View
10
Download
0
Category
Preview:
Citation preview
Labour Market Oriented Curriculum Programme – LMOCP, 2009/2010
Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
Skripta namijenjena specijalizantima
Fakulteta za pomorstvo u Kotoru, Univerziteta Crne Gore
Doc. dr Sanja Bauk Mr Nikola Konjević
Kotor, a.g. 2009/2010
Sadržaj: Apstrakt............................................................................................................................................ 2
Abstract............................................................................................................................................ 3
Napomena autora........................................................................................................................... 4
1. Uopšteno o lukama.................................................................................................................... 5 1.1. Definicije luka..................................................................................................................... 6 1.2. Vrste luka............................................................................................................................. 7 1.3. Luka Kotor, putnička luka................................................................................................ 10
2. Aktuelna lučka reforma prema preporukama Svjetske banke............................................. 12 3. Preporuke Svjetske banke za reformu luka zemalja u razvoju............................................ 14 4. Modularan pristup problemu................................................................................................... 15 5. Alternativne upravljačke strukture i modeli vlasništva u luci.............................................. 19 6. Integracija luka u globalne logističke lance............................................................................ 21 7. Luke kao centri industrijskih klastera...................................................................................... 25 8. Hibridni aranžmani u upravljanju lukom............................................................................... 26 9. Interakcije luka sa lučkim gradovima...................................................................................... 28
9.1. Interakcija luke sa lučkim gradom, primjer luke Kotor................................................ 29 9.1.1. Osnovna svojstva trenda kruzinga............................................................................... 31 9.1.2. Luka Kotor, kruzing luka............................................................................................... 33
10. Različiti vlasničko-upravljački modeli u lukama: prednosti i nedostatci.......................... 35 10.1. Osvrt na upravljanje lukom Kotor................................................................................ 41 11. Osnovni razlozi za sprovođenje lučkih reformi.................................................................. 45 12. Reforma rada u lukama........................................................................................................... 46 12.1. Potencijalni efekti reforme rada..................................................................................... 51 13. Reforma u Luci Kotor............................................................................................................. 54 Zaključna razmatranja.................................................................................................................... 57
Reference.......................................................................................................................................... 58
Teme seminarskih radova............................................................................................................. 59
Pitanja............................................................................................................................................... 59
Prilozi................................................................................................................................................ 63
2
Apstrakt:
U skripti Harmonizacija lučkih operacija – sa osvrtom na luku Kotor, razmatrana je
problematika harmonizacije lučkih operacija i aktuelnih zahtjeva globalnog tržišta
lučkih usluga. U tom kontekstu, pored opštih naznaka tipa definicija i podjela
luka, date su neke bitne preporuke Svjetske banke po pitanju reforme vlasničke,
upravljačke i organizacione strukture u lukama zemalja u razvoju, odnosno,
zemalja u tranziciji. Navedeni su osnovni razlozi zbog kojih se preporučuje
prestruktuiranje luka u svim navedenim pravcima. Takođe, poentirane su neke
od potencijalnih prednosti i nedostataka pojedinih vlasničko-upravljačkih modela
luka.
U ovom kontekstu, luka Kotor je pozicionirana sa stanovišta njene uloge
putničke, odnosno, kruzing luke u Mediteranu, kao i sa stanovišta njenog
vlasničko-organizacionog prestruktuiranja, tokom proteklog perioda i u bližoj
budućnosti.
Ključne riječi: luka, luka Kotor, Svjetska banka, reforma
3
Abstract:
The mimeographed notes Harmonizing port operations - with a case of Port of Kotor as
an example, consider the problems of harmonizing port operations with the actual
requirements at the global market of port services. In this context, besides the
basic remarks like ports definitions and their diversification are, the main
recommends of the World Bank due to the reform of the ownership,
administrative and management structures in the ports in the developing
countries, i.e. transitioning countries, have been given. The main reasons why the
actual port reform is recommended, in all previously mentioned directions, have
been quoted. Some of the potential advantages and disadvantages of each actual
port ownership-administrative model have been given, as well.
Within this context, port of Kotor has been positioned from the aspect of its
role as a passenger, i.e. cruising port in the Mediterranean, as well as, from the
aspect of its ownership-administrative reform during the recently pasted period
and in the forthcoming future.
Key words: port, port of Kotor, World Bank, reform
4
Napomena autora:
Skripta Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor, namijenjena je
specijalizantima Fakulteta za pomorstvo u Kotoru, Univerziteta Crne Gore, a
nastala je kao rezultat rada autora na projektu Labour Market Oriented Curriculum
Programme1.
Projekat je podržan, u finansijskom smislu, od strane organizacije WUS-Austrija,
a u stručnom, od strane Fakulteta za pomorstvo i promet u Portorožu,
Univerziteta u Ljubljani (Slovenija).
Nadamo se da će skripta biti od koristi specijalizantima Fakulteta za pomorstvo,
kao i drugim istraživačima u ovoj oblasti.
Autori
1 Više o projektu Labour Market Oriented Curriculum Programme - LMOCP, možete pronaći na Internet
sajtu: http://www.fzp-lmocp.ac.me
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
5
1. Uopšteno o lukama
Nastanak luka se vezuje za dan kada je čovjek sagradio prvo plovilo – splav.
Tada su nastale i prve prirodne luke, kao potreba da čovjek na pogodnom mjestu
zakloni svoje plovilo od nevremena i zaštiti ga od neprijateljskih napada. Tako
da su prve luke na obalama mora, ustvari, bile prirodne uvale zaštićene ili
zaklonjene od vjetrova i morskih valova u kojima su se brodovi, gotovo uvijek,
mogli sigurno skloniti.
Istorija luka počinje sa gradnjom luka, koja je jačanjem proizvodnih snaga i
povećanjem razmjene dobara, započeta u zemljama na obalama Sredozemnog
mora. Novija istorija luka započeta je zahvaljujući velikim geografskim otkrićima,
tako da se poznati svijet brzo širio, pomorska plovidba postajala je sve duža, a
brodovi sve veći.
Savremeni pojam - luka, ispunjen je kompleksnim sadržajem, tako da ga je teško
definisati, a da se pritom izbjegnu određene aproksimacije. Međutim, radi
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
6
sticanja okvirnog uvida u to što se sve podrazumijeva pod pojmom luka,
navešćemo nekoliko njenih uobičajenih definicija.
1.1. Definicije luka
Sve definicije, bez obzira na međusobne razlike, obuhvataju uglavnom geografski
aspekt (luka je mjesto ..., bazen ..., prostor ..., itd.), prometno-saobraćajni aspekt
(luka kao stjecište prometa, spajanje sa drugim granama saobraćaja), tehnički
aspekt (skup uređaja, lukobrana, obala, itd.) kao i pravni aspekt luke.2
Neke od definicija luke, koje neizostavno uključuju apstrahovanje pojedinih od
brojnih savremenih značenja ovog pojma, bile bi:
o Luka je dio mora zaštićen od vjetrova, talasa (valova) i morskih struja, u
koji brodovi mogu bezbjedno uploviti i vršiti ukrcaj i iskrcaj (robe i/ili
putnika), podvrći se eventualno potrebnim popravkama, ili samo naći
zaklonište.
o Luka je sa hidrografskog i navigacionog aspekta dio mora, jezera, rijeke ili
kanala, prirodno ili vještački zaštićen od vjetrova, jačih talasa i struja,
uređena tako da se brodovi u njoj mogu zakloniti, ukrcavati i iskrcavati
putnike i teret, popuniti zalihe i posadu, te popraviti eventualne kvarove i
oštećenja.
o Luka, odnosno, pristanište je vodeni i sa vodom neposredno povezani
kopneni prostor sa izgrađenim i neizgrađenim obalama, lukobranima,
uređajima, postrojenjima i drugim objektima, namijenjenim za pristajanje,
sidrenje i zaštitu brodova, ukrcaj i iskrcaj putnika i robe, uskladištenje i
ostale manipulacije robom; proizvodnju, oplemenjivanje, doradu robe i 2 Opširnije: N. Konjević, Luka - spojnica pomorskog i kopnenog saobraćaja - Aktuelna pozicija
crnogorskih luka, Pomorstvo, Kotor, br. 19, jun 2003. godine, str. 12-14
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
7
ostale privredne djelatnosti tipa stvaranja dodatnih vrijednosti (added values,
eng.), koje su sa ovim djelatnostima u međusobnoj ekonomskoj,
saobraćajnoj i/ili tehnološkoj vezi.
U našoj praksi uobičajno je i prihvaćeno stanovište da se pod pojmom luka
smatra luka smještena na obali mora. No, u nastavku, navodimo i precizniju
definiciji pomorska luka, koja je nastala u zemljama koje imaju razvijenu lučku
infrastrukturu i na rijekama, odnosno, jezerima.
o Pomorska luka je morski i sa morem neposredno povezani kopneni
prostor sa izgrađenim i neizgrađenim obalama, lukobranima, uređajima,
postrojenjima i drugim objektima namijenjenim za pristajanje, sidrenje i
zaštitu brodova, jahti i čamaca, ukrcaj i iskrcaj putnika i robe, uskladištenje
i ostale manipulacije robom, proizvodnju, oplemenjivanje, doradu robe i
ostale privredne djelatnosti koje su sa ovim djelatnostima u međusobnoj
ekonomskoj, saobraćajnoj i/ili tehnološkoj vezi.
1.2. Vrste luka
Luke možemo podijeliti prema više kriterijuma. Ovdje potenciramo podjelu luka
koju susrećemo u radovima prof. Jelinovića3, a koja je saglasna, uglavnom, sa
podjelom koju navode autori Turina i Dobrinčić :
1) Prema veličini i funkciji u robnoj razmjeni: lokalne, regionalne, nacionalne,
međunarodne i svjetske luke;
2) Prema vrsti prometa: uvozne, izvozne, razvozne i tranzitne luke; prema
tome da li u njima preovladava prva, druga ili treća kategorija prometa;
3 Z. Jelinović, Ekonomika prometa, Sveučilište u Zagrebu, Ekonomski Fakultet, 1978. godina, str. 347
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
8
3) Prema vrsti tereta: opšte4 - univerzalne za linijski, odnosno, generalni
teret; posebne - specijalizirane za pojedine vrste masovnih tereta (nafta
- petrolejske luke, ugalj, žitarice, drvo i sl.);
4) Prema svrsi kojoj služe na: putničke, teretne, mješovite, ribarske,
turističke, trgovačke, industrijske;
5) Prema efektu rada: brze, sporije;
6) Prema značaju u privredi jedne zemlje: glavne i sporedne;
7) Prema namjeni: opšte, trgovačke, ratne i sportske;
8) Prema mjestu na kojem su smještene: obalne, estuarske, lagunske,
unutrašnje i ostrvske (otočne);
9) Prema vodostaju: otvorene (pri svakom vodostaju), zatvorene ili plimne
(otvorene samo pri visokom vodostaju);
10) Prema dužini zadržavanja robe: tranzitne , terminalske (u kojima se roba
skladišti na duže vrijeme radi otpreme, prerade ili potrošnje);
11) Prema provenijenciji i destinaciji tereta: međunarodne (univerzalne i
specijalizovane) i nacionalne;
12) U odnosu na putnike: lokalne, regionalne, nacionalne i međunarodne
putničke;
13) Prema posebnoj namjeni: industrijske, brodogradilišne i brodoremontne
luke, luke za bunkerovanje, ferry-luke, predluke i sl.
Za ovakvu podjelu može se reći da spada u domen teorijske, jer danas luke ne
pripadaju samo jednoj vrsti, već, uglavnom, većem broju navedenih vrsta.
U saobraćajnom smislu je luka «spojnica» između pomorskog i ostalih vidova
saobraćaja, kako je to i prikazano na slici 1.
4 Op. a.: Neki pojmovi su prilagođeni našoj jezičkoj varijanti.
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
9
Slika 1. Luka kao spona između vodnog (pomorskog, riječnog, kanalskog),
kopnenog (drumskog, željezničkog) i vazdušnog saobraćaja
U kontekstu definisanja pojma i vrsta luka, nezaobilazne su marine i pomorsko-
putničke luke:
o Marina je luka (prirodno/vještački zaštićena), namijenjena za
vez/sidrenje i servisiranje čamaca i jahti; prevashodno za potrebe
nautičkog (rekreacionog) turizma.
o Pomorsko-putnička luka je vodeni i sa vodom neposredno povezani
kopneni prostor sa izgrađenim i neizgrađenim obalama, lukobranima,
uređajima, postrojenjima i drugim objektima, namijenjenim za pristajanje,
sidrenje i zaštitu putničkih brodova, ukrcaj i iskrcaj putnika (tj. putničkim
terminalima); prostor osposobljen za eventualne opravke i snabdijevanje
broda svim potrepštinama (gorivo, mazivo, pijaća voda, hrana i sl.) za
predstojeće putovanje.
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
10
1.3. Luka Kotor, putnička luka
Luka Kotor je određena geografskim položajem na sjeveroistočnoj hemisferi
Zemlje: 18°46΄36˝E /42°26΄27˝N. Nalazi se na jugoistoku Jadranskog mora, na
kraju Bokokotorskog zaliva, u neposrednom je kontaktu sa urbanim jezgrom
starog grada Kotora (slika 2).
Slika 2. Luka Kotor
U nastavku će biti izložene osnovne tendencije kretanja broja putnika kroz luku
Kotor u 20. i početkom 21. vijeka. Podaci o ostvarenom broju putnika, dostupni
u Istorijskom arhivu Kotor, datiraju od 1925. godine.5
Broj putnika 1925. godine je iznosio 31.524, dok je u 1930. godine, povećan na
64.988. Period (1925–1930) karakteriše povećanje broja putnika sa indeksom
rasta većim od sto za sve, izuzev za 1927. godinu. Mjesečne oscilacije su uočljive,
tako su mjeseci u kojima se ostvari najveći promet putnika, skoro po pravilu, juli
ili avgust.
5 Opširnije: N. Konjević, Luka Kotor u Funkciji prometa putnika, ...
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
11
Analiza obrađenih podataka o broju putnika, koji su preko luke Kotor odlazili u
druge luke, prvenstveno međunarodne i dolazili iz njih, za peiod (1946-1994),
pokazuje sledeće karakteristke:
o Evidentne su oscilacije broja putnika za čitavi vremenski period, sa
izuzetkom perioda (1953–1963), kada je prosječan promet putnika na
godišnjem nivou bio 289.940 putnika. Ovaj pod-period predstavlja
godine sa najvećim ostvarenim prometom u luci;
o Pod-period (1990 – 1994) je razdoblje sa najmanjim efektima poslovanja.
Odnos između broja putnika koji su dolazili, ili odlazili iz Kotora, takođe se
mijenjao. U prvom analiziranom razdoblju (1946 - 1966), broj putnika koji su
svake godine dolazili u Kotor, bio je veći od broja putnika koji su odlazili iz
Kotora. U periodu (1966 - 1974), više putnika je odputovalo nego što je
doputovalo u Kotor. Razdoblje (1974 – 1994) karakterišu nestabilne zakonitosti
u pogledu tendencija u broju putnika koji su dolazili ili odlazili u/iz Kotora:
o Ekstremne vrijednosti po ukupnom broju putnika, za čitav period,
ostvarene su: 1965. godine, sa 351.400 putnika (od kojih su 177.223
doputovali i 174.17 odputovali) i 1992. godine, u kojoj nije bilo nikakvog
prometa putnika, zbog sankcija Savijeta bezbijednosti UN.
Period (2000 – 2008), karakteriše promjena u strukturi vrste brodova (teretna
komponenta zastupljena sa 100 brodova u 2000. godini, svedena je na 24 broda
u 2004. godini, da bi u 2005. godini pružanje usluga teretnim brodovima, kao
djelatnost, prestala da egzistira u luci). Istovremeno, može se reći da se o
putničkoj komponenti dominantno govori kao o turističkoj, pošto se radi o
pružanju usluga brodovima na kružnim putovanjima (slika 3, koja prikazuje
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
12
ostvareni promet putnika u luci Kotor, najbolje ilustruje ovu konstataciju6).
Takođe, broj nautičkih plovila je povećan sa 75 u 2000. godini, do broja koji
prelazi 1000 (za godine 2006, 2007 i 2008). Rekordan broj jahti zabilježen je
2007. godine (1.205 jahti, na kojima se nalazilo 5.751 turista).
11688
128
100 100
154 155
177
228
0
50
100
150
200
250
broj
bro
dova
Ostvareni promet putničkih brodova u luci Kotor
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 Slika 3. Ostvareni promet putnika u luci Kotor, za period (2000 - 2008)
Tokom daljeg izlaganja, ponovo ćemo se vratiti na luku Kotor, sa stanovišta
njene korelacije sa gradskim jezgrom u neposrednom zaleđu, tj. na luku Kotor
kao turističku (kruzing) luku, u kontekstu savremenih kretanja na svjetskom,
odnosno, evropskom tržištu lučkih usluga, te zahtjeva koje ono postavlja. U tom
pravcu, prvo ćemo razmotriti ukratko aktuelne opšte preporuke za
prestruktuiranje i razvoj luka zemalja u razvoju, odnosno, u tranziciji, prema
viđenju Svjetske banke (iz 2001. godine).
2. Aktuelna lučka reforma prema preporukama Svjetske banke
Savremeni proces industrijske reforme je veoma složen. Mnoge zemlje sprovode
korjenite institucionalne reforme koje pomijeraju granice između javnog i 6 Slika izrađena na bazi podataka: “Luka Kotor”a.d.
