Stochastic Optimization for the Liner Shipping Fleet Repositioning Problem
Final Report Abstract
Im Rahmen des abgeschlossenen Forschungsprojekt wurde zunächst eine umfangreiche Literaturrecherche durchgeführt, welche die Planung unter Unsicherheit im Hinblick auf maritime Transportprobleme betrachtete. Nach der Sichtung der Literatur hat sich ergeben, dass insbesondere die Anwendung von Modellen der stochastischer Programmierung zu robusteren Lösungen führen kann. Unsichere Eingangsparameter werden in der stochastischen Programmierung mit Hilfe von Szenarien abgebildet. Zu diesem Zweck wurden eine Reihe von Verfahren zur Szenariengenerierung und -reduktion implementiert. Die historische Datengrundlage stammte dabei von verschiedenen Industriepartnern. Ein Hauptergebnis stellt das entwickelte zweistufig-stochastisches Modell zur Umpositionierung von Linienschi en dar. Auf Basis eines bestehenden deterministischen Modells wurde dabei unsichere Nachfrage, unsichere Fahrzeiten sowie das Risikoprofil des Entscheidungsträgers modelliert. Es zeigte sich, dass das stochastische Modell robustere Repositionierungspläne generiert, besonders im Hinblick auf die Reduktion von Verspätungen. Der positive E ekt der Berücksichtigung von unsicheren Wetterbedingungen konnte auch im Rahmen der wetteroptimale Routengenerierung gezeigt werden. Hier wurden mit einem genetischen Algorithmus stochastische Eingangsdaten verarbeitet und Instanzen in kurzer Zeit gelöst. Um die Vorteile heuristischer Ansätze (Laufzeit, Modellkomplexität) weiter zu untersuchen, wurde ein neues Rahmenkonzept für Entscheidungen unter Unsicherheit entwickelt. Hierbei wurden Counterfactuals mit historischen Werten verglichen und problemabhängige Eigenschaften abgeleitet. Es zeigte sich anhand von drei NP-schweren Problem, dass mit Hilfe dieser Eigenschaften schnell gute Lösungen für ein neues Problem identifiziert werden können.
Publications
- The stochastic liner shipping fleet repositioning problem with uncertain container demands. OR 2017, Berlin, Deutschland, 2017
Stefan Kuhlemann, Kevin Tierney, and Achim Koberstein
- A genetic algorithm for finding realistic routes for vessels under the consideration of weather conditions. International Conference on Computational Logistics, Salerno, Italien, 2018
Stefan Kuhlemann and Kevin Tierney
- The stochastic liner shipping fleet repositioning problem with uncertain container demands. 29th European Conference on Operational Research, Valencia, Spanien, 2018
Stefan Kuhlemann, Kevin Tierney, and Achim Koberstein
- A genetic algorithm for finding realistic sea routes considering the weather. 30th European Conference on Operational Research, Dublin, Irland, 2019
Stefan Kuhlemann and Kevin Tierney
- Exploiting counterfactuals for scalable stochastic optimization. In Thomas Schiex and Simon de Givry, editors, Principles and Practice of Constraint Programming - 25th International Conference, CP 2019, Stamford, CT, USA, September 30 - October 4, 2019, Proceedings, volume 11802 of Lecture Notes in Computer Science, pages 690–708. Springer, 2019
Stefan Kuhlemann, Meinolf Sellmann, and Kevin Tierney
(See online at https://doi.org/10.1007/978-3-030-30048-7_40) - The stochastic liner shipping fleet repositioning problem with uncertain container demands and travel times. OR 2019, Dresden, Deutschland, 2019
Stefan Kuhlemann, Jana Ksciuk, Kevin Tierney, and Achim Koberstein
- The stochastic liner shipping fleet repositioning problem with uncertain container demands and travel times. OR 2019, Dresden, Deutschland, 2019
Jana Ksciuk, Stefan Kuhlemann, Kevin Tierney, and Achim Koberstein
- A genetic algorithm for finding realistic sea routes considering the weather. J. Heuristics, 26(6):801–825, 2020
Stefan Kuhlemann and Kevin Tierney
(See online at https://doi.org/10.1007/s10732-020-09449-7) - The stochastic liner shipping fleet repositioning problem with uncertain container demands and travel times. EURO Journal on Transportation and Logistics, 10:100052, 2021
Stefan Kuhlemann, Jana Ksciuk, Kevin Tierney, and Achim Koberstein
(See online at https://doi.org/10.1016/j.ejtl.2021.100052) - The stochastic liner shipping fleet repositioning problem with uncertain container demands and travel times. OR 2021, Bern, Schweiz, 2021
Jana Ksciuk, Stefan Kuhlemann, Kevin Tierney, and Achim Koberstein
