Parking space optimization for efficient and effective ro-ro terminal operations
Verimli ve etkin ro-ro terminal operasyonları için park alanı optimizasyonu
- Tez No: 905408
- Danışmanlar: PROF. DR. ERGÜN DEMİREL
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Denizcilik, Ulaşım, Uluslararası Ticaret, Marine, Transportation, International Trade
- Anahtar Kelimeler: Makine öğrenmesi, Süreç optimizasyonu, Uluslararası deniz taşımacılığı, Yapay zeka, Machine learning, Process optimization, International maritime transport, Artificial intelligence
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Piri Reis Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Deniz Ulaştırma İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Deniz Ulaştırma İşletme Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Verimli park yeri tahsisi, terminal operasyonlarını optimize etmenin ve limanlarda sorunsuz yük akışı sağlamanın kritik bir yönüdür. Ancak, Ro-Ro terminallerinde park alanı tahsisinin optimizasyonu, sınırlı park alanı ve liman tesislerinin kentsel ortamlarda genişletilememesi nedeniyle benzersiz zorluklar ortaya çıkarmaktadır. Ro-Ro taşımacılığına olan talep artmaya devam ettikçe, bu limanları daha verimli kullanmak ve terminal kapasitesini artırmak için uzun bekleme süreleri sorununu ele almak zorunlu hale gelmektedir. Bu doktora çalışması, özellikle Ro-Ro limanları için bekleme süresi tahminine ilişkin literatürdeki boşluğu ele almakta ve doğru bekleme süresi tahminlerinin park yeri tahsisinin optimizasyonuna nasıl katkıda bulunabileceğini araştırmaktadır. Bekleme sürelerinin doğru bir şekilde tahmin edilmesiyle, park alanlarının daha iyi tahsis edilmesi ve Ro-Ro terminal operasyonlarının genel verimliliğinin artırılması mümkün hale gelmektedir. Çalışma, liman operasyonlarında bekleme süresi tahmini üzerine yapılan araştırmaların azlığını vurgulayan kapsamlı bir literatür taraması ile başlamaktadır. Konteyner limanları ve terminalleri için birkaç çalışma mevcutken, Ro-Ro limanları için kayda değer bir araştırma eksikliği bulunmaktadır. Bu çalışma, bu araştırma boşluğunu doldurmayı ve liman operasyonlarına ilişkin mevcut literatüre katkıda bulunmayı amaçlamaktadır. Trieste Limanı'ndan toplanan ve çeşitli operasyonel parametreleri, gemi özelliklerini ve zamansal özellikleri kapsayan gerçek veriler, bekleme süresi tahminine yönelik öngörücü modeller geliştirmek için kullanılmıştır. Farklı makine öğrenimi modelleri Ro-Ro terminali bağlamında uygulanarak bekleme süresi tahmini için en doğru modeli belirlemek üzere test edilmiş ve karşılaştırılmıştır. Araştırma, doğru bekleme süresi tahmininin park yeri optimizasyonu üzerindeki etkisini araştırmaktadır. Optimizasyon algoritmalarıyla entegrasyon, park yerlerinin tahmini bekleme sürelerine, kargo özelliklerine, önceliğe ve operasyonel kısıtlamalara göre dinamik olarak tahsis edilmesini sağlar. Önerilen sistem, Trieste Limanı'nın Ro-Ro terminalinde park alanı kullanımını artırmayı, sıkışıklığı azaltmayı ve kaynak tahsis verimliliğini artırmayı amaçlamaktadır. Çalışmanın bulguları, Ro-Ro limanlarında bekleme süresi tahmini konusundaki araştırma eksikliğini gidererek literatüre katkıda bulunmaktadır. Bu çalışma, park yeri optimizasyonu için doğru bekleme süresi tahmininin önemini ortaya koyarak, Ro-Ro terminallerinde park yeri tahsisinin optimizasyonu için pratik bilgiler ve öneriler sunmaktadır. Araştırma sonuçları, liman operasyonlarını geliştirmek ve Ro-Ro limanlarının kendine özgü zorluklarını ele almak isteyen sektör profesyonelleri ve araştırmacılar için değerli bir kaynak teşkil etmektedir.