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
13
privatnog sektora (slika 4). Uspješna privatizacija luka, mogla bi da oslobodi
vladu, u principu, bilo koje zemlje u razvoju, od nepotrebnih troškova, kroz
oslobađanje fondova za u socijalnom smislu neophodnije programe, kroz
oslobađanje uskih grla u ekonomskom i trgovinskom razvoju, kao i kroz
motivisanje razvoja nove regulative vezane za zaštitu životne sredine, poboljšanje
uslova rada radnika u lukama, povećanje lučke nautičke bezbjednosti i slično.
Slika 4. Šematski prikaz savremene institucionalno-vlasničke reforme luka
Prednosti od savremenih lučkih reformi, koje bi uživali njeni glavni stejkholderi
(vlada, transportni i terminalski operateri, brodari, izvoznici/uvoznici, korisnici
lučkih usluga), rezimirane su na sledeći način:
o Vlada – Na makroekonomskom nivou, trebalo bi da se poveća spoljno-
trovinska konkurentnost zemlje, kroz smanjivanje transportnih troškova,
a posebno troškova lučkih usluga, te kroz poboljšanje lučke efikasnosti na
relaciji more-kopno i obrnuto. Na mikroekonomskom nivou, trebalo bi
da se umanji finansijsko opterećenje nacionalnog budžeta, transferisanjem
dijela lučkih investicija i operativnih troškova u domen privatnog sektora,
što bi posledično povećalo prihod usled oslobađanja aktive.
o Transportni i terminalski operateri - U troškovnom smislu,
odgovarajuća reforma bi uslovila mnogo efikasnije lučke operacije i
usluge, te daleko efikasnije korišćenje lučkih transportnih sredstava i bolje
pozicioniranje luke u smislu njene konkurentnosti na transportnom
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
14
tržištu, kao i otvaranje više poslovnih mogućnosti u sektoru razvoja
(razvoj kontejnerizacije, npr).
o Brodari, izvoznici/uvoznici - Reforma bi uslovila smanjenje lučkih
troškova, uslijed daleko efikasnijeg obavljanja lučkih operacija; zatim,
manje vozarinske rate, manje troškove izvoza i veću konkurentnost na
stranim tržištima.
o Korisnici lučkih usluga - Niže cijene lučkih usluga, bolji i jednostavniji
pristup širem asortimanu istih, povećanje konkurentnosti među
ponuđačima - sve bi to bile pozitivne konsekvence odgovarajuće reforme
luke, kada su u pitanju njeni korisnici.
U Kolumbiji, na primjer, liberalizacija tržišta rada, uporedo sa transferisanjem
velikog dijela lučkih usluga u domen privatnog sektora, rezultirala je velikim
poboljšanjem produktivnosti, u relativno kratkom vremenskom roku, nižim
lučkim tarifama i vrlo atraktivnim povraćajem novca za koncesionare.
Slično prethodnom primjeru, u Argentini, poboljšanja koja su uslijedila nakon
davanja pod koncesiju terminala u Buenos Aires-u, bila su impozantna: lučki
troškovi i brodske tarife su bili znatno smanjeni, radna produktivnost je
učetvorostručena, sa povećanjem obima prometa za oko 50%.
3. Preporuke Svjetske banke za reformu luka zemalja u razvoju
Svrha preporuka, odnosno, posebno razvijenog alata Svjetske banke za lučku
reformu, je da omogući političarima da donose efikasne odluke u cilju
sprovođenja održivih i promišljenih reformi u javnim institucijama, koje inače
obezbjeđuju, usmjeravaju i regulišu lučke usluge u zemljama u razvoju. Naime,
svrha ovog alata je da obezbijedi podršku rukovodiocima lučkih i drugih
odnosnih, javnih službi, u sledećem:
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
15
o Da razumiju potrebe, izazove i rizike koje mogu da donesu reforma i
institucionalne promjene, a koje su uslovljene promjenama u poslovnom
okruženju, odnosno, promjenama u načinu rada susjednih, konkurentskih,
luka;
o Da odaberu pravu, između različitih opcija učešća privatnog sektora i da
analiziraju implikacije u slučaju realizovanja međusobno zavisnih
operativnih, regulatornih i zakonodavnih poslova od strane javnih i
privatnih partnera;
o Da pripreme zakone, ugovore i interne ugovore o korišćenju (zakupu),
kako bi se što efikasnije upravljalo učešćem privatnog sektora;
o A, sve ovo radi lakšeg upravljanja sprovođenjem tranzicije, uz povećanje
učešća privatnog sektora.
Ovaj model je razvijen na skupu najboljih internacionalnih praksi, tj. pozitivnih
iskustava sakupljenih u lukama širom svijeta, nakon sprovođenja ovakvih
reformi. Reformom ovog tipa se, dakle, pretpostavlja uključivanje privatnog
sektora, a da to ne ide na uštrb javnog. Alat je namijenjen, prije svega, lučkoj
javnoj upravi, a potom, kompanijama koje su neposredni izvršioci lučkih usluga,
brodarskim kompanijama, lučkim konsultantima, kompanijama koje koriste
lučke usluge, istraživačima i drugima koji su zainteresovani za ovu predmetnu
oblast.
4. Modularan pristup problemu
Alat za reformu luka u zemljama u razvoju, koji je razvila Svjetska banka, čini
osam modula.
Prvi modul, koji je ujedno okvirni modul, predstavlja polaznu osnovu za
korišćenje preostalih sedam modula i obuhvata sledeće:
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
16
o Poslovno okruženje luke;
o Algoritam sprovođenja lučke reforme:
Definisanje ciljeva reforme;
Definisanje koncepta reformske politike;
Definisanje modaliteta uključivanja privatnog sektora;
Sagledavanje oblika eventualnog previđanja javnih interesa;
o Utvrđivanje finansijske osnove:
Finansijske implikacije lučke reforme;
Prilagođavanje zakonskog okvira;
Odgovornost prema zaposlenima;
Vremensko raspoređivanje transakcija;
Pripremanje transakcija;
o Povezivanje prethodnog:
Strateške pripreme;
Zakonska usklađivanja;
Utvrđivanje pravila;
Priprema transakcija.
Prvi, okvirni modul, predstavlja svojevrstno stablo odlučivanja i osnova je za
pristupanje reformi, odnosno, razmatranje i pristupanje sprovođenju u praksu
sledećih modula.
Drugi modul se odnosi na razvoj luka u konkurentskom svijetu, tj. na: uloge lučkih
funkcija i podsticanje dinamike luka u 21. vijeku. Oni koji razrađuju ovaj modul,
prije svega, treba da su u stanju da pozicioniraju sopstvenu luku u kontekstu
njenog istorijskog i tekućeg razvoja, kao i da shvate glavne trendove koji će
oblikovati luke budućnosti.
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
17
Treći modul, koji se odnosi na pronalaženje odgovarajuće strukture luke obuhvata:
opis različitih lučkih struktura i vlasničkih modela, te identifikaciju njihovih
prednosti i slabosti. Oni koji se bave ovim modulom, treba da su u stanju da
donesu odluke po pitanju najefikasnijih i najizvodljivijih vlasničkih i
organizacionih struktura odnosnih luka, vodeći računa o specifičnostima
nacionalnih ekonomskih, političkih i socijalnih okvira u kojima se vrši
prestruktuiranje.
Četvrti modul, razmatra mogućnosti lučke reforme, kroz: njihov opis, identifikovanje
potencijalnih prednosti i nedostataka, određivanje institucionalnog i
zakonodavnog okvira, strategije implementacije, očekivanih rezultata i sl. Onaj
ko se bavi ovim modulom, trebalo bi da je u poziciji da preduzme korake u
smislu razvoja konkretnih mjera lučke reforme, baziranih na lučko/državnoj
ekonomiji, finansijskim, političkim, socijalnim i drugim ciljevima.
Peti modul, koji se odnosi na finansijske implikacije lučke reforme, uključuje sledeće:
alociranje (preraspodjelu) rizika između pojedinih stejkholdera, identifikovanje
potencijalnih izvora finansiranja reforme, određivanje cijena lučkih usluga, kako
bi se ostvario odgovarajući prihod, u skladu sa ciljevima javne politike. Onaj ko
razrađuje ovaj modul, treba da shvata značaj lučkih finansija i njihovu
povezanost sa reformom, kao i da shvata kako finansijski rizici i koristi mogu da
variraju u zavisnosti od vrste lučke reforme koja će se sprovesti.
Šesti modul, koji je posvećen previđanju javnog interesa u lukama, podrazumijeva
sledeće: definisanje javnog interesa i njegovih elemenata, te opis modaliteta
njihovog eventualnog previđanja. Oni koji se bave ovim modulom, treba da
dostignu solidan stepen razumijevanja mehanizama i načina previđanja javnih
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
18
interesa, ulogu regulatornih tijela, inspekcijskih i nadzornih organa, potrebu za
redovnim izvještavanjem, kao i međuigru između konkurecije i regulative.
Sedmi modul, koji se vezuje za reformu rada u luci i odnosna socijalna pitanja,
podrazumijeva: razmatranje institucionalnog, zakonskog i industrijskog okvira za
sprovođenje reforme, uspostavljanje produktivnog dijaloga između lučkih
stejkholdera, racionalizaciju radne snage, prevazilaženje blokada i sl. Oni koji se
bave ovim modulom, trebalo bi da su u stanju da planiraju i sprovedu reformu
načina rada u luci, na način da tretiraju fer sve strane koje su u igri, uz suštinsko
postizanje efikasnosti i ekonomskog napretka.
Osmi modul, vezuje se za sprovođenje lučke reforme, to jeste, bavi se time kako od
koncepta stići do efikasne implementacije. Oni koji se posvete ovom modulu,
treba da shvate potrebu povezivanja svih brojnih elemenata koji ulaze u sastav
lučke reforme, kao i potrebu njihovog zajedničkog svođenja pod logičan
proceduralni slijed i u političkom smislu izvodljiv okvir, a sve u cilju postizanja
što veće uspješnosti u poslovanju luke.
Pored odjeljenja Svjetske banke za transport, u kreiranju prethodno navedenih
modula, tj. preporuka za svojinsko i poslovno prestruktuiranje luka zemalja u
razvoju, učestvovali su:
o International Maritime Associates (USA)
o Mainport Holding Rotterdam, Consultancy-Rotterdam Municipal Port
Management, The Netherlands (formerly known as TEMPO)
o The Rotterdam Maritime Group (The Netherlands)
o Holland and Knight LLP (USA)
o ISTED (France)
o AXELCIUM – Ingenierie et Regulation Financiere (France)
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
19
o Nathan Associates (USA)
o United Nations Economic Commission for Latin America and the
Caribbean (Chile)
o PA Consulting (USA) i dr.
Harmonizacija, odnosno prostorno-vremensko usklađivanje lučkih operacija, s
ciljem postizanja što efikasnijeg lučkog poslovanja, izvodljiva je, i uostalom
jedino ima smisla, ako se sagleda u širem konkurentsko-regulatornom,
ekonomskom, pravnom, političkom i socijalnom kontekstu. Stoga smo smatrali
da je važno, kao referencijalnim okvirom, poslužiti se ovim preporukama koje su
dale Svjetska banka i brojne druge, prepoznatljive organizacije koje se bave
pomorsko/lučkom problematikom, a između ostalog i aktuelnom reformom
luka.
Sa stanovišta potreba porejkta, na kome trenutno radimo - «Labour Market
Oriented Curriculum Programme» (LMOCP), ocijenili smo da su treći i sedmi
modul najinteresantniji, te ćemo ih u nastavku nešto detaljnije razmotriti.7
5. Alternativne upravljačke strukture i modeli vlasništva u luci
Savremeni lučki organizaciono-administrativni aranžmani pomijeraju granice
između javnog i privatnog sektora. Ova pomijeranja se javljaju kao rezultat sve
veće konkurencije na tržištu lučkih usluga. Tradicionalni načini poslovanja se
polako napuštaju i luka sve češće posluje kao komercijalni entitet na globalnom
tržištu. Dakle, globalno tržište diktira evoluciju lučkog institucionalnog okvira, uz
(re)definisanje uloga javnog i privatnog sektora u lučkom menadžmentu. Pri 7 Kompletan tekst svih osam modula sa preporukama Svjetske banke (2001) za institucionalno-
vlasničku reformu luka zemalja u razvoju, u elektronskoj formi, na engleskom jeziku, specijalizanti
Fakulteta za pomorstvo u Kotoru, mogu dobiti od autora skripte.
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
20
tome, obično se projektuje dugoročno učešće javnog sektora u razvoju luke.
Javni interes se vezuje za prostorno planiranje luke, lučkih operacija i razvoja
infrastrukture, dok privatni sektor igra ulogu u smislu obezbjeđivanja finansijskih
sredstava za razvoj infrastrukture i suprastrukture, opreme i sl. Vlada se obično
javlja u ulozi arbitra, tj. onog ko vrši pritisak na privatni sektor da ulaže u luku. U
igru se obično uključuju i globalni terminalski operateri, brodari, stivadori i drugi.
U nastavku slijedi nekoliko primjera iz prakse koji govore o principijelno lošim,
odnosno, dobrim pristupima ulaganju u određenu luku.
«Bijeli slon»
- «Bijeli slon» je naziv koji je svojevremeno, negdje 60-tih godina prošlog vijeka,
dobila luka Damietta u Egipru. Naime, uprkos za to vrijeme modernoj i moćnoj
infra i suprastrukturi, luka nije uspijevala da ostvari pozitivan poslovni bilans, sve
dok 70-tih godina, holandska kompanija Scan-Dutch, nije odlučila da kao svoju
luku u Istočnom Mediteranu, umjesto luke Cyprus, koristi luku Damietta. Dakle,
sama lučka infra i suprastruktura ne znače mnogo bez obezbijeđenih korisnika,
odnosno, akvizicije saobraćajnih tokova i svega pratećeg što (in)direktno utiče na
uspješnost lučkog poslovanja.
- U kontekstu pozitivnih primjera lučkog poslovanja, ovdje možemo navesti kao
primjer luke: Rotterdam, Antwerp, Marseilles, uz koje su razvijene industrijske
zone, tj. centri sa rafinerijama i petro-hemijskom industrijom.
- Kao negativan primjer, možemo navesti holandsku luku Erushaven, koja
uprkos modernim postrojenjima i velikim državnim subvencijama, nikada nije
postala uspješna. Glavni razlog je što ova luka nema prirodno zaleđe (hinterland,
eng.) koje bi privlačilo značajne hub saobraćajne tokove.
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
21
U mnogim lukama svijeta, danas javni sektor igra ulogu planera, facilitatora
(posrednika, onoga ko olakšava komunikaciju između različitih aktera lučkog
poslovanja) i regulatora, dok privatni sektor djeluje kao operater i onaj koji
doprinosi razvoju.
Ovdje treba naglasiti da je svojevrstna preraspodjela odgovornosti i ovlašćenja u
luci između javnog i privatnog sektora, dosada, uglavnom rezultirala zdravim
pragmatizmom. Drugim riječima, ono čemu se danas daje prednost su rezultati
(povećanje nivoa usluga, povećanje efikasnosti, poboljšanje raspodjele iz
ograničenih javnih fondova i sl.), a ne ideologija. Tako, u svijetu nalazimo
nekoliko primjera razvoja green field kontejnerskih terminala, uz inicijalnu
kapitalizaciju i/ili dokapitalizaciju privatnog sektora (Salalah-Oman i Vadhavan-
India, krajem 1990-tih).
Naime, trend je vrlo jasan: smanjivaće se učešće vlade u lučkoj industriji, osim u
izvanrednim situacijama, gdje će ona subvencionirati lučko poslovanje
kapitalnim ulaganjem u infrastrukturu, regulisanjem cijena, borbom «za tržište», a
ne «na tržištu», itd.
6. Integracija luka u globalne logističke lance
Luke su danas sastavni dijelovi globalnih logističkih lanaca. Javni interesi koje
one obezbjeđuju su sa lokalnog, izdignuti na nivo regionalnih i globalnih. Dakle,
sa svojinskim i administrativnim prestruktuiranjem luka i njihovim razvojem,
došlo je do tzv. globalne difuzije koristi koje one stvaraju.
U savremenom pomorskom poslovnom svijetu, alijanse globalne brodarske
industrije i globalne industrije (pružanja, realizacije) lučkih usluga - operatera,
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
22
imaju snažan uticaj na finansiranje, regulisanje i rad samih luka. U ovakvoj
konstelaciji, lučke vlasti su pred izazovom definisanja i postavljanja imperativa
javnih i lokalnih interesa.
Ono što je ovdje važno istaći je i to da se lučkim poslovanjem ne pružaju samo
usluge, već se povećava trgovinska razmjena i stvara se čitav spektar višestrukih
ekonomskih efekata lučkog poslovanja. U nastavku su dati neki primjeri
generisanja ovih višestrukih efekata lučke ekonomije.
Primjeri generisanja višestrukih efekata lučke ekonomije
o Petro-hemijska industrija;
o Usluge dodatnih vrijednosti:
Popravke i održavanje;
Pakovanje i prepakiranje;
Sortiranje, etiketiranje;
Testiranje i dr.
o Telekomunikacije;
o Bankarstvo;
o Veze sa kopnenim transportom i sl.
Nešto detaljniji šematski prikaz usluga dodatnih vrijednosti (value added services,
eng.), koje većina svjetskih luka danas nudi, dat je na slici 5.
U opštem slučaju, funkcionisanje luke kao čvorišta u transportnom lancu, zavisi
od njene lokacije, kao i od stepena ekonomskog i tehnološkog razvoja njenog
zaleđa.
