EU ETS के तहत समुद्री यात्रा के लिए Q-लर्निंग पर आधारित नौकायन गति अनुकूलन: शिपर संतोष को ध्यान में रखते हुए

यूरोपीय संघ उत्सर्जन व्यापार प्रणाली (EU ETS) में शिपिंग उद्योग के औपचारिक समावेश के साथ, समुद्री यात्रा के कंटेनर जहाजों की गति अनुकूलन को संचालन लागत, कार्बन उत्सर्जन लागत और परिवहन की समयबद्धता के साथ शिपर संतोष को संतुलित करना आवश्यक है। समुद्री यात्रा के कंटेनर लाइनर मार्गों को शोध वस्तु के रूप में लेते हुए, यह पत्र मौसम और जल विज्ञान की स्थितियों के आधार पर एक जहाज नौवहन प्रतिरोध मॉडल स्थापित करता है, और इसके आधार पर एक मार्ग सेगमेंटेशन तंत्र और एक जहाज ईंधन खपत मॉडल बनाता है। EU ETS के भौगोलिक रूप से भिन्न कार्बन लेखांकन नियमों को प्रस्तुत किया जाता है, शिपर संतोष को मात्रा में परिमाणित करने के लिए एक धुंधली सदस्यता कार्य अपनाई जाती है, और संचालन लागत और शिपर संतोष को संतुलित करने के लिए एक Q-लर्निंग आधारित समाधान एल्गोरिदम डिज़ाइन किया जाता है। एक 20,150 Twenty-foot Equivalent Unit (TEU) कंटेनर जहाज पर संख्यात्मक प्रयोग यह दर्शाते हैं कि प्रस्तावित ढांचा कुल संचालन लागत को 5.56%, EU ETS कार्बन अनुपालन लागत को 18.72%, और कुल यात्रा कार्बन उत्सर्जन को 11.01% कम करता है। इस बीच, एल्गोरिदम स्वचालित रूप से मौसम की स्थितियों और नीति नियमों के अनुकूल एक अनुकूल गति रणनीति बना सकता है। पैरामीटर संवेदनशीलता विश्लेषण के माध्यम से, यह पत्र लाइनर ऑपरेटिंग कंपनियों के लिए प्रबंधन के विचारों को और निकालता है।