Özet (Çeviri)
Efficient parking space allocation is a critical aspect of optimizing terminal operations and ensuring smooth cargo flow at ports. However, the optimization of parking space allocation in Ro-Ro terminals presents unique challenges due to the limited parking area and the inability to expand port facilities within urban environments. As demand for Ro-Ro shipping continues to increase, it becomes imperative to address the challenge of extended dwell times in order to utilize these ports more efficiently and increase terminal capacity. This Ph.D. study addresses the gap in the literature on dwell time prediction specifically for Ro-Ro ports and investigates how accurate dwell time predictions can contribute to the optimization of parking space allocation. By accurately predicting dwell times, it becomes possible to better allocate parking spaces and improve the overall efficiency of Ro-Ro terminal operations. The study begins with a comprehensive literature review, highlighting the scarcity of research on dwell time prediction in port operations. While a few studies exist for container ports and terminals, there is a notable absence of research for Ro-Ro ports. This study aims to fill this research gap and contribute to the existing literature on port operations. Real data collected from Trieste Port, encompassing various operational parameters, vessel characteristics, and temporal features, is used to develop predictive models for dwell time estimation. Multiple machine-learning algorithms are tested and compared to identify the most accurate model for dwell time prediction in the Ro-Ro terminal context. The research investigates the influence of accurate dwell time prediction on parking space optimization. Integration with optimization algorithms enables the dynamic allocation of parking spaces based on predicted dwell times, cargo characteristics, priority, and operational constraints. The proposed system aims to enhance parking space utilization, reduce congestion, and improve resource allocation efficiency at Trieste Port's Ro-Ro terminal. The study's findings contribute to the literature by addressing the scarcity of research on dwell time prediction in Ro-Ro ports. By demonstrating the importance of accurate dwell time prediction for parking space optimization, this study provides practical insights and recommendations for the optimization of parking space allocation in Ro-Ro terminals. The research outcomes serve as a valuable resource for industry professionals and researchers seeking to enhance port operations and address the unique challenges of Ro-Ro ports.
Benzer Tezler
- Investigation of the behavior and effects of passive side reinforcement on in-situ retaining structures
Pasif yan takviyenın kast yapı üzerindeki davranış ve etkilerinin incelenmesi
TARIK SOLOMON TESHOME
Doktora
İngilizce
2024
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. AYKUT ŞENOL
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEHRA NİL KUTLU
- Parça yerleştirme algoritmalarının postal oluşturma problemine uygulanması
Başlık çevirisi yok
FİLİZ BUNYAK
Yüksek Lisans
Türkçe
1996
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. FÜSUN TUNALI (SEÇUK)
- İstasyonsuz paylaşımlı ulaşım sistemleri için kullanıcı yürüme davranışı tabanlı konumlandırma stratejisi geliştirilmesi
Development of a user walking behavior-based positioning strategy for dockless shared transportation systems
GÜRKAN ÇELİK
Doktora
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAkdeniz ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜMİT DENİZ ULUŞAR
- Mekanik otopark tesislerinin yer seçimi ve boyutlandırılması için genetik algoritma tabanlı bir yaklaşım
A GA based approach to location selection and dimensioning of automated parking facilities
TOLGA KARASAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MİNE ÖZKAR KABAKÇIOĞLU
- A K-means clustering and machine learning enhanced hybrid optimization approach for large-scale container loading problems
Büyük ölçekli konteyner yükleme problemleri için K-means kümeleme ve makine öğrenmesi destekli hibrit bir optimizasyon yaklaşımı
SEZGİ TEKİL ERGÜN
Doktora
İngilizce
2026
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FERHAN ÇEBİ