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
23
Modeli savremene proizvodnje i potrošnje, u povećanoj mjeri koriste sistem
transporta, čak u znatno većoj od one koja bi se očekivala kao čist rezultat
trgovinske razmjene. Ovo ima za posledicu povećanje obima logističkih usluga u
lukama, vezano za rukovanje teretom, skladištenje, preradu, doradu i dr. Tako,
dakle, luke u sve većoj mjeri postaju dijelovi integralnog transportnog lanca.
Slika 5. Pregledni prikaz lučkih usluga dodatnih vrijednosti
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
24
U skup lučkih usluga dodatnih vrijednisti, uvršteni su: logistika dodatnih
vrijednosti (Value Added Logistics – VAD, eng.) i kapaciteti dodatnih vrijednosti
(Value Added Facilities – VAF, eng). Slika 5, upravo pokazuje usluge i kapacitete
koje sadrže jedan i drugi podskup. Dok, slika 6, koja slijedi u nastavku, pokazuje
stepen u kome pojedine vrste transporta (tereta) zahtijevaju VAL i VAF servise.
Legenda: Logistika dodatnih vrijednosti (Value Added Logistics – VAD, eng.) i kapaciteti dodatnih
vrijednosti (Value Added Facilities – VAF, eng.)
Slika 6. Potrebe za logistikom i kapacitetima u kreiranju lučkih usluga dodatnih
vrijednosti
Sa slike 6, jasno se vidi da generalni i kontejnerizovani teret zahtijevaju najveći
stepen dodatnih vrijednosti logističkog tipa, dok ih rasuti i tečni teret zahtijevaju
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
25
u znatno manjoj mjeri. Slična je situacija i sa Ro-Ro transportom. Kada su u
pitanju kapaciteti neophodni za stvaranje dodatnih vrijednosti lučkih usluga,
onda je najzahtjevniji Ro-Ro transport, potom kontejnerski i transport
generalnog tereta, a na poslednjem mjestu, ponovo, dolaze tečni i rasuti teret.
7. Luke kao centri industrijskih klastera
Kao rezultat ciljne razvojne politike, neke luke su danas centri industrijskih
klastera. Industrijski klasteri su geografski koncentrisane privatne kompanije, koje
predstavljaju svojevrstan vid lanca vrijednosti, međusobno se potpomažu i
obezbjeđuju zajednički rast, kroz povećanje produktivnosti, smanjenje troškova
transakcija, podsticanje tehnoloških inovacija, stimulisanje formiranja novih
poslovnih spin-off-ova i slično.
Nekoliko značajnih, u lukama skoncentrisanih industrijskih klastera, razvijeno je
tokom proteklih 50-tak godina (Rotterdam, Yokohama, Antwerp, Hamburg,
Marseilles, Huston i dr). Na primjer, u Rotterdam-u, ono što je potpomoglo
razvoj petro-hemijskih industrijskih klastera, je jako dobro razvijena veza u
zaleđu sa nalazištima nafte i gasa u Sjevernom moru.
U Colombo-u je recimo, zahvaljujući privatnoj inicijativi, razvijena jako efikasna
industrijska mreža i posledično vrlo frekventne just-in-time (JIT) kratke
kontejnerske linije u regionu.
U nastojanju da obezbijede uspješnost u poslovanju, luke moraju intenzivno da
rade na razvijanju dodatnog skupa usluga (servisa), u cilju stvaranja dodatnih
vrijednosti: franšiza (ovlašćenja za prodaju nekog proizvoda na određenoj
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
26
teritoriji), licenciranja, lizinga, procjena marina, ispunjavanja zahtjeva za
osiguranjem, pružanja telekomunikacionih, bankarskih i niza drugih usluga.
Napori u pravcu stvaranja dodatnih vrijednosti, primjer luke Rotterdam
- U Rotterdam-u postoje tri tzv. distripark centra, koji su ustvari visoko-
specijalizovani logistički centi, opremljeni najsavremenijom informaciono-
komunikacionom tehnologijom. Ovi centri obezbjeđuju just-in-time (JIT) uslugu,
po nižim cijenama. Zatim, obezbjeđuju čitavu paletu dodatnih vrijednosti:
(pre)pakiranje, sortiranje, etiketiranje, fakturisanje, promptno obezbjeđivanje
uvozno-izvozne dokumentacije i drugo.
- U Rotterdam-u, takođe, postoje i trgovinski, distributivni i marketinški centri
(Trade, Distributive & Marketing Centers – TDMC, eng.), koji su ustvari
specijalizovani centri u kojima se susreću proizvođači i trgovci iz evropskih i ne-
evropskih zemalja. Svaki od TDMC pruža proizvođačima podršku, u smislu
savjeta za njihovo prilagođavanje potrebama tržišta, zahvaljujući proizvodnim i
marketing stručnjacima koji su tu prisutni, stručnjacima za finansije, raznim
vladinim agencijama, specijalizovanim za različite industrijske grane i različita
geografska područja.
8. Hibridni aranžmani u upravljanju lukom
Pod hibridnim aranžmanima u upravljanju lukom, podrazumijeva se zajednički
angažman lučke uprave, terminalskih operatera/kompanija specijalizovanih za
rukovanje raznim vrstama tereta, brodara i drugih, prevashodno u
konkurentskim uslovima, ne samo između luka, već i unutar same luke. Ovakvi
aranžmani su danas nezaobilazni u većini svjetskih luka.
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
27
U uslovima globalizacije tržišta usluga pojedinih aktera u lučkom poslovanju i
operacijama, prisutan je problem monopolističkog ponašanja pojedinih
kompanija, te se u takvim situacijama vlada obično javlja kao arbitar, odnosno,
kao onaj entitet koji na određeni način, obično regulatoran, sprečava
monopolističko ponašanje.
U nastavku je dat pregled najmoćnijih terminalskih operatera, stivadora i
brodarskih (kontejnerskih) kompanija u svijetu. U pojedinim regionima, može se
pojaviti opasnost od dominacije jedne određene kompanije. U takvim
slučajevima se lučka uprava, ili čak sama vlada zemlje kojoj luka pripada, kako je
prethodno rečeno, mora angažovati u suzbijanju monopola.
(I) Najveći operateri na (kontejnerskim) terminalima u svijetu:
o Hutchinson International Terminals;
o International Container Terminals Systems;
o Maersk/Sea Land;
o P&O Ports;
o PSA Corporation i dr. Izvor: Journal of Commerce, no. 02/00, Edition 78.
(II) Najveće stivadorske kompanije u svijetu:
o Hutchinson Port Holdings (Hong Kong);
o P&O Ports (Australia);
o International Container Terminal Services (Philippines);
o Stevedoring Services of America (USA);
o PSA Corporation Ltd. (Singapore);
o Eurogate (Germany) i dr. Izvor: Mainport News Rottherdam, October (2000)
(III) Najveći kontejnerski prevoznici u svijetu:
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
28
o Maersk/Sealand: 298 brodova (682 000 TEU);
o Evergreen Group: 134 broda (318 000 TEU);
o P&ONedlloyd: 124 broda (302 000 TEU);
o Hanjin/DSR Senator Line: 80 brodova (246 000 TEU);
o Mediterranean Shipping Co.: 130 brodova (229 000 TEU) i dr. Izvor: Mainport News Rottherdam, October (2000)
9. Iterakcije luka sa lučkim gradovima
Luke i gradovi čiji su one dio, interreaguju u više pravaca: ekonomskom,
socijalnom, kulturnom, ekološkom i dr. Svaki proces lučke reforme treba da
uzme u obzir povezanost između ciljeva same luke i lučkog grada. Transportna
integracija, tj. transfer tereta, putnika i/ili saobraćajnih sredstava sa mora na
kopno i obrnuto, je esencijalna lučka funkcija, koja se ne odvija u izolaciji. Lučka
čvorišta, sa multi-modalnim mogućnostima, često su povezana sa razvojem
urbanih centara u njihovom neposrednom zaleđu, zatim, posledično, kao rezultat
povratnog procesa, u znatnoj mjeri generišu zaposlenost, industrijsku aktivnost i
u krajnjoj instanci – regionalni razvoj.
Mnogi veliki gradovi su nastali, zapravo, kao lučki gradovi. Kasnije sa
industrijalizacijom i povećanjem obima i složenosti transporthih usluga, tj. kako
su luke postale prostorno zahtjevnije (space-intensive, eng.), tako su se postepeno
izmiještale iz samih gradova ka periferiji, u većini slučajeva. Izuzetak je recimo
luka Barcelona, koja je i dalje ostala u starom gradskom jezgru (Barceloneta), ali
na uštrb šetališta i plaža u samom gradu. U svakom slučaju, postoji težnja da luke
budu, ipak, u nekoj pristojnoj blizini grada, prije svega, s intencijom smanjenja
troškova transporta.
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
29
Ono što je ovdje važno je, da i gradske i lučke vlasti treba da izvrše određeni
uticaj u pravcu uspostavljanja intermodalne transportne infrastrukture i
organizacije.
9.1. Iterakcije luke sa lučkim gradom, primjer luke Kotor
Geografski položaj i prirodni uslovi, uticali su da život na prostoru današnjeg
Kotora i njegove okoline, bude od davnina usmjeren ka moru i njegovim
potencijalima. Ne ulazeći u pojedinosti vezane za događaje iz dalje istorije,
navodimo činjenicu da je Kotor održavao pomorsko-trgovačke veze sa
Dubrovnikom, još u 13. vijeku, o čemu postoji sačuvan ugovor iz 1279. godine.
Kotor je, takođe, održavao veze ovog tipa i sa Barijem i Ankonom, o čemu
svjedoče dokumenta iz 14. vijeka, itd.
Međutim, potonuće poslednjeg bokeljskog jedrenjaka, 1902. godine, u
Biskajskom zalivu, označilo je simbolički kraj perioda slave bokeljskog
pomorstva. Krajem 19. i početkom 20. vijeka, bokeljski pomorci su bili
prinuđeni da traže zaposlenje na parobrodima austro-ugarskog Loyd-a u Trstu.
Loyd-ovi parobrodi su u to vrijeme održavali redovan putnički saobraćaj između
Trsta i Kotora. U isto vrijeme, bio je razvijen i lokalni pomorski saobraćaj kroz
Bokokotorski zaliv, posebno između Kotora i Herceg-Novog.
Lučice i pristaništa u Bokokotorskom zalivu imali su značajno mjesto i ulogu u
razvoju ovog područja sve do 60-tih godina. Posebno mjesto pripadalo je luci
Kotor i dijelom luci Risan, preko kojih se odvijao glavni teretni i putnički
saobraćaj sa ostalim dijelovima jadranske obale.
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
30
Period (1960-1965), karakteriše dosta ujednačen nivo prometa putnika u
kotorskoj luci (oko 28 000 na godišnjem nivou). Međutim, izgradnja jadranskog
magistralnog puta, 1966. godine, značila je praktično, gubljenje dotadašnje
funkcije luke Kotor. Istovremeno dolazi do ukidanja lokalnih brodskih linija, čije
putnike preuzima drumski saobraćaj.
Sedamdesetih godina prošlog vijeka, razvoj nautičkog turizma na Mediteranu,
reflektovao se i na kotorsku luku. Međutim, 1979. godine, Kotor je zadesio
katastrofalan zemljotres, koji je znatno oštetio luku i njenu infrastrukturu.
Izgradnja nove obale i sanacija postojeće, okončana je 1982. godine, čime su
stvoreni uslovi za prihvat kruzing brodova i osavremenjeni vezovi za jahte.
Slika 7. Prostorna segmentacija luke Kotor
Segmentacija, tj. namjena akvatorijuma i teritorija luke Kotor, prikazana je na
slici 7. Uočavamo da su funkcije luke inkorporirane u urbanu sredinu, tako da je
interakcija između građana i luke ostala nepromijenjena vijekovima, o čemu
svjedoči i organizovanje tradicionalne «Bokeljske noći». Te avgustovske večeri
deševa se defile specijalno dekorisanih i osvjetljenih barki koje u nizu plove
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
31
zalivom, dočaravajući aktuelna događanja ili objekte. Tada desetine hiljada ljudi
sa obale prate defile, a potom se sele u grad, gde se nastavlja bogati kulturno-
umjetnički program.
Takođe, dio luke namijenjen je za vezove plovila domaćeg stanovništva, a
gradski park je u neposrednom kontaktu sa dijelom operativne obale koja se sada
koristi za vez izletničkih brodova. Ulaz/izlaz u luku je istovremeno i ulaz na
javni gradski parking i taksi servis.
9.1.1. Osnovna svojstva trenda kruzinga
Porast obima potražnje i ponude na svjetskom tržištu kruzing putovanja,
podstakao je industrijsku proizvodnju u domenu brodogradnje, kao i
projektovanja i izgradnje putničkih terminala. Takođe, prisutno je i povećanje
obima aktivnosti u dijelu pomorsko-turističkih (uslužnih) djelatnosti.
Osnovna obilježja trenda kruzinga, bila bi:
o Masovnost i dostupnost sve širim socio-ekonomskim slojevima;
o Povećanje dimenzija i gabarita brodova (cca 300 m dužine preko svega,
kapaciteta preko 3 000 putnika, zapremine preko 10 000 BRT i sl.);
o Relativno kratko trajanje prosječnog turističkog kruzing aranžmana
(obično manje od 7 dana);
o Striktno definisani i sofisticirani paketi usluga, koji podrazumijevaju all-
inclusive izletničke aranžmane prilagođene relativno kratkom boravku u
jednoj luci (oko 5 časova, otprilike);
o Prilagođavanje lučke infrastrukture mega-brodovima;
o Projektovanje i izgradnja putničkih terminala i sl.8
8 Vlaho Đurković, Razvoj Dubrovnika kao luke ticanja u kruzing-turizmu i projekat razvoja luke
Dubrovnik, Nautički turizam, Naše more, 54(1-2), 2007, str. 32-41
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
32
U cilju postizanja što boljih efekata od kruzing turizma, preporučuje se
povezivanje svih subjekata, uključenih u formiranje turističkog proizvoda. Dakle,
bilo bi više nego korisno povezivanje javnog i privatnog sektora; povezivanje
lučkih i gradskih vlasti, predstavnika javnih saobraćajnih i komunalnih preduzeća,
turističkih agencija, privatnih ponuđača turističkih usluga, i drugih. Ovo
udruživanje bi se moglo realizovati u okviru upravljačkog centra za kružna (kruzing)
putovanja (Đurković, 2007), koji bi imao organizovan i ciljni marketinški nastup,
stvarao određeni imidž kruzing destinacije kontrolom kvaliteta i cijena usluga,
bavio se osmišljavanjem i obogaćivanjem turističke ponude, proučavanjem
strukture korisnika i nivoa njihovog zadovoljstva pruženim uslugama i drugim
sličnim aktivnostima.
Odgovor na pitanje: Koje servise nudi jedna kruzing luka? – možemo pronaći,
primjera radi, na oficijelnom Web sajtu luke Portsmouth (UK) -
⟨www.portsmouth-port.co.uk/pas-senger-port⟩, u stavkama, koje su u
informatičkom smislu jako dobro podržane, sledeće:
o Planiranje putovanja (uz pomoć više raspoloživih softvera);
o Priprema putovanja (redosled pripremnih radnji pred put);
o Raspoloživost i cijena parkinga za putničke automobile u luci;
o Vremenske prognoze;
o Vektorske mape;
o Brodovi: rute, servisi;
o Konekcija: drum, željeznica;
o Mogućnosti ostavljanja prtljaga;
o Publikacije i informativni lifleti;
o Mjenjačnica i sl.
Većina putničkih luka Zapadne Evrope na Internetu ima slične ponude sa kojima
izlazi pred potencijalne korisnike.
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
33
9.1.2. Luka Kotor, kruzing luka
Luka Kotor s aspekta destinacije kruzing turizma spada u Mediteransko tržište, u
kojem je Jadran jedan sektor. Ono što zasigurno daje prednost Mediteranu u
odnosu na ostale kruzing destinacije je mogućnost pristajanja u neposrednoj
blizini gradskih jezgara, tako da se putnici na kružnim putovanjima mogu za
kratko vrijeme upoznati sa mnoštvom velelepnih zdanja, crkava, remek djela, i
ostalim jedinstvenostima primorskih gradova. Mediteranski tip klime je posebna
povlastica za putnika na kruzing putovanju, jer čitavu obalu basena karakterišu
vrela sušna ljeta i tople vlažne zime. Kao i u mnogim dijelovima Mediterana,
temperature u decembru i januaru rijetko kad iznose 10°C, dok padavine koje su
karakteristične za jesen i zimu, uglavnom čine kratki pljuskovi koji ubrzo bivaju
smijenjeni vedrim i čistim nebom. Treba napomenuti da Mediteran svakoga
impresionira svojim zadivljujućim plažama, ljepotom priobalnog pejzaža, čistom
i prozračnom morskom vodom, raznovrsnošću rasa, jezika, naroda, folklora,
ukusnih jela, muzike, temperamenta, prijateljskih lokala u kojima vas dočekuju
ljudi vedrog duha i dobrog raspoloženja.
Na bazi kratke analize mediteranskog kruzing tržišta u 2002. godini, uočavamo
da je 47 prisutnih operatora, sa 101 brodom, ostvarilo 2.231 putovanje, na
kojima je bilo 1,7 miliona putnika9. Zapadni Mediteran je kao sektor ostvario
najveći obim usluga (više od 40%), dok se za krstarenje po Crnom moru
opredijelilo svega 3,5 hiljada putnika (1%). Uočavamo da je drugi sektor po
ostvarenom obimu Jadransko more, zatim slijede: Atlantska ostrva, Egejski
sektor, transfer kroz Mediteran, Zemlje Levanta i na kraju Crno more.
