Determination of optimal parameters for efficient terminal operation by means of a simulation model in the AnyLogic environment

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

This article presents a study on determining the optimal parameters of terminal operation based on simulation modeling in the AnyLogic environment. The urgency of the work is due to the need to improve the efficiency of terminals in conditions of increasing intensity of cargo flows and limited resources. The purpose of the study is to analyze the simulation model of the terminal, which makes it possible to identify the optimal values of key parameters. To ensure a comprehensive assessment of the prospects for the development of the port infrastructure, various scenarios for the operation of the terminal have been developed. Each of the scenarios will be analyzed twice, with varying SPM performance, which will allow us to assess the impact of this parameter on the overall efficiency of the terminal. The article presents the results of computational experiments aimed at determining the influence of various parameters on the key performance indicators of the terminal. The results obtained can be used in the design of new terminals and the modernization of existing ones.

About the authors

Anastasia M. Shevchenko

Admiral G.I. Nevelsky Maritime State University

Author for correspondence.
Email: anastasiya2100@bk.ru
SPIN-code: 6698-2474

postgraduate student

Russian Federation, Vladivostok

Alexander A. Dyda

Admiral G.I. Nevelsky Maritime State University

Email: adyda@mail.ru
SPIN-code: 1187-5058

Dr. Sci. (Eng.); Professor, Department of Automatic and Information Systems (AIS), Faculty of Electronics and Information Technologies

Russian Federation, Vladivostok

References

  1. Akopov A.S. Simulation modeling. Textbook and workshop for academic bachelor's degree. Lyubertsy: Yurait, 2016. 389 p.
  2. Bocharov E.P., Aleksentseva O.N. Simulation of economic process. Textbook. Saratov: Saratov Socio-Economic Institute (branch) of the Plekhanov Russian University of Economics, 2014. 160 p.
  3. Bulygina O.V., Yemelyanov A.A., Yemelyanova N.Z. Simulation modeling in economics and management. Textbook. Moscow: Infra-M, 2017. 447 p.
  4. Vyunenko L.F., Mikhailov M.V., Pervozvanskaya T.N. Simulation modeling. Textbook and workshop for academic undergraduate studies. Lyubertsy: Yurait, 2016. 283 p.
  5. Devyatkov V.V., Polovnikov V.A., Devyatkov V.V. Simulation modeling. Textbook. Moscow: COURSE; Infra-M, 2013. 368 p.
  6. Karpov Yu. Simulation modeling of systems. Introduction to modeling with AnyLogic. St. Petersburg: BHV, 2009. 400 c.
  7. Kobelev N.B., Devyatkov V.V., Polovnikov V.A. Simulation modeling. Textbook. Moscow: Infra-M, 2016. 448 p.
  8. Korablev Yu.A. Simulation modeling (for bachelors). Moscow: KnoRus, 2018. 59 p.
  9. Lychkina N.N. Simulation modeling of economic processes. Textbook. Moscow: Infra-M, 2012. 254 p.
  10. Muravyov D.S. The use of simulation modeling to assess the processing capacity of seaports and substantiate the need for the construction of a “dry” port. Modern Problems of the Russian Transport Complex. 2013. No. 4. Pp. 66–72. (In Rus.)
  11. Prokofieva T.A. Logistic infrastructure of international transport corridors: A cluster approach to management. The World of Transport. 2015. Vol. 9. No. 1. Pp. 50–57. (In Rus.)
  12. Rybin P.K., Yershikov N.V., Komovkina N.S., Putilina D.V. Analysis of the structure of train and wagon flows arriving at the Russian ports of the Gulf of Finland. Proceedings of Petersburg Transport University. 2018. No. 3. Pp. 478–486. (In Rus.)

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. The animation tab of the basic scenario

Download (67KB)
3. Fig. 2. PS employment in the base scenario (RSPM = 3500 t/h)

Download (185KB)
4. Fig. 3. PS employment in the base scenario (RSPM = 4,500 t/h)

Download (184KB)
5. Fig. 4. Animation tab of scenario No. 1

Download (69KB)
6. Fig. 5. PS employment of scenario No. 1 (RSPM = 3500 t/h)

Download (269KB)
7. Fig. 6. PS employment of scenario No. 1 (RSPM = 4,500 t/h)

Download (273KB)
8. Fig. 7. Animation tab of scenario No. 2

Download (70KB)
9. Fig. 8. PS employment of scenario No. 2 (RSPM = 3500 t/h)

Download (187KB)
10. Fig. 9. PS employment in scenario No. 2 (RSPM = 4,500 t/h)

Download (185KB)
11. Fig. 10. Animation tab of scenario No. 3

Download (74KB)
12. Fig. 11. PS employment of scenario No. 3 (RSPM = 3500 t/h)

Download (273KB)
13. Fig. 12. PS employment in scenario No. 3 (RSPM = 4,500 t/h)

Download (272KB)
14. Fig. 13. The number of homogeneous ship flows

Download (77KB)
15. Fig. 14. Intervals of ship arrivals of homogeneous ship flows

Download (67KB)
16. Fig. 15. PS resource utilization rate

Download (139KB)
17. Fig. 16. Average queue time

Download (85KB)
18. Fig. 17. Average length

Download (85KB)


License URL: https://www.urvak.ru/contacts/

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».