorial Algorithms For Stacking Problems
Esta tesis de PhD busca la minimización del costo de reubicación en operaciones de apilamiento, en este trabajo se analiza a través de algoritmos combinatorios
Marco conceptual
GRASP

GRASP es un procedimiento de multi-arranque en donde cada paso consiste en una fase de construcción y una de mejora. En la fase de construcción se aplica un procedimiento heurístico constructivo para obtener una buena solución inicial. Esta solución se mejora en la segunda fase mediante un algoritmo de búsqueda local. La mejor de todas las soluciones examinadas se guarda como resultado final.

Algoritmo GRASP

Mientras (Condición de parada)

Fase Constructiva
Seleccionar una lista de elementos candidatos.
Considerar una Lista Restringida de los mejores Candidatos.
Seleccionar un elemento aleatoriamente de la Lista Restringida.

Fase de Mejora
Realizar un proceso de búsqueda local a partir de la
Solución construida hasta que no se pueda mejorar más.

Actualización
Si la solución obtenida mejora a la mejor almacenada, actualizarla.
Justificacion del proyecto
Metodologia de Trabajo - Flujo de actividades
Flujo de informacion
Objetivo General

Kefi1, O. Korbaa1, K. Ghedira1 and P. Yim, Ecole
Heuristic based model for container stacking problem
Dadas las llegadas de contenedores y un terminal portuario, el objetivo es asignar una ubicación a cada uno en un área de almacenamiento
El costo es expresado en términos del número de movimientos de realocación esperado
Miguel A. Salid, OscarSapena, Federico Barber
The container stacking problem: an artificial intelligence planning-based approach
Usando inteligencia artificial, se intent resolver el probela de apilameiunto de contenedores, al elaborar un algoritmo con opcion a memoria

Metaheuristica
La meta heurística es un método heurístico para resolver un tipo de problema computacional general, usando los parámetros dados por el usuario de una manera que se espera eficiente. Normalmente, estos procedimientos son heurísticos. El nombre combina el prefijo griego
"meta" "más allá", aquí con el sentido de "nivel superior"
"heurístico" de heuriskein, "encontrar".

Las meta heurísticas generalmente se aplican a problemas que no tienen un algoritmo o heurística específica que dé una solución satisfactoria;
o cuando no es posible implementar ese método óptimo.
La mayoría de las meta heurísticas tienen como objetivo los problemas de optimización combinatoria, pero se pueden aplicar a cualquier problema que se pueda reformular en términos heurísticos.
Algoritmo en un lenguaje de computación
Wolfram Mathematica 9
Es un programa utilizado en áreas científicas comúnmente considerado como un sistema de álgebra computacional,

Función Objetivo:
Minimizar la cantidad de movimientos muertos o parásitos realizados por la grúa RTG

Parámetros

Un patio de almacenamiento compuesto por M posiciones.
Numero de bahías disponibles para ubicación según tipo de contenedor C
N ISO Contenedores ubicados inicialmente en patio
Pmax: el número máximo de Rows en un área de almacenamiento.
Hmax: la altura máxima de row.
Initconfig: El arreglo inicial de los contenedores en N las M posiciones disponibles.
FinConfig: El posible arreglo final de los contenedores cambiados después de la salida de algunos. El cual será realizado en base a initconfig.

Hipótesis
Las siguientes hipótesis se adoptan:
Llegada de contenedores y una salida no pueden coincidir
Se conoce el orden de salida de diferentes contenedores, mientras que el orden de llegada es desconocido
Sólo llega un contenedor a la vez
Los contenedores de diferentes dimensiones (1 TEU, 2 TEU etc.) se apilan en dos sub-patios de almacenamiento diferentes del mismo patio.
Un movimiento consiste en la retirar un contenedor y colocarlo en algún lugar

Esquema de la solución al problema planteado


Con la ayuda de la herramienta Informática mySQL Front SQuirreL, se realizaron los querys necesarios para hallar los datos que se necesitan para el análisis

Análisis de datos
A partir de los datos que resultan de la consulta citada, pudimos hallar los indicadores que regirán al algoritmo, los tiempos por movimientos y estos ayudan a la simulación de tiempos y movimientos, los datos fueron normalizados.

Gracias!
Resultados
Contenedores para despacho:
• BMOU2129257
• CMAU1284143
• CBHU5742766
• DRYU9582353
• ECMU1786000
• DFSU3048629
• EGSU3096168
• BMOU5825984
• DRYU6012320
• BMOU2323299


Unidad de distancia
distancia manhathan entre las posiciones que tomara la grúa
cantidad de contenedores que deben trasladarse para despachar el contenedor
distancia manhatande grua en los traslados de ese contenedor

Número de iteraciones: 10
Distancia: 194

Número de iteraciones: 15
Distancia: 161

Número de iteraciones: 25
Distancia: 136,5

Contenido
Introducción del proyecto
Problemática
Hipotesis
Objetivos Generales
Objetivos específicos
Algoritmo en lenguaje de computación
Marco conceptual: Metaheurística y Grasp
Justificación del proyecto
Metodología de trabajo
Flujo de Información
Esquema de solución del problema
Análisis de datos
Resultados
Estado del arte
Modelo Matemático
Parámetros:
i posición de bahía de origen
j posición de fila de origen
k posición de altura de origen
l alias de i
m alias de j
n alias de k
ba=número de bahías
ro=número de rows
ti= número de tiers
Y= parámetro binario del espacio que ocupa contenedor
d= distancia que existe entre la posición inicial y final de la grúa
cm=costo de movimiento
C=costo total de movilizacion
t=tiempo de movilización


Solución en unidades de distancia d
Conclusiones
Mientras mayor sea el número de iteraciones del programa menor será la distancia del tour (inversamente proporcional).
Si aumenta la lista de candidatos, aumenta el tiempo computacional.
Para obtener resultados influyentes se debe ajustar el coeficiente aleatorio a mayor valor.
Este problema puede ser tratado como un genético y tabú debido a la existencia de movimientos considerados prohibidos y por la memoria a corto y largo plazo.
Se puede notar que el modelo sí mejora la situación actual de la empresa hasta en un 41%, comparando los indicadores con los resultados obtenidos.
Recomendaciones
Para su correcta aplicación, es necesario modificar el proceso de llamado de contenedores ya que el turno de despacho lo daria el programa
Capacitar a los operadores de grúa para su aplicación
Trabajar en conjunto con ponchado para alinear los cambios

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