9 The Association of Mediterranean Cruise Port: Yearbook 2003/2004, pp. 7.
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
34
Kotor ima veoma dugu tradiciju luke na kružnim putovanjima na Jadranu. Preko
njega se putem izleta aktivira kulturna ponuda Cetinja i turističko–ugostiteljska
ponuda Svetog Stefana. Upisom područja Kotora u svjetsku prirodnu i kulturnu
baštinu UNESCO-a, a Boke Kotorske u listu naljepših zaliva svijeta, Boka je
marketinški na najbolji način preporučena na tržištu kružnih putovanja10. Nakon
zemljotresa 1979. godine, rekonstrukcijom operativne obale u Kotoru i
naknadnim investicijama 2001. godini, u cilju povećanja dubine uz obalu,
stvoreni su uslovi za prihvat većih brodova koji učestvuju na kružnim
putovanjima, što se direktno odražava na finansijske efekte koji se ostvaruju
pružanjem usluga u luci i izvan nje, a koji spadaju u kategoriju vanpansionske
potrošnje.
Podsjetićemo, da su definisani preduslovi koji razlikuju matične luke i luke pri-
stajanja, sa ciljem boljeg razlikovanja operacija i logističkih potreba udruženja
javnih i privatnih organa za promovisanje kružnih putovanja, preusmjeravanje
tokova putnika, kao i povećanje nivoa zadovoljenja potreba putnika. Na bazi
takvih kriterijuma u nastavku je ocijenjena pozicija luke Kotor11:
o U domenu preduslova (aerodrom i vazdušni pristup, turistička infrastruktura,
kopneni prevoz) ispunjeni su svi uslovi i za matičnu luku i za luku
pristajanja;
o U domenu atrakcija apsolutno su zadovoljeni svi neophodni i poželjni
kriterijumi; 10 Nešto više o Kotoru, kao gradu Svjetske kulturne baštine, možete pronaći, između ostalih izvora i na
oficijelnom Web sajtu Turističke organizacije Kotora:
⟨http://www.tokotor.com/crnogorski/o%20kotoru.html⟩
11 N. Konjević, M. Radulović, Luka Kotor, idealna kruzing luka – šansa i mogućnost , Zbornik radova
sa okruglog stola na temu: »Tržište kružnih putovanja i turistička ponuda Crne Gore«, Kotor, 10. jun
2004. godine, str. 39-52
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
35
o Kod lučkih postrojenja smatra se poželjnim posjedovanje putničkog terminala
za matične luke, što luci Kotor nedostaje. Za opsluživanje broda postoje
svi preduslovi;
o U domenu upravljanja, s obzirom da je luka Kotor sa statusom stalnog
pomorskog graničnog prelaza, organi državne vlasti su u funkciji tokom
24 časa.
Iako je luka Kotor, jedina Luka Crne Gore, specijalizovana za prihvat i otpremu
brodova i turista, ovaj vid turističke ponude nije dovoljno shvaćen, dok mu je u
dosadašnjim marketinškim aktivnostima poklanjala gotovo nikakva pažnja.12
10. Različiti vlasničko-upravljački modeli u lukama: prednosti i nedostatci
Nakon kratkog osvrta na luku Kotor, kao putničku luku, odnosno, kruzing
destinaciju i njenu korelaciju sa srednjevjekovnim, u kulturno-istorijskom smislu
bogatim gradskim jezgrom u zaleđu, vratimo se opštim preporukama Svjetske
banke u vezi vlasničko-upravljačke reforme luka.
U ovom kontekstu, treba razmotriti prednosti i nedostatke nekih glavnih
administrativno-vlasničkih modela luka i prema tome se opredijeliti za onaj, koji
bi bio najprihvatljiviji, u datoj situaciji, tj. sa stanovišta posmatrane luke.
U opštem slučaju, u okviru lučkog sistema djeluje jedna, ili više organizacija
(firmi), koje obavljaju sledeće uloge:
12 Zaključci okruglog stola, na temu: »Tržište kružnih putovanja i turistička ponuda Crne Gore«,
Kotor, 10. jun 2004. godine, Zbornik radova, str. 55-56 /Okrugli sto su organizovali: Fakultet za
turizam i hotelijerstvo i „Luka Kotor“ a.d./
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
36
o Javljaju se kao vlasnici lučkog zemljišta (kao suštinske vrijednosti, budići
da se savremeni svijet susreće sa oskudicom zemljišta, tj. nedostatkom
prostora), te kao vlasnici, oni treba da nude različite usluge (servise)
privatnim subjektima;
o Javljaju se kao regulatori ekonomskih aktivnosti i operacija;
o Bave se planiranjem budućih operacija i kapitalnih investicija;
o Javljaju se kao oni koji obezbjeđuju kapacitete i servise za nautičke
potrebe;
o Djeluju kao marketinški promoteri lučkih servisa i ekonomskog razvoja;
o Zatim, kao oni koji su zaduženi za rukovanje teretom i njegovo
skladištenje;
o Te naposlijetku, djeluju u smislu obezbjeđivanja niza dodatnih lučkih
usluga.
Ono što nas, u ovom kontekstu, zanima su različiti modeli vlasništva i
upravljanja lukom, sa stanovišta njihovih osnovnih prednosti i nedostataka.
Stoga u nastavku slijedi odgovarajući pregledni prikaz.
Prednosti i nedostatci različitih modela upravljanja lukom
(I) Javne luke koje su u potpunosti u vlasništvu i pod upravom lokalne, nacionalne ili
regionalne vlasti (Public Service Ports – PSP, eng.)
Prednosti:
- Razvoj infrastrukture i suprastrukture, kao i rukovanje teretom, su u nadležnosti jedne
institucije, tj. pod jedinstvenom su upravom.
Nedostatci:
- Privatni sektor nema nikakvog, ili ima veoma ograničen udio u rukovanju teretom.
- Prisutna je neefikasnost i nefleksibilnost u rješavanju problema zapošljavanja radnika. Lučka
administracija je glavni poslodavac u luci.
- Prisutan je nedostatak (međunarodne) konkurencije, što dovodi do neefikasnosti.
- Javlja se neracionalno korišćenje raspoloživih resursa, ili se nedovoljno ulaže u luku zbog
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
37
indiferentnosti (nezainteresovanosti) vlasti, ili nedostatka sredstava u budžetu.
- Operacije nisu usmjerene ka korisnicima i tržištu.
- Prisutan je nedostatak inventivnosti.
(II) Luke kod kojih su infrastruktura i suprastruktura u javnom vlasništvu, dok lučki rad
realizuje privatni sektor (Tool Ports – TP, eng.)
Prednosti:
- Ulaganje u lučku infrastrukturu i opremu (posebno onu na operativnoj obali, tj. na liniji
razgraničenja brod-obala) je isključivo u nadležnosti javnog sektora, čime se izbjegava
mogućnost udupljavanja kapaciteta.
Nedostatci:
- Lučka administracija (uprava) i privatne kompanije dijele poslove rukovanja teretom
(podijeljene operacije – split operations, eng.) što nerijetko dovodi do konfliktnih situacija.
Pošto privatni operateri ne raspolažu glavnom opremom, oni nastoje da funkcionišu kao pool-
ovi rada i obično se ne razvijaju u firme sa stabilnim bilansom stanja. Ovo stvara nestabilnost i
neizvjesnost po pitanju budućeg razvoja ovih firmi i poslovanja same luke, u krajnjoj instanci.
(III) Luke čije je zemljište u javnom vlasništvu, dok su infrastruktura i suprastruktura, kao i
lučki rad, u vlasništvu, odnosno, nadležnosti privatnih kompanija (Landlord Ports – LP,
eng.)
Prednosti:
- Jedan subjekat (iz privatnog sektora) nadležan je za operacije rukovanja teretom i pritom
posjeduje prekrcajnu mehanizaciju. Terminalski operateri su u principu lojalni luci i teže da
ulažu u opremu, što je obično rezultat dugoročnih ugovora sa lukom. Privatne kompanije
specijalizovane za rukovanje teretom, spremne su da iziđu u susret zahtjevima tržišta.
Nedostatci:
- Prisutan je rizik od prekomjernog povećanja kapaciteta, što može biti posledica pritisaka od
strane raznih privatnih operatera. Takođe, postoji rizik od loše procjene trenutka kada treba
povećati kapacitete.
(IV) Privatne luke koje su kompletno (uključujući i lučko zemljište) u vlasništvu privatnih
kompanija (Private Ports – PP, eng.)
Prednosti:
- Prisustvo maksimalne fleksibilnosti u odnosu na investitore i lučke operatere. Nema
direktnog miješanja vlasti. Vlasnici lučkog zemljišta omogućuju marketinški orjentisan razvoj
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
38
luke i tarifnu politiku.
- Prilikom prodaje lučkog zemljišta, vlasnici obično realizuju jako visoke cijene.
- Dobro strateški locirane luke, često omogućuju privatnim operaterima da šire spektar
aktivnosti.
Nedostatci:
- Može se javiti potreba da vlada oformi regulatorno tijelo koje će kontrolisati monopolističko
ponašanje u luci.
- Vlada ne može da učestvuje u kreiranju dugoročnih ekonomskih efekata od lučkog
poslovanja.
- U slučaju da želi da vrati lučko zemljište u svoj posjed, vlada mora obično da da ogroman
novac.
- Postoji čitav niz rizika od spekulacija lučkim zemljištem, od strane privatnih vlasnika.
U cilju rezimiranja gore izloženog, u nastavku će biti data matrica osnovnih
vlasničko-upravljačkih modela luka, u korelaciji sa ingerencijama javnog i
privatnog sektora u domenu lučke infrastrukture i suprastrukture, lučkog rada,
kao i drugih lučkih funkcija.
Osnovni modeli upravljanja lukom
Vrsta luke Infrastruktura Suprastruktura Lučki rad Druge funkcije
Public Service
Ports, eng. Javna Javna Javan Uglavnom javne
Tool Ports, eng. Javna Javna Privatan Javno/privatne
Landlord Ports,
eng. Javna Privatna Privatan Javno/privatne
Private Service
Ports, eng. Privatna Privatna Privatan
Uglavnom
privatne
Radi sticanja sveobuhvatnije slike o pojedinim upravljačkim modelima luka, u
nastavku je dato principijelno raščlanjenje lučke osnovne i operativne
infrastrukture, suprastrukture, kao i lučke opreme.
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
39
Lučka infrarastruktura, suprastruktura i oprema
o Osnovna infrastruktura:
Pomorski prilazni kanali;
Ulaz(i) u luku;
Lukobrani i izgrađena zaštita obale;
Ustave (brane);
Pristup luci s kopnene strane (putevi, tuneli);
Veza luke sa željeznicom u zaleđu;
o Operativna infrastruktura:
Unutrašnji lučki kanali;
Potporni (zaštitni) zidovi i nagibi (spustevi);
Putevi, tuneli, mostovi, petlje i drugo, unutar same luke;
Obalni zidovi, nasipi, pristaništa;
Uređaji za navigaciju, bove i svetionici;
Hidro-meteorološki sistemi;
Specijalne bove za sidrenje;
VTMS (Vessel Traffic Management Systems, eng.) – sistemi za upravljanje
pomorskim saobraćajem;
Patrolni i protivpožarni čamci;
Dokovi;
Lučko zemljište (isključujući suprastrukturu, izbetonirane i/ili kaldrmisane
površine);
Priključne saobraćajnice na glavnu drumsku infrastrukturu;
Konekcija sa glavnom željezničkom infrastrukturom (tzv. ranžirne stanice);
Suvi dokovi za opravku brodova;
o Lučka suprastruktura:
Pločnici (izbetonirane površine);
Terminalska rasvjeta;
Parkinzi;
Slagališta (otvorena) i skladišta (zatvorena);
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
40
Tankovi (rezervoari) i silosi;
Kancelarije;
Radionice za opravke;
Drugi objekti neophodni za izvođenje terminalskih operacija;
o Lučka oprema:
Tegljači;
Brodovi za pilotažu;
Bageri;
Prekrcajna mehanizacija na operativnoj obali;
Prekrcajna mehanizacija na terminalu i dr.
Ko su (pre)dominantni akteri u okvirima različitih modela upravljanja lukom,
prikazano je u matrici koja slijedi.
Dominantni akteri u okvirima različitih modela upravljanja lukom
(J – javni sektor; P – privatni sektor)
Public Service
Ports, eng. Tool Ports, eng.
Landlord Ports,
eng.
Private Service
Ports, eng.
Lučka
administracija J J J P
Nautičko
upravljanje J J J P
Nautička
infrastruktura J J J P
Lučka
infrastruktura J J J P
Suprastruktura
(oprema) J J P P
Suprastruktura
(zgrade) J J P P
Rukovanje
teretom J J J P
Pilotaža J/P J/P J/P J/P
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
41
Tegljenje J/P J/P J/P P
Sidrenje J/P J/P J/P P
Bagerisanje J/P J/P J/P J/P
Ukoliko u prethodno prikazanoj matrici, pažljivo izbrojimo J polja (javni sektor)
i P polja (privatni sektor), dolazimo do zaključka da jednih i drugih ima
podjednako, odnosno, da se radi o tzv. half-share podjeli. Ovo bi moglo da
posluži kao svojevrstno polazište u definisanju optimalnog modela, u pravcu
čijeg ostvarivanja bi trebala da se sprovodi reforma određene luke.
10.1. Osvrt na upravljanje lukom Kotor U novijoj istoriji, upravljanje lukom Kotor, vezano je za institucionalni oblik
preduzeća koje je formirano za tu namjenu. Naime, nakon značajnih
investicionih ulaganja u stvaranje adekvatnijih uslova za prijem brodova i jahti,
nastalih kao posljedica sanacije oštećenja obale u katastrofalnom zemljotresu iz
1979. godine, Opština Kotor, u čijoj nadležnosti je bilo i upavljanje morskim
dobrom na ovom području, osnovala je posebno preduzeće za gazdovanje
lukom. Radna Organizacija «Luka Kotor», kao privredni i pravni subjekt, osnovana
je Odlukom Skupštine opštine Kotor od 12. jula 1988. godine, sa ciljem da
upravlja lukom Kotor i drugim lukama na području Opštine, sa pripadajućim
morskim dobrom. Kasnije izmjene u zakonodavstvu uslovile su i promjenu
naziva preduzeća u Društveno preduzeće, koje je odlukom Skupštine opštine, od 27.
januara 1992. godine, organizovano kao Javno preduzeće «Luka» Kotor.
Postojeće Akcionarsko društvo, za usluge u međunarodnom pomorskom
saobraćaju «Luka Kotor» - Kotor, registrovano je u skladu sa Zakonom o
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
42
privrednim društvima, dana 13. septembra 2002. godine. Sadašnji status i pravni
subjektivitet proistekao je iz transformacije društvenog preduzeća13 u skladu sa
Zakonom o svojinskoj i upravljačkoj transformaciji, iz perioda (1992–1995) i
usaglašavanjem sa Zakonom o privrednim društvima. U tom periodu, «Luka
Kotor» a.d. imala je 60 akcionara, od kojih su 4 pravna, a 56 fizička lica.
Akcionarsku – vlasničku strukturu, činili su: Fond za razvoj RCG, sa 35%
kapitala Društva; Opština Kotor, sa 22%; Fond PIO, sa 17%; Zavod za
zapošljavanje, sa 6%; te zaposleni i građani, sa 20% kapitala.
Bitnije aktivnosti na promjeni vlasničke strukture (privatizacija imovine
tranzicionih Fondova) započete su, shodno Planu privatizacije, 2003. godine kroz
model privatizacije traženjem strateškog partnera. No, iako je u kompaniji ovaj proces u
cijelosti završen donošenjem Odluke o dokapitalizaciji, model nije realizovan.
Značajna promjena u strukturi vlasništva sprovedena je 05. oktobra 2006.
godine, kada je izvršen prenos akcija sa Fonda za razvoj na Opštinu Kotor. Na
taj način Opština je postala većinski vlasnik, sa procentualnim učešćem od 57%.
Treba naglasiti da ni ostali modeli privatizacije, koji su bili planirani u
prethodnim godinama, nijesu dali rezultate, što za posljedicu ima činjenicu da još
uvijek nije dovršen proces privatizacije, te je i struktura akcijskog kapitala ostala
nepromijenjena, od 2006. godine.
Važno je naglasiti da se područje djelatnosti na kojem je preduzeće pružalo usluge
mijenjalo analogno nadležnostima vezanim za upravljanje morskim dobrom. Sa tim
u vezi, RO i DP «Luka» Kotor, te JP «Luka» Kotor, bilo je dato na korišćenje i
13 N. Konjević, Završena vlasnička i upravljačka transformacija JP „Luka“ Kotor, Pomorstvo, br. 6-7,
Kotor , septembar 1996. godine, str. 9-11
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
43
upravljanje morskom dobru u skladu sa Odlukom o morskom dobru14 . Naime,
morskim dobrom Opštine Kotor, smatrana je: «morska obala u granicama
utvrđenim ovom Odlukom: luke, lukobrani, navozi, nasipi, sprudovi, kupališta,
hridi, grebeni, izvori i vrela na obali, ušća rijeka koje se ulivaju u more, kanali i
cjevovodi spojeni sa morem i ostali dijelovi obalnog mora (ribarske poste i
slično) i njihovo podmorje».
