船舶積載作業のためのストウエージ戦略の最適化

近年、物流業界は急速に成長しており、輸送前の貨物積載に対する関心が高まり、世界中の学者たちにとって研究の焦点となっています。しかし、実際の輸送プロセスの複雑化と応用シナリオの多様化により、従来の積載手法は企業の進化するニーズに適応できなくなっています。この問題に対処するため、本論文では非矩形の複雑な貨物室における矩形パルプバレルの積載問題の解決策を提案し、最適化アルゴリズムの需要に効果的に応え、人手と資源を節約します。本論文は、最適化されたSkylineアルゴリズムと領域探索反復戦略を統合したカスタム領域向けの積載アルゴリズムを導入し、最適な積載結果を実現します。さらに、このアルゴリズムの有効性は実際の海洋データを用いて検証され、その堅牢な性能と積載効率が示されます。