Штучний інтелект у керуванні вантажопотоками морських портів

Як штучний інтелект оптимізує вантажопотоки портів: математичні моделі, формули та приклади розрахунків.

Вантажопотік порту — це динамічна система, де постійно змінюються:

• інтенсивність прибуття суден;

• типи вантажів;

• доступність кранів;

• погодні та безпекові умови.

Класичні методи планування все частіше поступаються AI-моделям, здатним працювати з невизначеністю.

Основна задача оптимізації

Ціль — мінімізувати час простою та енергетичні витрати:

min⁡(∑Twait+α∑E)

де:

• Twait — час очікування суден;

• E — енергоспоживання;

• α — ваговий коефіцієнт.

Типи AI-моделей

• нейронні мережі (LSTM) — прогноз потоків;

• reinforcement learning — диспетчеризація;

• генетичні алгоритми — розклад кранів.

Приклад

До AI:

• середній простій судна — 18 год

• кількість суден — 500/рік

Після впровадження AI:

• 12 год

Економія часу:

(18−12)⋅500=3000 год/рік

Інженерний ефект

• зростання пропускної здатності на 20–35%;

• зменшення споживання палива;

• скорочення викидів CO₂.

Для магістрантів і PhD

• AI у транспортних системах;

• оптимізація багатокритеріальних процесів;

• цифрові симуляції портів.