Citiranom Skupštinskom Odlukom utvrđena je i pozicija Luke Kotor – luka
javnog saobraćaja, kao i obuhvat: dio izgrađene obale od restorana «Galion» do
parkirališta za putnička vozila do mosta; dio izgrađene obale od Centra za
kulturu do kraja parkirališta za putnička vozila u širini od mora do parkirališta (7
m); dio izgrađene obale zamišljenom linijom od parkirališta za putnička vozila do
mosta na rijeci Škurda uključujući i zgradu Lučke kapetanije pa sve do kraja
obale, gdje se nalazi svjetionik; dio obale od mosta na rijeci Škurda I, lučno oko
parka do mosta na rijeci Škurda II, u širini od 3 m od mora do kraja popločenog
dijela obale uključujući površinu koja zauzima objekat za snabdijevanje brodova
gorivom, dio vodenog prostora mora oivičen izgrađenom obalom, od restorana
«Galion», do desne obale rijeke Škurde II, zatim južno od zamišljene linije
povučene sa desne obale Škurde II, do zgrade Odjeljenja narodne odbrane
(Muo), na udaljenosti 50 m od obale, između restorana «Galion» i zgrade Odje-
ljenja narodne odbrane.
Pored ovog područja, Luci Kotor pripadale su i operativne obale, čija ukupna
dužina iznosi 603 m, sa površinom platoa od 1.734 m2, a koje su u osnovi
predstavljala pristaništa za brodove. Pored luke Kotor utvrđene su i slijedeće
posebne luke: ribarska luka Bigovo, sportska luka Dobrota i luka Lipci. 14 Odluka o morskom dobru, donesena je od strane Skupštine opštine Kotor, 1985. godine (Sl. list SRCG
br. 2/85 – Opštinski propisi )
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
44
JP «Luka» je gazdovalo cjelokupnim morskim dobrom opštine Kotor do sredine
mjeseca aprila 1992. godine, odnosno, do stupanja na snagu Zakona o morskom
dobru15 . Tim Zakonom, koji je i sada na snazi, je utvrđeno da morsko dobro, kao
državna svojina Republike Crne Gore (član 4, stav 1) u principu predstavlja
dobro u javnoj upotrebi, uz ograničenja koja mogu biti istim i samo tim
Zakonom propisana. Dakle, u vlasničkom smislu morsko dobro je u državnoj
svojini, sa mogućnošću uspostavljanja i privatnog vlasništva. Zakonom je
omogućeno da korisnik morskog dobra može da bude svako pravno, fizičko
domaće i strano lice.
Na osnovu člana 5, stav 2, Zakona o morskom dobru i člana 1, Zakona o javnim
preduzećima, Skupština Crne Gore donijela je Odluku o osnivanju Javnog
preduzeća za upravljanje morskim dobrom (JPMD).16
Na bazi ovako organizovanog upravljanja morskim dobrom JP «Luka» Kotor
sada se javlja kao korisnik dijela morskog dobra. Osnov za korišćenje je Ugovor17
između JPMD i JP «Luka» Kotor. Pomenutim ugovorom, JP «Luka» Kotor je
ustupljen na korišćenje dio luke Kotor «koji obuhvata zonu morskog dobra u
Kotoru od zgrade narodne odbrane ( Muo ) do otvorenog vaterpolo bazena, sa
kopna oivičeno jadranskom magistralom i putem Kotor – Prčanj, a na vodenom
dijelu, linijom koja spaja dvije navedene krajnje tačke». Takođe, preduzeću je
ustupljeno na korišćenje i morsko dobro na lokaciji Lipci u zahvatu koji
obuhvata skladište naftnih derivata «Jugopetrol» Kotor i morsko dobro u naselju
Bigovo, Donji Grbalj (šire područje pristaništa). Ugovorom o korišćenju
15 Sl. list SRCG, br. 14/92 , str. 199-201 16.Sl. list RCG, br. 25/92, str. 377 17 Ugovor o korišćenju morskog dobra, zaključen između: JP za upravljanje morskim dobrom Crne Gore –
Budva i JP «Luka» Kotor, br.49, od 10. marta 1993. godine
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
45
morskog dobra ostavljena je i mogućnost da se ostali dijelovi morskog dobra,
koji su prema Odluci SO Kotor sastavni djelovi luke Kotor, daju na korišćenje
putem zaključivanja posebnih ugovora.
Neposredno prije isteka desetogodišnjeg perioda, JPMD raspisuje tender za
korišćenje predmetnog morskog dobra i dolazi do problema koji se rješavaju na
nivou upravne i zakonodavne vlasti. U takvim okolnostima zaključuje se Aneks
V Ugovora o korišćenju morskog dobra, kojim se znatno mijenja i pozicija
preduzeća zbog smanjenja područja korišćenja luke (izuzeta je lokacija Nautičko
turističkog Centra, te je smanjen obuhvat akvatorija), uz znatno veću mjesečnu
nadoknadu. Po osnovu zaključenog Aneksa, JP za upravljanje Morskim dobrom
produžilo je pravo koriščenja morskog dobra Luci Kotor, do 17. maja 2010.
godine, uz mogućnost produženja, uz saglasnost ugovornih strana, za još pet
godina. To znači, da u skladu sa članom 31, Zakona o lukama18 (koji se odnosi na
tzv. prvenstvenu koncesiju) Luka Kotor, kao koncesionar, koristi morsko dobro
i obavlja djelatnost na osnovu Ugovora koji je zaključen prije stupanja na snagu
ovog zakona. Dakle, Luka Kotor nastavlja sa korišćenjem Luke i obavljanjem
djelatnosti sve do prestanka važenja koncesionog ugovora.
11. Osnovni razlozi za sprovođenje lučkih reformi
Logično se nameće pitanje: Koji su to razlozi zbog kojih se, ustvari, pristupa
lučkoj reformi u zemljama u razvoju? - Pregled nekih opštih razloga,
administrativnih, finansijskih i onih koji se tiču organizacije samog rada u luci i
politike zapošljavanja, dat je u nastavku.
18 Zakon o lukama, objavljen je u Sl. listu Crne Gore, br.51/08, od 22. avgusta 2008. godine
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
46
Razlozi za sprovođenje lučke reforme
Opšti razlozi:
o Poboljšanje lučke efikasnosti;
o Smanjenje troškova i cijena;
o Povećanje kvaliteta usluga;
o Povećanje konkurentske moći;
o Promjena odnosa prema klijentima (težnja da se bude više client friendly orjentisan u
poslovanju);
Administrativno-menadžerski razlozi:
o Depolitizacija javne lučke administracije;
o Smanjenje birokratije;
o Uvođenje koncepta upravljanja baziranog na izvršnosti;
o Izbjegavanje vladinog monopola;
Finansijski razlozi:
o Smanjenje javnih troškova;
o Privlačenje stranih investitora;
o Smanjenje komercijalnih rizika za javni sektor;
o Povećanje učešća privatnog sektora u nacionalnoj i regionalnoj ekonomiji;
Promjena politike zapošljavanja:
o Smanjenje javne administracije;
o Smanjenje lučke radne snage;
o Povećanje stepena osposobljenosti radnika;
o Povećanje uposlenosti privatnog sektora i sl.
12. Reforma rada u lukama
Jedan od najznačajnijih segmenata reforme luka, koja bi trebala da rezultira
savremenijim, efikasnijim i u finansijskom smislu profitabilniijim lukama, jeste
pitanje organizacije rada i radne snage u luci. Ovo je pitanje koje se podjednako
tiče lučke uprave i svih lučkih operatera.
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
47
Lučki rad – počev od rukovalaca kranovima i drugom lučkom opremom, do
stivadora i lučkih pilota, je ključ uspjeha i/ili neuspjeha poslovanja luke u
savremenim uslovima međunarodne, globalne, trgovinske razmjene.
Često se ovaj segment lučkog poslovanja – lučki rad, optužuje za neadekvatno i
neprofitabilno poslovanje luke, što u krajnjoj instanci ima negativne posledice po
cjelokupan nacionalni ekonomski rast i razvoj. Preveliki broj zaposlenih,
zastarjeli i neefikasan način rada u luci, loša obučenost i osposobljenost radnika
za pojedine poslove, njihova loša plaćenost i stoga nepouzdanost; najčešće se
navode kao razlozi za visoke troškove i neefikasnost u poslovanju mnogih luka.
Ovi problemi se često produbljuju zastarjelim upravljačkim praksama. Međutim,
luke i lučki rad ne egzistiraju izolovano, oni su sastavni dio okruženja i uslovljeni
su nacionalnom ekonomskom i trgovinskom politikom, promjenama na
(globalnom) tržištu usluga, tehnološkim napretkom i drugim.
Ključni faktori koji uslovljavaju reformu rada u luci su: konkurencija, pritisak
trgovinskih udruženja i političko djelovanje (slika 8).
Slika 8. Faktori koji uslovljavaju reformu rada u luci
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
48
Konkurencija među lukama na lokalnom i/ili regionalnom tržištu, ili pak
konkurencija između različitih operatera u okviru jedne luke, dovode javne
službenike, korisnike lučkih usluga i brodare u situaciju kada moraju da stvaraju
pritisak, odnosno, da zahtijevaju reformu rada, kako bi se povećala efikasnost i
smanjili troškovi.
Luka i trgovinska udruženja vrše pritisak u smislu da se žale na restriktivan rad u
luci (uključujući tu anahrone radne prakse, razne sporazume i propise), tj. na sve
ono što dovodi do većih troškova rada, niže produktivnosti i visokih cijena
lučkih usluga.
U prisustvu povećane konkurencije i pritisaka od strane trgovinskih udruženja,
stvara se politička platforma za djelovanje lučke uprave, u pravcu promjene
tradicionalnih režima rada u lukama, povećanja efikasnosti i efektivnosti, kao i
nivoa konkurentnsti.
Ovdje treba istaći i to, da je u savremenim uslovima poslovanja luke, koncept
port-to-port, zamijenjen konceptom door-to-door. Tako su, primjera radi,
konsignatori, koji se bave formiranjem i/ili rasformiranjem kontejnera, obično
daleko van lučkog područja, dok je s druge strane, veoma visok stepen
mehanizacije i automatizacije operacija u luci uticao na znatno smanjenje broja
lučkih radnika. Dodatno, sa povećanjem učešća privatnog kapitala u lučku
vlasničko-organizacionu strukturu, broj lučkih radnika je znatno smanjen,
otprilike za pola (na primjer, u Australiji, tokom protekle decenije, broj radnika
po jednom prekrcajnom mostu, smanjen sa 12 na 6, u smjeni).
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
49
U nastavku je dat pregledni prikaz ključnih promjena političe ekonomije unazad
nekoliko decenija, kao i uticaja koje su te promjene imale na organizaciju rada u
lukama.
Promjene u političkoj ekonomiji i njihovi uticaji na organizaciju rada u luci
Ekonomska politika Svojstva Krajnji rezultat
Ekonomska politika
poluautomatskog rada
(do sredine 1980-tih)
Međunarodna trgovinska
razmjena Radno-intenzivna tehnologija
- Sloboda u izboru sirovina,
finalnih proizvoda, usluga,
rada i sredstava, obično na
domaćem ili lokalnom nivou;
- Nacionalno tržište je obično
bilo rezervisano za domaće
proizvode;
- Nedovoljno efikasni
proizvodni modeli, zbog
odsustva međunarodne
konkurencije;
- Prisustvo trgovinskih
barijera;
- Restriktivna razmjena
valuta;
- Prisustvo biasa protiv izvoza
i dr.
- Jednofunkcijska vertikalna
mehanizacija nije tražila
visoku specijalizaciju rada;
- Prisustvo monopola u
rukovanju teretom i
skladištenju;
- Direktne i indirektne
subvencije;
- Porast plata, izbjegavanje
uvođenja novih tehnologija i
niska produktivnost, bili su
institucionalizovani, kao
mjere kojima su se štitili
interesi nacionalnih
proizvođača;
- Politički uticaj pri izboru i
nabavci lučke opreme;
- Ekspanzija radne snage,
uporedo sa povećanjem
potražnje za lučkim
uslugama;
- Fragmentacija lučkih
funkcija i registrovanje lučkih
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
50
radnika;
- Funkcionisanje po principu:
više – tereta, više – radnika i
sl.
Izvozno orjentisana ekonomska
politika (od sredine 1980-tih) Globalna trgovinska razmjena
Kapitalno-intenzivna
tehnologija
- Prestruktuiranje
ekonomskih aktivnosti,
smanjenje obaveza korisnika,
intenziviranje konkurencije,
tj. proizvođači na lokalnom
nivou susreću se sa
zahtjevima međunarodnog
tržišta;
- Sloboda u izboru sirovina,
finalnih proizvoda, rada i
sredstava, obično na
globalnom nivou;
- Prisustvo snažne
međunarodne konkurencije
usluga i dobara, zahtijevaju
upravo takav lučki rad koji će
odgovarati potrebama
korisnika.
- Luke treba da obezbijede
usluge koje su konkurentne i
komercijalno atraktivne;
- Povećanje produktivnosti i
smanjenje troškova, javljaju
se kao rezultat izlaganja
lučkog rada tržišnim
mehanizmima;
- Smanjenje radne snage: više
tereta – manje lučkih radnika;
- Programi obuke i
prekvalifikacije, s ciljem
poboljšanja sposobnosti
radnika i povećanja nivoa
radne bezbjednosti;
- Uvode se nove tehnologije i
organizacija rada;
- Radnici se uključuju u
donošenje (operativnih)
poslovnih odluka;
- Radnici se nagrađuju u
skladu sa tim koliko su
korisnici lučkih usluga
zadovoljni, te u zavisnosti od
individualno i grupno
uloženih napora i sl.
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
51
12.1. Potencijalni efekti reforme rada
U sklopu razmatranja vezanih za efekte reforme rada u lukama, u nastavku su
taksativno navedeni efekti i uslovi zapošljavanja, u skladu sa upravljačkom
politikom koja prati promjenu vlasničke strukture luke i porast zahtjeva na
globalnom tržištu lučkih usluga. Izvor ovog pregleda je UNCTAD «Comparative
Experiences with Privatization: Policy Insights and Lessons Learned» (1995).
Mogući uticaji efekata privatizacije luka na politiku zapošljavanja
i organizaciju rada u lukama
Efekti zapošljavanja Uslovi zapošljavanja Upravljačko-radničke relacije u
lukama
- Reklasifikacija poslova - Veća mobilnost radnika - Više naglašen
profesionalizam
- Novi modeli poslovanja
- Smanjene garancije kada je
u pitanju stalno zaposlenje, tj.
siguran posao
- Više diskrecionih prava top-
menadžera kod donošenja
odluka i kreiranja poslovne
politike
- Smanjenje broja zaposlenih
i mogućnost gubitka posla
- Potrebe za prekvalifikacijom
i podizanjem nivoa stručnosti
zaposlenih
- Veći naglasak na striktnom
sprovođenju odluka top-
menadžmenta
- Rodno-biasirana politika
zapošljavanja
- Duže radno vrijeme i/ili
povećanje radnog učinka
- Marginalizovan uticaj unija
radnika u određivanju visina
plata
- Diskriminacija predstavnika
radnika
- Plaćanje prema rezultatima,
ili zamrzavanje plata
- Pregovori o visini plate na
individualnoj, prije nego na
kolektivnoj osnovi
- Srednjeročno i dugoročno
povećanje prihoda, zavisno
od povećanja obima i nivoa
usluga, rasta i razvoja
- Gubljenje privilegija zbog
dužine radnog staža i stepena
službe;
- Gubitak prava na penziju;
- Krut stav menadžmenta po
pitanju neophodnosti
izvršnosti i poštovanja stroge
radne discipline zaposlenih;
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
52
privatnih firmi i dr. - Gubitak socijalnih beneficija
(stan, putni trškovi, dječiji
dodatci, zdravstveno
osiguranje i sl.);
- Obustava zabrane štrajka i
drugih (sličnih) akcija
zaposlenih.
- Argument efikasnosti je u
prednosti u odnosu na
socijalne ciljeve.
Neke od konstatacija u ovom UNCTAD-ovom pregledu, su naprosto neodržive.
Prije svega sa stanovišta humane dimenzije tehnološkog razvoja i humanog rasta.
Ovakav, prilično, nehuman odnos prema lučkim radnicima, koji diktiraju
globalni tranzicioni/privatizacioni programi je neprimjeren. Povećanje dužine
radnog vremena, ukidanje niza socijalnih beneficija, zamrzavanje i/ili smanjenje
plata (najčešće u uslovima inflacije), preferiranje izvršnosti radnika i poštovanja
stroge radne discipline, te prisustvo raznih vidova diskriminacije, ne samo u
lukama, već uopšte u poslovnom svijetu, ima niz kontraefekata. Prije svega,
prethodno navedeno se loše odražava na motivisanost radnika, tj. na njihovu
uključenost i zainteresovanost za uspješnost radnog procesa; zatim, rezultira
nizom psiho-somatskih poremećaja, koji se opet direktno i/ili indirektno
negativno odražavaju na sam radni proces. Dakle, ovakva politika zapošljavanja i
tretiranja radnika je štetna, prije svega, jer ugrožava ljudsko dostojanstvo, a
potom i ono zbog čega se sprovodi – povećanje produktivnosti, odnosno,
profita.
