جاده

جاده

به‌کارگیری الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی و مدیریت هوشمند حمل‌ونقل در بنادر

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 گروه عمران برنامه ریزی حمل ونقل، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه بین‌المللی امام خمینی (ره)، قزوین، ایران
2 گروه مهندسی صنایع‌، دانشکده فنی و مهندسی‌، دانشگاه آزاد اسلامی واحد کرج، ایران
چکیده
در این پژوهش، به کارگیری الگوریتم‌های هوش مصنوعی در بهینه‌سازی و مدیریت هوشمند حمل‌ونقل در بنادر مورد بررسی قرار گرفته است. چالش‌های اساسی در عملیات بندری، از جمله ازدحام، تخصیص نامناسب منابع، هزینه‌های بالای عملیاتی و تأخیر در پردازش بار، مشکلاتی هستند که می‌توانند با استفاده از فناوری‌های هوشمند بهبود یابند. سیستم‌های هوشمند با استفاده از تحلیل داده‌های کلان، مدل‌های یادگیری ماشین و پردازش اطلاعات در زمان واقعی، کارایی عملیاتی بنادر را افزایش داده و بهره‌وری را بهبود می‌بخشند. نتایج کمی این پژوهش نشان می‌دهد که استفاده از الگوریتم ژنتیک (GA) برای بهینه‌سازی مسیر کامیون‌های کانتینری منجر به کاهش ۳۳٫۳٪ در زمان حمل‌ونقل و کاهش ۲۵٪ در مصرف سوخت شده است. همچنین، مدل پیش‌بینی ترافیک مبتنی بر LSTM با دقت ۸۸٪، عملکرد بهتری نسبت به روش‌های سنتی مانند ARIMA (با دقت ۸۲٪) نشان داده است. الگوریتم بهینه‌سازی ازدحام ذرات (PSO) نیز در تخصیص منابع، بهبودی معادل ۲۰٪ در بهره‌وری عملیاتی را به همراه داشته است. علاوه بر این، سیستم‌های هوشمند قادرند تأخیرهای غیرضروری را کاهش داده، هزینه‌های عملیاتی را مدیریت کرده و تأثیرات زیست‌محیطی را به حداقل برسانند. نتایج کیفی پژوهش حاکی از آن است که فناوری‌های هوش مصنوعی می‌توانند با کاهش وابستگی به فرآیندهای سنتی، خطاهای انسانی را کاهش داده و کارایی نیروی انسانی را افزایش دهند. با وجود مزایای چشمگیر، پیاده‌سازی این فناوری‌ها با چالش‌هایی مانند هزینه‌های اولیه بالا، نیاز به زیرساخت‌های دیجیتال قوی و مقاومت در برابر تغییرات سازمانی روبرو است. این پژوهش راهکارهای عملی برای غلبه بر این چالش‌ها و توسعه بنادر هوشمند ارائه می‌دهد.
کلیدواژه‌ها

