Cristin-prosjekt-ID: 435175
Sist endret: 18. januar 2018, 23:42

Cristin-prosjekt-ID: 435175
Sist endret: 18. januar 2018, 23:42
Prosjekt

Dynamisk ressursallokering med maritim anvendelse (DRAMA)

prosjektleder

Robin Trulssen Bye
ved Institutt for IKT og realfag ved Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet

prosjekteier / koordinerende forskningsansvarlig enhet

  • Institutt for IKT og realfag ved Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet

Finansiering

  • TotalbudsjettNOK 1.000.000
  • Høgskolen i Ålesund
    Prosjektkode: 62144
  • Regionale forskningsfond Innlandet
    Prosjektkode: ES504913

Klassifisering

Vitenskapsdisipliner

Datateknologi • Analyse • Algoritmer og beregnbarhetsteori • Teknologi • Matematisk modellering og numeriske metoder • Simulering, visualisering, signalbehandling, bildeanalyse

Kategorier

Prosjektkategori

  • Anvendt forskning
  • Bidragsprosjekt
  • Doktorgradsprosjekt

Kontaktinformasjon

Telefon
+47 40082880
Sted
Robin T. Bye

Tidsramme

Avsluttet
Start: 1. september 2013 Slutt: 30. juni 2014

Beskrivelse Beskrivelse

Tittel

Dynamisk ressursallokering med maritim anvendelse (DRAMA)

Populærvitenskapelig sammendrag

I Norge har Kystverket (KV) ansvaret for slepebåtberedskapen i Nordområdene, på Vestlandet og på Sørlandet. Ved å overvåke og vurdere nåværende og framtidige faktorer som trafikksituasjonen, farvannene og værforholdene forsøker KV å planlegge og posisjonere slepebåtene sine gunstigst mulig, men per tid eksisterer det ikke noen objektiv metode eller dataprogram som kan bistå med dette. I stedet foretas flåteoptimaliseringen ad hoc gjennom valg tatt av en menneskelig operatør og basert på erfaring og kunnskap. Dette medfører subjektive avgjørelser og kan i verste fall føre til miljøkatastrofer og tap av menneskeliv, særlig ved uoversiktlige forhold og stor skipstrafikk. Objektive beregnende metoder implementert i et dataprogram vil være et nyttig verktøy for å bistå operatøren.

 

Slike metoder for dynamisk ressursallokering vil også være nyttige for flåteoptimalisering innen offshore. Med den planlagte, kraftige veksten i utbygging av olje- og gassfelt i Nordområdene vil også skipstrafikken øke kraftig det neste tiåret, for eksempel av plattformforsyningsskip (PSVer). De samme metoder og algoritmer som er tenkt utviklet for KVs slepebåter vil med små modifikasjoner også kunne benyttes for planlegging og dynamisk ressursallokering (reiserute, last, mannskap, logistikk, m.m.) av PSVer og andre flåter av skip innen offshore. Metodene vil kunne redusere kostnader, sikre miljøet, og medføre økt profitt for selskapene.

Vitenskapelig sammendrag

An important challenge within the offshore industry and sea traffic preparedness is how to plan and optimise the positioning of a fleet of vessels in a dynamic, everchanging environment such that operating costs and risks related to health, the environment, and safety are reduced, whilst services and profit are improved. In Norway, the Norwegian Coastal Adminstration runs a vessel traffic service centre in the town of Vardø that is responsible for a fleet of tugs patrolling the northern coastline of Norway. Tug fleet optimisation algorithms can be designed to solve the problem of dynamically positioning such a fleet of tugs in order to mitigate the risk of oil tanker drifting accidents. In this project, we modelled the tug fleet optimisation problem in both 1D and 2D and developed new methods for solving it, including 14 different variants of a receding horizon genetic algorithm as well as several variants of a receding horizon mixed integer programming algorithm. We also developed two evaluation heuristics for measuring the performance, or merit, of such algorithms. The algorithms were tested for a large number of simulation scenarios. Extending the original project description, we also re-implemented the receding horizon genetic algorithm in a more suitable programming language and studied parallelisation of genetic algorithms and pseudo-random number generators. The work resulted in several conference presentations and seven publications, far exceeding the target of two publications. Research on fleet optimisation has continued after the project ended through the work of a PhD candidate expected to complete his work late 2016. In addition, the knowledge, skills, and methods gained and developed during the project have led to further research funding in other research areas as well as integration in research-based education both at the bachelor and master level at Aalesund University College.

Metode

Cybernetics, Optimisation, Operations Research, Artificial Intelligence, Computational Intelligence, Genetic Algorithms, Model Predictive Control, Receding Horizon Control, Mixed-Integer Programming, Modelling, Simulation.

prosjektdeltakere

prosjektleder
Aktiv cristin-person

Robin Trulssen Bye

  • Tilknyttet:
    Prosjektleder
    ved Institutt for IKT og realfag ved Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet

Hans Georg Schaathun

  • Tilknyttet:
    Prosjektdeltaker
    ved Institutt for IKT og realfag ved Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet

Mikael Strømme Tollefsen

  • Tilknyttet:
    Prosjektdeltaker
    ved Institutt for IKT og realfag ved Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet

Siebe Bruno van Albada

  • Tilknyttet:
    Prosjektdeltaker
    ved Institutt for IKT og realfag ved Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet

Brice Assimizele

  • Tilknyttet:
    Prosjektdeltaker
    ved Institutt for havromsoperasjoner og byggteknikk ved Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet
1 - 5 av 5

Resultater Resultater

A Simulation Study of Evaluation Heuristics for Tug Fleet Optimisation Algorithms.

Bye, Robin Trulssen; Schaathun, Hans Georg. 2015, Springer. NTNUVitenskapelig Kapittel/Artikkel/Konferanseartikkel

Evaluation of splittable pseudo-random generators.

Schaathun, Hans Georg. 2015, Journal of functional programming. NTNUVitenskapelig artikkel

DRAMA - Dynamic Resource Allocation with Maritime Application.

Bye, Robin Trulssen. 2014, NTNUNettsider (opplysningsmateriale)
1 - 5 av 17 | Neste | Siste »