Neophodno je, dakle, konstruktivno uključivanje radne problematike u
sveobuhvatnu vlasničko-upravljačku reformu luka. Međunarodna federacija
transportnih radnika (International Transport Workers' Federation – ITF, eng.)
preporučuje uključivanje problema koji se tiču rada u luci, u sve nivoe lučke
reforme. ITF, tako, zahtijeva: stabilno, zadovoljavajuće zapošljavanje, razumne
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
53
plate, primjerene radne uslove, socijalnu sigurnost zaposlenih, obrazovne
treninge za zaposlene, obezbjeđenje zdravstvenog osiguranja, rad u bezbjednim i
ekološki odgovarajućim uslovima, demokratiju na radnom mjestu, oslobađanje
zaposlenih od diskriminacije po osnovu rase, religijske pripadnosti, socijalnog
statusa i/ili roda, oslobađanje od korupcije i prisile svake vrste od strane
poslodavaca i sl. S druge strane, od radnika i njihovih unija se, takođe, zahtijeva
odgovarajući angažman, u smislu: da moraju biti sposobni da objedine
kratkoročne i dugoročne interese radnika, da pronađu rješenja za prevazilaženje
socijalnih problema koji se javljaju kao posledica privatizacije, treba da se
prilagode novonastaloj konkurentskoj kulturi poslovanja, te da shvate potrebu za
uspostavljanjem novih relacija u procesu rada.
Dakle, samo pozitivnim, konstruktivnim djelovanjem svih strana uključenih u
procese reforme rada u luci, mogu se postići željeni efekti: veća efikasnost i
efektivnost lučkog poslovanja, uz povećanje konkurentnosti.
Takođe, na lučkim upravljačkim strukturama je da pronađu šeme upravljanja
ljudskim resursima koje će podržavati koncept humanog razvoja, odnosno,
dovesti ga u odgovarajuću korelaciju sa ekonomskim rastom. Koncept humanog
razvoja, budući da je višedimenzionalan, pored ekonomskog aspekta, obuhvata
čitav niz različitih oblasti ljudskog života: zdravlje i zdravstvo, obrazovanje,
zaštitu živote sredine, mogućnosti učešća u društvenom životu, zaštitu ljudskih
prava, mogućnosti za dostojanstven život, kulturne slobode i sl. Dvije osnovne
karakteristike humanog razvoja su: jačanje ljudskih kapaciteta (kroz poboljšanje
zdravlja, znanja i vještina) i korišćenje tih kapaciteta (u proizvodne svrhe,
aktivnosti u kulturnom, društvenom i političkom životu, za zabavu i dr). Humani
razvoj je, dakle, više od zdravlja, obrazovanja, pristojnog standarda života i
političkih sloboda. Iskustveno je potvrđeno da su povećanje proizvodnje i
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
54
bogastva, samo sredstva, a da krajnji cilj razvoja treba da bude boljitak za ljude.
U vremenu sveopšte globalizacije, kulturne različitosti i slobode, predstavljaju
dodatne dimenzije ljudskog blagostanja.19 Ipak, najveći problem humanog
razvoja u svijetu je siromaštvo, te s toga treba intenzivno raditi na njegovom
suzbijanju, prije svega pravednijom i humanijom raspodjelom ostvarenog
dohotka, u svim sferama privređivanja, pa tako i u sferi lučkog poslovanja.
13. Reforma u Luci Kotor
Nosilac reforme u Luci Kotor, u stvorenom zakonodavnom okviru, a shvatljivo i
na osnovu prethodnih izlaganja, je «Luka Kotor», a.d. U nastavku će biti izložen
rezime aktivnosti koje Uprava kompanije preduzima u tom pravcu.
Elaborat Smjernice razvoja Luke Kotor sa planskom projekcijom poslovanja “Luka Kotor”
a.d., za izborni period Odbora direktora 2009/20120, zasniva se na metodološkom
konceptu «Inoviranje započetog procesa revitalizacije Luke Kotor». Pri tom se
pošlo od saznanja od kojih, zbog naslovom utvrđene teme navodimo, samo
sledeće:
o Da Luka Kotor može da se nametne kao jedan od nosilaca razvoja
Opštine i Republike i da ostaje otvoreno pitanje u pogledu zadržavanja
takve uloge u narednom periodu;
o Da se u toku ovog perioda očekuje završetak lučke reforme u Crnoj Gori koja
podrazumjeva da će upravljanje Lukom Kotor preći u nadležnost
Državnih institucija.
19 UNDP, Institute for Strategic Studies and Prognoses – ISSP, Human Development Report for Montenegro,
Preuzeto sa Interneta: juna, 2009. godine
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
55
Oslanjajući se na dosada izrađene Studije i analize, smatramo da se kroz koncept
savremena putničko-turistička Luka Kotor, u kojoj bi dominaciju imale
usluge brodovima i turistima na kružnim putovanjima i korisnicima marinskih
usluga. Uporište nalazimo u tradiciji kompanije, kompetentnosti i upornosti
uprave, postignutim rezultatima u radu i verifikovanom kvalitetu usuga,
povoljnom pozicijom kod lokalne uprave; postojanjem definisanih pravaca
razvoja Luke i projektima stvorenim u tom pravcu. Vizija, misija i ciljevi Luke
Kotor, prikazani su na slici 920.
Slika 9. Prikaz vizije, misije i ciljeva Luke Kotor
20 N. Konjević, Optimalan strategija „Luke Kotor“, Godišnjak Pomorskog Muzeja u Kotoru, Kotor, 2003.
godine, str. 242
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
56
Ovdje citirani Zakon o lukama iz 2008. godine, definisao je Luku, kao: »dobro u
opštoj upotrebi od interesa za Crnu Goru, pri čemu je ona dostupna za
korišćenje, pod jednakim uslovima, svim zainteresovanim fizičkim i pravnim
licima u skladu sa Zakonom«. (član 2, stav 1).
U pogledu vlasništva razlikujemo vlasništvo nad zemljištem i infrastrukturom,
koje su u državnom vlasništvu, dok lučka suprastruktura može biti u svojini
pravnih i fizičkih lica.
Upravljanje lukama je regulisano na dva načina: 1. koji je vezan za luke koje su
proglašene za luke od nacionalnog značaja, kojima upravlja Organ uprave nadležan
za luke; 2. koji je vezan za luke od lokalnog značaja, kojima upravlja pravno lice
koje upravlja morskim dobrom (u konkretnom slučaju JPMD).
Dakle, model upravljanja lukom Kotor, zavisi od Odluke Vlade, koja će odrediti
da li je luka Kotor »luka od nacionalnog značaja« (član 7, stav 2). Tada će lukom
upravljati organ uprave. U suprotnom primjenio bi se drugi gore pomenuti
model.
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
57
Zaključna razmatranja:
Lučke operacije mogu biti prostorno-vremenski usklađene u samoj luci i u
odnosu na njeno okruženje, jedino ako se izvršavaju u skladu sa lučkim
vlasničko-organizacionim modelima koje diktiraju globalni tržišni mehanizmi. Da
bi sve one usluge koje luka pruža: bezbjedan i ekspeditivan saobraćaj i prihvat
(uključujući eventualno i remont) brodova, rukovanje teretom (ukrcaj/iskrcaj,
transport, skladištenje, (pre)pakiranje, uzorkovanje, sortiranje, etiketiranje,
preradu, doradu, reciklažu i sl., te ostale usluge stvaranja dodatnih vrijednosti
(bazirane na logističkoj i kapacitivnoj podršci), bile harmonizovane, luka mora da
ima izgrađenu odgovarajuću institucionalnu (vlasničko-upravljačku) strukturu i
da ima adekvatnu politiku zapošljavanja, koja je istovremeno u skladu sa
zahtjevima tržišta rada, ali i sa potrebama obezbjeđivanja održivog humanog
razvoja. Sve ovo ide uz pretpostavku da luka raspolaže savremenom infra i
suprastrukturom, kao i odgovarajućom opremom. Nezaobilazan faktor u
postizanju sklada u izvršavanju lučkih funkcija i operacija je i neposredno zaleđe
luke, koje bi po pravilu trebalo da je što razvijenije.
U cilju postizanja što harmoničnijih sveukupnih relacija u lučkom poslovanju,
savremene luke bi trebalo da pomjere granice između javnog i privatnog: u korist
privatnog, ali nikako na uštrb javnog. Dakle, nekako na obostranu korist,
posmatrano u dužem vremenskom periodu.
Što se tiče politike zapošljavanja, ona bi trebala da preferira stručnost i
ekspeditivnost radnika, u skladu sa zahtjevima globalnog tržišta rada, uz
obavezno uzimanje u obzir principa održivog humanog razvoja.
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
58
Takođe, proces harmonizacije lučkih operacija uključuje i lučke menadžment
informaciono-komunikacioni sisteme, koji postoje u svim većim lukama svijeta,
doprinoseći kvalitetu u donošenju odluka (obično služe kao podrška u
odlučivanju) i efikasnijem odvijanju čitavog spektra radnih procesa u lukama.
U prethodno navedenom, sadržani su neki od trendova razvoja luka budućnosti,
koji se moraju pratiti, kako bi se ostvarilo usklađivanje mnogobrojnih i često
simultanih lučkih funkcija i/ili operacija, pri čemu su savremene luke, najčešće,
integralni dijelovi globalnih logističkih lanaca i centi industrijskih klastera.
Reference:
[1] Alfred J. Baird, Port privatization: Objectives, Extent, Process and UK Experiences,
4th Annual World Ports Privatization Conference, London, 22-24th September,
1999.
[2] Antonio Eustache, Privatization and Regulation of Transport Infrastructure in 1990’s:
Successes and Bugs to Fix for the Next Millennium, The World Bank, 1999.
[3] Elizabeth McCallum, Privatizing Ports: A Legal Perspective, Privatization
International, November, 1999.
[4] Sanja Bauk, Inteligentni informacioni sistemi u optimizaciji rute u pomorskom i lučkom
transportu, Doktorska disertacija, Saobraćajni fakultet, Univerziteta u Beogradu,
2005.
[5] The World Bank – Transport Division, Port Reform Toolkit, October, 2001.
(CD)
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
59
Teme seminarskih radova21:
1. Reforma vlasničko-upravljačke strukture luka zemalja u razvoju
2. Reforma rada u lukama zemalja u razvoju
3. Poboljšanje nivoa usluga putničke luke
4. U pravcu poboljšanja informisanosti korisnika putničke luke
5. Informatičko-organizaciona podrška putničkoj luci
Pitanja:
1. Što se, uglavnom, podrazumijeva pod pojmom – luka?
2. Koje vrste luka znate? – Što im je zajedničko, a po čemu se razlikuju?
3. Navedite glavne razloge zbog kojih je luka Kotor danas putnička luka i neke
osnovne trendove kada je u pitanju broj putnika?
4. Luka je tranzitni čvor između kojih vidova saobraćaja? – Nacrtati šemu.
5. Koja su osnovna svojstva aktuelne reforme u lukama sa stanovišta njihove
vlasničko-organizacione strukture?
6. Ko je dao sveobuhvatne preporuke za reformu luka zemalja u razvoju i iz
koliko cjelina se one sastoje?
7. Koje cjeline, iz skupa preporuka Svjetske banke, su posebno razmotrene u
skripti i iz kojih razloga?
8. Koje su to prednosti, koje bi glavni stejkholderi u luci (vlada, terminalski
operateri, brodari, korisnici) imali od eventualne lučke reforme prema
preporukama Svjetske banke (iz 2001. godine)?
9. Navedite najmanje dva pozitivna primjera sprovedene reforme luka prema
preporukama Svjetske banke?
21 Opciono: Svaka od ponuđenih tema od 1 do 4, može da bude - ... - sa osvrtom na luku Kotor
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
60
10. Koje su sve svrhe sprovođenja reformi u lukama zemalja u razvoju, shodno
preporukama Svjetske banke?
11. Čime se bavi treći, a čime sedmi modul, u skupu preporuka Svjetske banke za
savremenu reformu u lukama?
12. Opišite ulogu luke kao integralnog dijela globalnog logističkog lanca.
13. Navedite neke od višestrukih ekonomskih efekata lučkog poslovanja.
14. Navedite najmanje pet opšte-logističkih usluga dodatnih vrijednosti.
15. Navedite najmanje pet integralnih usluga logističkog lanca iz opšteg skupa
lučkih usluga dodatnih vrijednosti.
16. Navedite najmanje pet lučkih usluga dodatnih vrijednosti kapacitivnog tipa.
17. Skicirajte graf i opišite potrebe za logističkom i kapacitivnom podrškom u
kreiranju lučkih usluga dodatnih vrijednosti, kada su u pitanju različiti vidovi
transporta (tereta: kontejnerizovani, generalni, rasuti, tečni, Ro-Ro)?
18. Opišite luku kao centar industrijskih klastera. - Što se podrazumijeva pod
industrijskim klasterima?
19. Što su distripark-ovi i TDMC-i? – Dati odgovor na primjeru luke Rotterdam.
20. Koje vrste hibridnih aranžmana u upravljanju lukom znate?
21. Kako luke u principu reaguju sa gradovima u svom (neposrednom) zaleđu?
22. Kako luka Kotor interreaguje sa gradskim jezgrom u njenom neposrednom
zaleđu?
23. Kako se vremenom mijenjala vlasničko-organizaciona struktura luke Kotor?
24. Koje usluge luka Kotor danas nudi korisnicima?
25. Koje je funkcije luka Kotor imala u prošlosti?
26. Koje sve usluge savremene putničke luke Zapadne Evrope nude svojim
korisnicima?
27. Što sve putnici mogu da saznaju (rezervišu) preko Interneta, kada su u pitanju
luke Zapadne Evrope (na primjeru luke Portsmouth, UK)?
28. Navedite neke od osnovnih trendova u razvoju kruzinga u 21. vijeku.
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
61
29. Opišite potencijalnu strukturu i načine djelovanja jednog upravljačkog
kruzing centra.
30. Kakve su to javne luke? – Koje su im osnovne prednosti i nedostaci?
31. Kakve su to tzv. Tool Ports (eng.)? - Koje su im osnovne prednosti i
nedostaci?
32. Kakve su to tzv. Landlord Ports (eng.)? - Koje su im osnovne prednosti i
nedostaci?
33. Kojem od aktuelnih vlasničko-organizacionih modela luka odgovara luka
Kotor?
34. Kakve su to privatne luke? - Koje su im osnovne prednosti i nedostaci?
35. Navedite najmanje pet stavki koje spadaju u lučku osnovnu infrastrukturu.
36. Navedite najmanje pet stavki koje spadaju u lučku operativnu infrastrukturu.
37. Navedite najmanje pet stavki koje spadaju u lučku suprastrukturu.
38. Navedite najmanje pet stavki koje spadaju u lučku opremu.
39. U kom odnosu su (približno) zastupljeni javni i privatni sektor kod tzv. Tool
Ports (eng.)?
40. U kom odnosu su (približno) zastupljeni javni i privatni sektor kod tzv.
Landlord Ports (eng.)?
41. U kom procentu su (približno) zastupljeni javni i privatni sektor kod sva
četiri, osnovna vida vlasničko-upravljačkih modela luka?
42. Navedite najmanje tri opšta razloga za sprovođenje reforme u lukama.
43. Navedite najmanje tri administrativno-menadžerska razloga za sprovođenje
reforme u lukama.
44. Navedite najmanje tri finansijska razloga za sprovođenje reforme u lukama.
45. Navedite najmanje tri razloga za sprovođenje reforme u lukama, kada su u
pitanju način rada u luci i politika zapošljavanja.
46. Zbog čega je sve potrebno sprovesti reformu u lukama u zemljama u razvoju?
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
62
47. Koja su bila osnovna svojstva procesa rada i politike zapošljavanja u lukama
do sredine 1980-tih godina?
48. Koja su osnovna svojstva procesa rada i politike zapošljavanja u lukama od
sredine 1980-tih godina, pa do danas?
49. Navedite nekoliko potencijalnih pozitivnih efekata od reforme luka u
zemljama u razvoju.
50. Koji su negativni efekti preporučene reforme rada u lukama zemalja u
razvoju?
51. Na koji način se može postići uspjeh pri sprovođenju savremene reforme
rada u lukama?
52. Navedite nekoliko osnovnih zadataka lučkih upravljačkih, odnosno, top-
menadžerskih struktura prilikom sprovođenja aktuelne reforme rada u
lukama.
53. Što se podrazumijeva pod humanim razvojem i koliko je on u skladu sa
aktuelnom reformom rada u lukama?
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
63
Prilozi:
Harmonizacija lučkih operacija u mnogome zavisi od optimalnog rasporeda i
rutiranja, kako brodova, tako i vozila na lučkim terminalima. Stoga je skripta
upotpunjena sa dva priloga koja se odnose na ovu problematiku, u smislu
pregleda dosadašnjih istraživanja i predloga za korišćenje tehnika vještačke
inteligencije (konkretno, neuralnih mreža) prilikom rješavanja odnosnih
optimizacionih problema.
Prilog 1: «Primjena neuralnih mreža u rješavanju optimizacionih problema
pomorskog transporta», je ujedno modifikovano peto poglavlje ko-autorkine
doktorske disertacije, [4].
Prilog 2: «Primjena neuralnih mreža u rutiranju automatski vođenih nosača
kontejnera (AVG-a) na lučkom kontejnerskom terminalu», je prilagođeno
potrebama skripte, šesto poglavlje ko-autorkine doktorske disertacije, [4].
Ovi prilozi mogu poslužiti specijalizantima i drugim istraživačima, kao inspiracija
i/ili polazna osnova za dalja istraživanja u ovoj oblasti.22
22 Specijalizanti Fakulteta za pomorstvo u Kotoru, kandidati za najveću ocjenu, na ispitu mogu imati
dodatna pitanja koja se odnose na sadržaj Priloga 1 i 2. Potencijalna pitanja su:
o Aktuelni trendovi u definisanju i rješavanju optimizacionih problema pomorskog transporta;
o Ideja primjene Hopfield-ove rekurentne neuralne mreže u rješavanju problema trgovačkog putnika
u prekookeanskoj navigaciji;
o Aktuelni trendovi u rješavanju problema raspoređivanja i rutiranja AGV-a na lučkim
kontejnerskim terminalima.
o Koncept primjene Hopfield-ove neuralne mreže u rutiranju AGV-a na lučkom kontejnerskom
slagalištu: prednosti i nedostatci.