-Ebrahimzadeh, M. A., Attar, A., Mayeli, S., & Zeyni Ahmadabad, M. (2025). Utilizing Artificial Intelligence-Based Algorithms for Optimizing Logistical Operations in Ports. Civil and Project7(6), e224261.
-Durlik, I., Miller, T., Kostecka, E., Łobodzińska, A., & Kostecki, T. (2024). Harnessing AI for sustainable shipping and green ports: Challenges and opportunities. Applied Sciences14(14), 5994.
-Tsolakis, N., Zissis, D., Papaefthimiou, S., & Korfiatis, N. (2022). Towards AI driven environmental sustainability: an application of automated logistics in container port terminals. International Journal of Production Research60(14), 4508-4528.
-Ghazaleh, M. A. (2023). Smartening up ports digitalization with artificial intelligence (AI):A study of artificial intelligence business drivers of smart port digitalization. Management and Economics Review8(1), 78-97.
-Pradana, M. F., & Noche, B. (2019). A Systematic literature review on maritime transportation optimization using linear programming. In IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, IOP Publishing.  Vol. 673, No. 1, 012041).
-Molavi, A., Lim, G. J., & Race, B. (2020). A framework for building a smart port and smart port index. International Journal of Sustainable Transportation14(9), 686-700.
-Douaioui, K., Fri, M., Mabrouki, C., & Semma, E. A. (2018). Smart port: Design and perspectives. In 2018 4th international conference on logistics operations management (GOL), IEEE. 1-6.
 -Yau, K. L. A., Peng, S., Qadir, J., Low, Y. C., & Ling, M. H. (2020). Towards smart port infrastructures: Enhancing port activities using information and communications technology. Ieee Access8, 83387-83404.
-Makkawan, K., & Muangpan, T. (2021). A conceptual model of smart port performance and smart port indicators in Thailand. Journal of International Logistics and Trade19(3), 133-146.
-Xie, H., Ding, R., Qiao, G., Dai, C., & Bai, W. (2024). Research on Ship Traffic Flow Prediction using CNN-BIGRU and WOA with Multi-Objective Optimization. IEEE Access.
-Lübbecke, E., Lübbecke, M. E., & Möhring, R. H. (2019). Ship traffic optimization for the Kiel Canal. Operations Research67(3), 791-812.
-Dornemann, J., Rückert, N., Fischer, K., & Taraz, A. (2020). Artificial intelligence and operations research in maritime logistics. In Data Science in Maritime and City Logistics: Data-driven Solutions for Logistics and Sustainability. Proceedings of the Hamburg International Conference of Logistics (HICL), Berlin: epubli GmbH., Vol. 30, 337-381.
-Aylak, B. L. (2022). The impacts of the applications of artificial intelligence in maritime logistics. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (34), 217-225.
-Liu, Y. (2024). Efficiency and Sustainability in International Maritime Logistics: The Role of Artificial Intelligence. In SHS Web of Conferences, EDP Sciences.  Vol. 207, 03004-03005.
-Ursavas, E., & Zhu, S. X. (2016). Optimal policies for the berth allocation problem under stochastic nature. European Journal of Operational Research255(2), 380-387.
-Türkoğulları, Y. B., Taşkın, Z. C., Aras, N., & Altınel, İ. K. (2014). Optimal berth allocation and time-invariant quay crane assignment in container terminals. European Journal of Operational Research235(1), 88-101.
-Dai, J., Lin, W., Moorthy, R., & Teo, C. P. (2008). Berth allocation planning optimization in container terminals. Supply Chain Analysis: a handbook on the interaction of information, system and optimization, 69-104.
-Nathisiya, B. M., & Radhakrishnan, A. (2024). Leveraging IoT Technology for Transformative Impact in the Maritime Sector. Salud, Ciencia y Tecnología-Serie de Conferencias3, 1253.
-Xie, X. (2023). Exploring the impact of Big Data analytics capability on port performance,The mediating role of sustainability.
-Budzyński, M., Ryś, D., & Kustra, W. (2017). Selected problems of transport in port towns–tri-city as an example. Polish Maritime Research.
-Gurzhiy, A., Kalyazina, S., Maydanova, S., & Marchenko, R. (2021). Port and city integration: transportation aspect. Transportation Research Procedia54, 890-899.
-Rodrigue, J. P. (2010). Maritime Transportation: Drivers for the Shipping and Port Industries, International transport forum. Transport and Innovation: Unleashing the Potential, Paper Commissioned for the Experts Session on Innovation and the Future of Transport.
-Harrison, R., McCray, J. P., Henk, R., & Prozzi, J. (2002). Inland port transportation evaluation guide. Center for Transportation Research,
The University of Texas at Austin, USA.
-Wilmsmeier, G., Hoffmann, J., & Sanchez, R. J. (2006). The impact of port characteristics on international maritime transport costs. Research in transportation economics16, 117-140.
-Sánchez, R. J., Hoffmann, J., Micco, A., Pizzolitto, G. V., Sgut, M., & Wilmsmeier, G. (2003). Port efficiency and international trade: port efficiency as a determinant of maritime transport costs. Maritime economics & logistics5, 199-218.
-Blonigen, B. A., & Wilson, W. W. (2006). International trade, transportation networks and port choice. Transportation Journal34, 32-47.
-Ha, M. H., Yang, Z., & Lam, J. S. L. (2019). Port performance in container transport logistics: A multi-stakeholder perspective. Transport Policy73, 25-40.
-Kotachi, M., Rabadi, G., & Obeid, M. F. (2013). Simulation modeling and analysis of complex port operations with multimodal transportation. Procedia Computer Science20, 229-234.
-Kotachi, M., Rabadi, G., & Obeid, M. F. (2013). Simulation modeling and analysis of complex port operations with multimodal transportation. Procedia Computer Science20, 229-234.
-Van Der Horst, M. R., & De Langen, P. W. (2008). Coordination in hinterland transport chains: a major challenge for the seaport community. Maritime Economics & Logistics10, 108-129.
-Krile, S. (2013). Efficient heuristic for non-linear transportation problem on the route with multiple ports. Polish Maritime Research20(4 (80)), 80-86.
-Balobanov, O. O., & Postan, M. Y. (2020). Some problems of risk-managenet in sea port activity. Publishing House Baltija Publishing.
-Lonza, L., & Marolda, M. C. (2016). Ports as drivers of urban and regional growth. Transportation Research Procedia14, 2507-2516.
-Meng, L., Ge, H., Wang, X., Yan, W., & Han, C. (2023). Optimization of ship routing and allocation in a container transport network considering port congestion: A variational inequality model. Ocean & Coastal Management244, 106798.
-Crainic, T. G., Dell’Olmo, P., Ricciardi, N., & Sgalambro, A. (2015). Modeling dry-port-based freight distribution planning. Transportation Research Part C: Emerging Technologies55,518-534