LMOCP: Harmonizacija lučkih operacija - sa osvrtom na luku Kotor
Prilog 1: «Primjena neuralnih mreža u rješavanju optimizacionih problema
pomorskog transporta», [4]
Sanja Bauk, Inteligentni informacioni sistemi u optimizaciji rute u pomorskom i lučkom transportu, Prilog iz
Doktorske disertacije, Univerzitet u Beogradu (2005)
P1-1
P1-V PRIMJENA NEURALNIH MREŽA U RJEŠAVANJU OPTIMIZACIONIH PROBLEMA POMORSKOG TRANSPORTA 5.1. Rutiranje i raspoređivanje brodova- postojeće stanje i trendovi Problemi rutiranja i rasporeda brodova su vezani za brojne druge probleme planiranja kakvi su, prije ostalih, problemi strateškog planiranja vezani za sastav flote i strukturu cjelokupnog sistema transporta. Nadalje, tu spadaju problemi taktičkog i operativnog planiranja sačinjeni od različitih problema rutiranja i raspoređivanja brodova na određene zadatke. Pored podjele na strateške, taktičke i operativne, problemi rutiranja i raspoređivanja brodova se mogu posmatrati i kao problemi različitih vidova pomorskog transporta: linijskog, slobodnog i industrijskog brodarstva. U svim ovim procesima sistemi pružanja podrške u odlučivanju (eng. Decision Support Systems - DSS) igraju značajnu ulogu, te je prisutan trend njihovog razvoja i sve intenzivnije primjene u procesima optimizacije u pomorskom transportu.
Pomorsko brodarstvo je najzastupljeniji vid transporta u međunarodnoj trgovinskoj razmjeni. Proteklih decenija svjetska flota je u stalnom porastu i trenutno je čini više od 39 hiljada brodova ukupnog kapaciteta od preko 800 miliona bruto registarskih tona (dwt). Svjetsku flotu čini veliki broj različitih tipova brodova, gdje tankeri i brodovi za rasuti teret učestvuju sa skoro 73% ukupnog kapaciteta (Institute of Shipping Economics and Logistics; ISL – Bremen, 2001). Obim svjetske pomorske trgovinske razmjene raste uporedo sa porastom kapaciteta flote. Godine 2002, obim ove razmjene je iznosio 5 625 miliona tona, što je za 33% više od prosjeka u protekloj deceniji (slika 1). Kada je u pitanju trgovinska razmjena između kontinenata, pomorski transport ima monopol, posebno kada su u pitanju masovni tereti. Ovo će posebno doći do izražaja u budućnosti, shodno porastu populacije, standarda, globalizacije koja rezultira saradnjom i spajanjem međunarodnih udruženja i kompanija, povećanjem specijalizacije proizvodnje i konačno pojačanim trošenjem i iscrpljivanjem pojedinih lokalnih resursa. Sa porastom aktivnosti u prekookeanskom transportu, rasti će i potreba za pomoćnim sistemima (eng. feeder systems), tako da se naporedo očekuje i rast regionalnih pomorskih aktivnosti. Razvoj regionalnog pomorskog transporta dijelom će biti posledica sve višeg pritiska na drumski i željeznički saobraćaj, te na vazduhoplovne koridore.
Sanja Bauk, Inteligentni informacioni sistemi u optimizaciji rute u pomorskom i lučkom transportu, Prilog iz
Doktorske disertacije, Univerzitet u Beogradu (2005)
P1-2
33000
34000
35000
36000
37000
38000
39000
40000
01.94 01.95 01.96 01.97 01.98 01.99 01.00 01.01 07.01
Num
ber o
f shi
ps
600
620
640
660
680
700
720
740
760
780
800
820
Mill
. dw
t.
NumberMill. dwt.
Legenda: Number of ships – broj brodova; Mill. dwt. – miliona dwt
Slika 1. Razvoj svjetske pomorske flote u periodu od 1994 do 2001 godine; podaci za
brodove veće od 300 dwt (ISL Bremen, 2001)
Pomorska aktivnost je većim dijelom zasnovana na onome što svjetska prekookeanska flota svojom veličinom i strukturom može da pruži. Obično se u brodarstvu razlikuju tri vida operacija: linijsko, slobodno i industrijsko (Lawrence, 1972). Linijski brodovi saobraćaju u skladu sa predefinisanim redom plovljenja, slično autobuskim linijama. Brodovi u slobodnom brodarstvu prate raspoložive terete, slično taksi službi. Tipična brodarska kompanija u slobodnom brodarstvu ima ugovorenu određenu količinu tereta koji treba da bude distribuiran, pri čemu kompanija nastoji da optimalno alocira flotu, tako da ostvari što je moguće veću dobit. U industrijskom brodarstvu sav raspoloživ teret treba da bude transportovan uz minimalne troškove. Kod ovog vida brodarstva vlasnici tereta upravljaju flotom. Ovi vidovi transporta se međusobno ne isključuju. Eksploatacija broda može jednostavno da se transformiše iz jednog u drugi vid brodarstva, a flota isto tako može biti jednovremeno uposlena u više različitih modova brodarstva. Veličina i struktura flote brodarskih kompanija se mijenjaju tokom vremena. Flotu mogu da sačinjavaju različite vrste brodova: različitih veličina, strukture i drugih specifičnih karakteristika. Iako veličina i struktura flote mogu biti različite, kompanija uvijek ima jedan cilj: njeno optimalno iskorišćenje. Ovo znači da brodarske kompanije imaju brojne, kompleksne probleme planiranja, koji se mogu rangirati od strateškog, preko taktičkog, do operativnog nivoa. Tipični primjeri za različite nivoe planiranja su problemi vezani za određivanje optimalne veličine flote, iznalaženje optimalne rute i rasporeda za svaki od brodova u posmatranoj floti, te izbor preferentnog pravca plovljenja između dvije luke, shodno vremenskim prilikama i okeanskim strujama. Brodovi zahtijevaju velika kapitalna ulaganja, koja se obično mjere milionima dolara, dok se dnevni troškovi operiranja broda mjere hiljadama dolara. Ovo znači da je potencijal za znatno poboljšanje ekonomskih performansi flote u njenom što boljem iskorišćenju. Drugi pozitivan ishod povećanja stepena iskorištenja flote je smanjenje zagađenja životne sredine zbog smanjenja obima transporta. Na osnovu izloženog, razumljive su koristi i potreba za sistemima pružanja podrške u odlučivanju u procesima planiranja u brodarstvu. Sistemi podrške pri odlučivanju, bazirani na
Sanja Bauk, Inteligentni informacioni sistemi u optimizaciji rute u pomorskom i lučkom transportu, Prilog iz
Doktorske disertacije, Univerzitet u Beogradu (2005)
P1-3
principima optimizacije rute i rasporeda u transportu, uopšte, su detaljno opisani u literaturi. Tako bibliografija Lapote-a i Osman-a (1995), sadrži preko 500 referenci vezanih za ove probleme. Međutim, postoji relativno malo doprinosa rješavanju ovih problema u pomorskom transportu. Možda je korisno pomenuti neke od razlika u rutiranju i rasporedu vozila u odnosu na brodove (Ronen, 1983): • U brodarstvu je prisutna veća raznolikost problema. Posmatrani model problema zavisi od
vrste geografskih područja koja se dijele na: prekookeanska, priobalna i unutrašnje plovne puteve. Nadalje, prisutna je zavisnost od vida operiranja brodarstva – linijskog, slobodnog ili industrijskog. Konačno, brodovi se međusobno znatno razlikuju po operativnim svojstvima i troškovnoj strukturi;
• Broj brodova koji čine flotu skoro uvijek je manji od broja vozila koja čine vozni park; • Vrijeme putovanja je u principu veće za brodove nego za vozila. Ovo ima za posledicu da
nije abnormalno, ako je to zbog određenih razloga potrebno, promijeniti destinaciju broda, što nije slučaj sa vozilima. Procesi ukrcaja i iskrcaja tereta u(iz) brod(a) mogu da potraju danima. Ovo znači da je period planiranja duži u pomorstvu. Treba naglasiti i to da je prosječan broj kvarova manji nego kod vozila;
• Prisutan je visok stepen neizvjesnosti u procesu raspoređivanja brodova na određene zadatke, shodno vremenskim prilikama, mehaničkim problemima, obustavama rada u lukama i slično;
• Brodovi operiraju u principu svih 24 časa za razliku od vozila koja su uglavnom noću u garažama. Za brodove se ne planiraju periodi neuposlenosti, već se oni apsorbuju kroz kašnjenja u izvršenju operacija.
Uzevši ove razlike u obzir, Ronen (1983) je dao nekoliko objašnjenja za nedostatak pažnje posvećene problemima rutiranja i rasporeda brodova u naučno-istraživačkim radovima: • Mala transparentnost: U SAD, koje su glavni izvor istraživanja u domenu kvantitativnih
metoda, problemi vezani za brodove su minimalno zastupljeni. Većina radova potiče iz Evrope. Pregled referenci pokazuje da je nekoliko istraživača, koji su objavili radove vezane za pomorski transport, sada u Americi. Oni su inače, samostalno ili kroz međunarodne projekte radili na rješavanju realnih problema u brodarstvu, bez obzira na to odakle potiču, ali to nije uvijek transparentno;
• Struktuiranost problema: Problemi rasporeda brodova na transportne zadatke su u manjoj mjeri struktuirani od onih vezanih za raspored vozila. U toku proteklikih dvadesetak godina zabilježen je intenzivan istraživački rad u domenu klasične optimizacije rute i rasporeda vozila. Trend je usmjeren ka inkorporiranju što više realnih zapažanja u probleme rutiranja i raspoređivanja sa porastom performansi računara i razvojem novih, sofisticiranijih algoritama. Aktivnosti vezane za istraživanja u domenu primijenjenog rutiranja vozila su zaista velike, u što se moguće uvjeriti pregledom literature iz oblasti kombinacije rutiranja i inventarisanja vozila (Federgruen i Simchi-Levz, 1995) kao i iz oblasti rutiranja sa vremenskim ograničenjem (Desrosiers, 1995). Može se zaključiti da je kada su u pitanju i vozila i brodovi, u proteklih dvadesetak godina, u fokusu bilo rješavanje kompleksnih, praktičnih problema rutiranja i raspoređivanja. Međutim, treba naglasiti da je samo malom broju iz širokog opsega problema vezanih za planiranje u pomorstvu, posvećena značajna istraživačka pažnja. Mnogi važni i čak kritični problemi su još uvijek ostali praktično nedotaknuti;
• Neizvjesnost: U operiranju broda postoji mnogo više neizvjesnosti nego kod vozila u odnosu na vremenske uslove, mehaničke probleme i eventualne obustave rada (štrajkovi u lukama). Prije dvadesetak godina, fokus nije stavljan na probleme optimizacije u uslovima
Sanja Bauk, Inteligentni informacioni sistemi u optimizaciji rute u pomorskom i lučkom transportu, Prilog iz
Doktorske disertacije, Univerzitet u Beogradu (2005)
P1-4
neizvjesnosti. Međutim, danas je to značajna oblast u okviru operacionih istraživanja. Gendreau i drugi (1996) su dali pregled ove literature;
• Pomorsko tržište: Ono je promjenljivo, međunarodno, kapitalno intenzivno i relativno slobodno – bez prepreka za ulazak i regulativu stopa. Ranije su za brodovlasnike od odlučujuće važnosti bila kapitalna ulaganja, dok su operativne odluke stavljane u drugi plan. U toku protekle dvije decenije situacija se značajno promijenila. Naime, prisutna je sve veća konkurencija i granice profita su svedene na minimum. Ovo zahtijeva da finansijski i operativni troškovi budu u fokusu i
• Konzervativnost: Pomorska industrija ima dugu tradiciju i konzervativne principe i obično nije otvorena za nove ideje. Međutim, velike kompanije sa sopstvenim pomoćnim brodarskim kompanijama nastoje da pokažu više interosovanja i da uvide prednosti savremenog načina planiranja u odnosu na tradicionalno. Ipak, svega nekoliko pomorskih kompanija je počelo da koristi sisteme podrške odlučivanju u proteklih nekoliko godina. Razlog ovome je nova generacija planera koji su familijarniji sa računarima i njihovim primjenama. Važno je napomenuti da je brodarska industrija tradicionalno zatvorena po pitanju razmjene informacija sa okruženjem. Ovo je za rezultat imalo nekoliko u tajnosti primijenjenih sistema podrške odlučivanju, te s toga informacije o dotičnim problemima, sistemima i rješenjima nisu prisutne u literaturi.
Sve do sada izloženo ukazuje na povećanu potrebu i koristi od primjene sistema podrške odlučivanju u optimizaciji rute i rasporedu brodova, uz prisustvo težnje daljeg rasta i ubrzanja ovog procesa. 5.1.1. Pregled problema vezanih za rutiranje i raspoređivanja brodova Prvi pregled literature vezane za rutiranje i raspoređivnje brodova na transportne zadatke, dao je Ronen [24]. Deset godina kasnije Ronen je dao reviziju ovog pregleda koja je, dakle, obuhvatala period od 1983 do 1993. Nakon šest godina, Paraftis (1999) je dao novi pregled, na osnovu koga se uočava znatan porast broja radova iz ove oblasti objavljenih od 1993. Literatura iz oblasti operacionih istraživanja uglavnom pokriva probleme rutiranja i rasporeda brodova sa posebnim naglaskom na komercijalno teretno brodarstvo i vojno-pomorske aplikacije. Naime, odgovarajućom literaturam je pokrivena čitava paleta problema na različitim nivoima planiranja i u okviru različitih vidova brodarstva. 5.1.2. Strateško planiranje – Optimizacija flote i transportnog sistema Dva važna problema strateškog planiranja u pomorstvu su vezana za sastav flote i strukturu pomorskog transportnog sistema. Ovdje se pod pomorskim transportnim sistemom podrazumijeva lanac snabdijevanja u kome je pomorski transport vitalni konstituent. Kada je u pitanju sastav flote, u literaturi se obično pravi razlika između veličine flote i njene strukture (Etezadi i Beasley, 1983). Problemi vezani za veličinu flote odnose se na izbor optimalnog broja brodova određene vrste, dok se problemi sastava flote odnose na izbor vrsta brodova i njihovog broja, u isto vrijeme. Pionirski rad u ovoj oblasti Dantzig-a i Fulkerson-a (1954) posvećen je problemu minimizacije broja tankera koji treba da izvrše određeni broj zadataka i može se posmatrati kao problem određivanja veličine flote u čijem sastavu postoji samo jedna vrsta brodova. Pokazalo se da se ovaj problem može formulisati kao transportni zadatak i riješiti primjenom simpleks algoritma. Drugi problem vezan za optimizaciju (minimizaciju) broja potiskivača koji su neophodni da bi se transportovao određeni broj potisnica između određenih luka u riječnom sastavu, rješavali su Jaikumar i Solomon (1987). Autori su pretpostavili da je
Sanja Bauk, Inteligentni informacioni sistemi u optimizaciji rute u pomorskom i lučkom transportu, Prilog iz
Doktorske disertacije, Univerzitet u Beogradu (2005)
P1-5
vrijeme opsluživanja (servisiranja) zanemarljivo malo u odnosu na vrijeme transporta, u skladu sa geografskim razdaljinama luka i razvili vrlo efikasan polinomijalan algoritam za rješavanje ovog problema. Problemima određivanja veličine i satava flote bavili su se takođe Murotsu i Taguchi (1976). U cilju rješavanja ovih problema, koristili su se dinamičkim i nelinearnim programiranjem. Prilikom određivanja optimalne veličine i sastava flote kao ograničenja su koristili: potražnju, zapreminska ograničenja brodova, takse, troškove skladištenja i slično. Problemom određivanja troškovno efikasne flote uz zadovoljenje određene potražnje za brodarskim uslugama, bavili su se Lane i drugi (1987). Oni su koristili skup parcijalnih formulacija problema na jednoj od australijsko-američkih ruta. Sličnim problemom se bavio i Fagerhoft (1999). Ovdje je problem kako odrediti optimalnu flotu i korespodendne rute brodova na sedmičnom nivou duž obale Norveške. Rješenje problema je takođe bazirano na parcijalnoj formulaciji, uz generisanje kombinacija brod-ruta primjenom dinamičkog programiranja. Metod je bio primjenljiv jedino u slučajevima gdje su brodovi različitih tipova imali iste brzine. Fagerhoft i Linstad (2000) su predložili novo rješenje – algoritam koji je mogao da kalkuliše sa brodovima različitih brzina. Algoritam je testiran na realnom problemu operiranja off-shore brodova u Norveškom moru i evidentirana je ušteda na godišnjem nivou od 700 miliona dolara u odnosu na period kada je problem rješavan manuelno.
Upravljanjem resursima flote kontejnerskih brodova bavio se Pesenti (1995). Ovaj problem uključuje donošenje odluka o kupovini i eksploataciji brodova u skladu sa zahtjevima korisnika. Za razmatranje ovog problema razvijen je hijerarhijski model i heurističke tehnike koje su rješavale pojedinačne probleme na različitim hijerarhijskim nivoima. Jednim dosta specifičnim problemom vezanim za određivanje veličine američke flote razarača, bavio se Crary (2002). Rješenje problema ukazuje na mogućnost kombinovanog korišćenja kvantitativnih metoda i ekspertskog mišljenja. Ova ideja je primijenjena u izradi scenarija 2015 konflikta na koreanskom poluostrvu, jednog od ključnih scenarija američkog savjeta odbrane [7]. Brojni transportni lanci uključuju pomorski transport kao jednu od ključnih karika. Jednu prilično opsežnu studiju pomorskog transportnog sistema dao je Larson (1988). Ovdje se radi o modelu kojim se koristio New York u cilju razvoja novog logističkog sistema za transport otpada od gradskih pumpi za prečišćavanje otpadnih voda do novih deponija, 106 milja udaljenih od obale. Model obezbjeđuje integralni okvir za razmatranje strateških pitanja optimizacije veličine i sastava flote kao i lokalnih skladišnih kapaciteta. Nešto kasnije, Richetta i Larson (1997) su se bavili sličnim problemom vezanim za planiranje sistema transporta otpada vodnim putem. Kamioni za prevoz otpada iskrcavaju se u posebnim obalnim stanicama, gdje se otpadom pune potisnice i potiskuju se do Fresh Kills Landfill-a. Autori su razvili diskretni simulacioni model koji u sebi sadrži složen dispečerski moduo namijenjen podršci odlučivanju pri izboru veličine i načina operiranja flote potisnica i potiskivača. Simulacioni model trajektnog saobraćaja na Aegean Islands-ima je opisan od strane Darzentas-a i Spyron-a (1996). Model koristi sistem odlučivanja baziran na pitanjima tipa što - ako i usko je vezan za regionalni razvoj. Korišćenjem ovog simulacionog modela omogućena je procjena pogodnosti postojećih trajektnih linija, kao i novih transportnih scenarija, uključujući nova tehnološka rješenja za trajekte i lučke kapacitete. Drugi simulacioni model razvili su Fagerhoft i Rygh (2002). Problem je vezan za planiranje sistema pomorskog transporta namijenjenog transportu slatke vode iz Turske za Jordan na Srednjem istoku. Voda je trebalo da bude transportovana morem od Turske obale do iskrcajnih bovi postavljenih uz obalu Izraela, a zatim cjevovodima do tank terminala na obali i konačno cjevovodima do Jordana. Studija je bila usmjerena na iznalaženje odgovora na pitanja vezana
Sanja Bauk, Inteligentni informacioni sistemi u optimizaciji rute u pomorskom i lučkom transportu, Prilog iz
Doktorske disertacije, Univerzitet u Beogradu (2005)
P1-6
za potreban broj, kapacitet i brzinu brodova, broj i kapacitet iskrcajnih bovi, cjevovoda i tank terminala. U nastavku je dat okvirni pregled radova vezanih za planiranje flote i (pod)sistema pomorskog transporta, sa stanovišta glavne odluke, cilja, vrste tereta koji se transportuje i primijenjenog metoda optimizacije (tabela 1).
Rad Glavna odluka Cilj Teret Metod
Crary i drugi (2002) Veličina flote Maksimizacija vjerovatnoće pobjede u kampanji
-
Mješovito cjelobrojno programiranje + ekspertsko mišljenje
Dantzing i Fulkerson (1954) Veličina flote Minimizacija broja
tankera Sirova nafta Linearno programiranje – simpleks algoritam
Darzentas i Spyrou (1996)
Planiranje transportnog sistema Procjena situacije Putnici Simulacija
Fagerholt (1999) Veličina i sastav flote
Minimizacija troškova Kontejneri
Cjelobrojno programiranje + dinamičko programiranje
Fagerholt i Lindstad (2000)
Veličina i sastav flote
Minimizacija troškova Generalni teret
Cjelobrojno programiranje + dinamičko programiranje
Fagerholt i Rygh (2002)
Planiranje transportnog sistema Procjena situacije Slatka voda Simulacija
Jailumar i Solomon (1987) Veličina flote Minimalan broj
potiskivača Rasuti teret Optimizacioni algoritam
Lane i drugi (1987) Veličina i sastav flote
Minimizacija troškova -
Cjelobrojno programiranje + heuristika
Larson (1988) Veličina i sastav flote
Minimizacija troškova Otpad Opis problema +
heuristika
Murotsu i Taguchi (1976)
Veličina i sastav flote
Minimizacija troškova Sirova nafta
Dinamičko programiranje + nelinearno programiranje
Pesenti (1995) Upravljanje resursima
Maksimizacija profita Kontejneri Heuristika
Richetta i Larson (1997) Veličina flote Procjena situacije Otpad Simulacija +
heuristika
Tabela 1. Pregled radova vezanih za strateško planiranje veličine i sastava flote, ruta i rasporeda brodova na transportne zadatke
5.1.3. Taktičko i operativno planiranje u industrijskom brodarstvu Kod taktičkog i operativnog planiranja, pažnja se uglavnom posvećuje problemima rutiranja i raspoređivanja brodova na transportne zadatke. Prema Ronen-u (1993), rutiranje je određivanje sekvenci luka koje neki brod treba da obiđe. Termin raspored vezuje se za slučajeve kada se aspekt vremena uvede u probleme rutiranja. Raspoređivanje brodova treba zapravo da odredi rute sa definisanim vremenima izvršavanja pojedinih aktivnosti. Većina problema rutiranja i raspoređivanja brodova je iz domena industrijskog brodarstva.
Matematički model raspoređivanja brodova u industrijskom brodarstvu Daleko od toga da su problemi rutiranja i raspoređivanja brodova u industrijskom brodarstvu jednoobrazni. Međutim, evidentno je, da je cilj klasičnog raspoređivanja brodova u
Sanja Bauk, Inteligentni informacioni sistemi u optimizaciji rute u pomorskom i lučkom transportu, Prilog iz
Doktorske disertacije, Univerzitet u Beogradu (2005)
P1-7
industrijskom brodarstvu minimizacija troškova transporta za svaki od brodova flote pojedinačno, pri čemu treba da bude obezbijeđeno da svi tereti budu transportovani iz luke ukrcaja do luke iskrcaja. Naravno, teret čini poznati broj jediničnih proizvoda. U matematičkom smislu, kod raspoređivanja brodova, postoji mreža čvorova koji odgovaraju ukrcajnim i iskrcajnim lukama za određene terete i lukova koji predstavljaju najprihvatljivije puteve između luka. Put između dvije susjedne luke duž neke rute se obično naziva putovanjem. Kod raspoređivanja brodova, izvodljiv (realan) raspored definiše se kao sekvenca posjeta čvorova mreže uključujući vremena dolazaka u svaki od čvorova. Kod optimalnog rasporeda, sekvenca posjeta čvorova (luka) je takva da obezbjeđuje početak servisa u svakom čvoru baš na vrijeme, tako da ukupni transportni troškovi budu minimalni. Da bi se definisao matematički model raspoređivanja brodova na transportne zadatke, potebna je sledeća notacija: Označimo broj brodova koji treba da budu raspoređeni sa V , i indeksirajmo ih sa v ; neka je N skup tereta, indeksiranih sa i. Pretpostavimo da je za svaki brod v raspoloživ skup rasporeda označen sa vR , pri čemu je određeni raspored indeksiran sa r . Neka su vrc transportni troškovi rasporeda plovljenja r za brod v ; dok je ivra konstanta jednaka jedinici ako je brod v sa teretom i raspoređen na liniji r , a nula u protivnom. Neka je
vrx binarna promjenljiva jednaka jedinici ako je brod v na rasporedu r , a nula u protivnom. Tada matematički model rasporeda brodova ima oblik:
vrVv Rr
vr xcminv
∑ ∑∈ ∈
(1)
Ni,1xa vrVv Rr
ivrv
∈∀=∑ ∑∈ ∈
(2)
Vv,1xvRr
vr ∈∀=∑∈
(3)
{ } vvr Rr,Vv,1,0x ∈∀∈∀∈ (4)Funkcijom cilja (1) se minimiziraju troškovi transporta. Ograničenjem (2) se obezbjeđuje raspored svih tereta. U nekim slučajevima se ne može garantovati takva uposlenost flote koja će obezbijediti servis svih tereta u planiranom periodu. To u matematičkom smislu znači da se znak »=« iz ograničenja (2) mora zamijeniti sa »≤«. Alternativno, može se uvesti izravnavajuća promjenljiva is : 1sxa ivrivrRrVv v
=+∑∑ ∈∈ (2′). Izravnavajuća promjenljiva je jednaka jedinici ako se i-ti teret servisira dodatnim brodovima, u protivnom je nula. Ograničenje (2′) obezbjeđuje da svi tereti budu opsluženi brodovima koji ulaze u prvobitni satav flote, ili pak dodatnim brodovima. Ograničenje (3) obezbjeđuje da svaki brod bude uposlen samo na jednom zadatku, odnosno, da plovi samo duž jedne rute. Znak »=« može biti zamijenjen znakom »≤ «, što bi značilo da neki od brodova nije uposlen. Ograničenje (4) predstavlja uslov binarnosti promjenljive vrx : brod v jeste (1) ili nije (0) na rasporedu r . Problemi raspoređivanja brodova su dobro struktuirani, tako da je u većini slučajeva moguće generisati sve moguće rasporede. Zbog relativno dugog trajanja svakog putovanja i velikog stepena neizvjesnosti, planove je moguće praviti samo za mali broj putovanja unapred. Međutim, za neke realne probleme raspoređivanja, broj mogućih rasporeda je teško prebrojiv, pa je stoga teško generisati sve rasporede. U tom slučaju se generiše samo skup najprihvatljivijih rasporeda posredstvom heurističkih metoda i nad njima se vrši optimizacija.
Sanja Bauk, Inteligentni informacioni sistemi u optimizaciji rute u pomorskom i lučkom transportu, Prilog iz
Doktorske disertacije, Univerzitet u Beogradu (2005)
P1-8
Rutiranje i raspoređivanje komercijalnih tereta Ovdje je dat pregled referenci iz domena rutiranja i raspoređivanja komercijalnih tereta u industrijskom brodarstvu. Većina objavljenih radova opisuje probleme raspoređivanja tereta, pri čemu je funkcija cilja minimzacija operativnih troškova flote poznate veličine i sastava. Flota je uglavnom uposlena u transportu jedne ili više vrsta rasutih tereta. Raspoređivanje tereta (brodova) u transportu nafte je klasičan problem ove vrste. Proučavali su ga Brown i drugi (1987) na primjeru velikih naftnih kompanija. Kompanije kontrolišu po nekoliko desetina brodova sličnih karakteristika i gabarita i koriste ih za transport sirove nafte od Srednjeg istoka do Evrope i(ili) Amerike. Svi tereti su razvrstani prema lukama i datumima ukrcaja i iskrcaja. Tereti se prevoze ili brodovima koji ulaze u sastav samo jedne flote ili i umetnutim – charter brodovima, ukoliko za tim postoji potreba. Za svaki mogući raspored tereta (brodova) računaju se optimalni troškovi, balast i brzina transporta. Matematički model problema je sličan prethodno opisanom (1)-(4), s tim što postoji mogućnost promjene nekih od ograničenja, što modelu daje veću elastičnost. Problemi ove vrste su dobro struktuirani i u većini slučajeva se mogu riješiti generisanjem svih mogućih rasporeda. Sličnim problemom transporta sirove nafte bavili su se Perakis i Bremer (1992). Rad Brown-a proširili su Bausch i njegovi saradnici (1998) za slučaj gdje se svaki teret sastoji iz određenog broja različitih komponenti (obično pet ili više). Naime, Bausch i drugi su razvili sistem podrške odlučivanja u slučaju srednjeročnog raspoređivanja flote obalnih tankera i potisnica koji transportuju rasute, tečne terete između distributivnih centara i industrijskih potrošača. Brodovi ovdje moraju da imaju sedam ili više odjeljenja namijenjenih za pojedine terete, čime je omogućeno jednovremeno prevoženje više različitih tereta. Za određene rasporede ukrcaja (iskrcaja) mora biti raspoloživo i nekoliko pozadinskih, pomoćnih potiskivača. Ovi pozadinski potiskivači se upošljavaju samo ukoliko donose prihod. Rad je uveo aspekt slobodnog operiranja u industrijsko brodarstvo. Isti parcijalni pristup rješavanju problema, kao i kod Brown-a, korišćen je i ovdje. Međutim, korisnički interfejs je drugačiji: u pozadini jednostavne Excel-ove maske sa Gantt-ovim dijagramima rasporeda tereta (brodova) je sistem podrške odlučivanju. Dispečeri mogu vrlo lako da koriste ovaj sistem bez obzira na jezik kojim se služe, jer imaju vrlo jasne grafičke predstave optimalnih rješenja. Sličan pristup rješavanju problema ove vrste, u naftnoj industriji, predočio je Scott (1995) razmatrajući problem optimalnog transporta naftnih derivata iz rafinerija do depoa. Slično Bausch-u, koristio je nekoliko vrsta tankera sa fiksnim komorama koje omogućavaju istovremeni prevoz više različitih proizvoda. Međutim, problem je riješen drugačije. Primjenom Lagrange-ove relaksacije izbjegnuto je rješavanje problema cjelobrojnog programiranja [25]. Problemom raspoređivanja više različitih tereta bavili su se Fagerholt i Christiansen (2000). Za razliku od prethodno pomenutog slučaja, ovdje su brodovi opremljeni fleksibilnim komorama za prevoz rasutog tereta, koje mogu na proizvoljan broj načina da se dijele u manje komore. Raspoređivanje ovdje podrazumijeva problem optimalnog prikupljanja tereta od strane više brodova jedne flote, raspoređivanje prikupljenog tereta unutar brodskih komora i distribuciju tereta u predefinisanim vremenskim okvirima [8,9]. Nešto drugačije aplikacije vezuju se za oblast ribarske industrije. Ovim problemima su se bavili Miller i Gunn (1991). Za određeni planski period, jedna ribarska firma, na atlanskoj obali Kanade, mora pronaći optimalan dispečerski plan sa minimalnim troškovima uz zadovoljenje potreba korisnika. U rješavanju ovog problema, optimizacije rasporeda ribarskih koča, korišćena je heuristika [20]. Vukadinović i Teodorović (1994) bavili su se problemom utovara, transporta i iskrcaja šljunka u riječnom transportu. Razvijen je sistem podrške dispečeru pri donošenju odluka o
Sanja Bauk, Inteligentni informacioni sistemi u optimizaciji rute u pomorskom i lučkom transportu, Prilog iz
Doktorske disertacije, Univerzitet u Beogradu (2005)
P1-9
broju formiranih i otpremljenih potisnica u(iz) riječnih pristaništa. Pri tome je fazi logika korišćena kao alat za transformaciju dispečerskih heurističkih pravila u automatsku strategiju. Vukadinović i Teodorović su razvili još jedan sličan model (1997). U svakoj ukrcajnoj luci, određeni broj utovarenih potisnica mora biti dodijeljen određenom broju potiskivača u planskom periodu od jednog dana. Međutim, u praksi su često prisutni poremećaji planiranog rasporeda. Uvijek kada nastupi poremećaj, dispečer nastoji da ublaži negativne efekte. U cilju podrške odlučivanju dispečera, razvijena je neuralna mreža koja može da se adaptira i uči iz iskustva [30,31]. Ovdje se, zapravo, neuralnom mrežom simulira proces dispečerovog odlučivanja. U ovom stadijumu, predloženi sistem podrške odlučivanju predstavlja potencijalni aplikativni alat [6]. U tabeli 2 je dat pregled radova iz oblast rutiranja i raspoređivanja komercijalnih tereta u industrijskom brodarstvu.
Rad Glavna odluka Cilj Teret Metod Bausch i drugi (1998)
Raspoređivanje i brzina
Minimizacija troškova Različiti tečni tereti Skup parcijalnih
rješenja Brown i drugi (1987)
Raspoređivanje i brzina
Minimizacija troškova Sirova nafta Skup parcijalnih
rješenja Bremer, Perakis (1992) Raspoređivanje Minimizacija
troškova Sirova nafta Skup parcijalnih rješenja
Cho, Parakis (2001) Raspoređivanje Minimizacija troškova
Polu rasuti i rasuti tereti
Cjelobrojno programiranje
Christiansen, Fagerholt (2002)
Kompleksno raspoređivanje
Minimizacija troškova
Više različitih suvih tereta
Skup parcijalnih rješenja
Fagerholt (2001) Raspoređivanje i brzina
Minimizacija troškova
Više različitih suvih tereta
Skup parcijalnih rješenja
Fagerholt, Christiansen (2000)
Raspoređivanje i razmještaj tereta
Minimizacija troškova
Više vrsta vještačkih đubriva
Skup parcijalnih rješenja
Millar, Gunn (1991) Raspoređivanje Minimizacija troškova Riba Heuristika
Perakis, Bremer (1992) Raspoređivanje Minimizacija
troškova Sirova nafta Skup parcijalnih rješenja
Ronen (1993) Raspoređivanje Minimizacija troškova
Polu rasuti i rasuti tereti
Cjelobrojno programiranje + heuristika
Scott (1995) Raspoređivanje
Više ciljeva: min troškovi, max profit, max zadovoljenje potreba korisnika
Različiti naftni derivati
Lagrange-ova relaksacija i Benders-ova dekompozicija
Vukadinović i Teodorović (1994, 1997)
Riječni transport -raspoređivanje
Minimizacija troškova Šljunak Fazi logika,
neuralne mreže
Tabela 2. Pregled radova iz oblasti rutiranja i raspoređivanja komercijalnih tereta u
industrijskom brodarstvu
5.1.4. Taktičko rutiranje i raspoređivanje u slobodnom brodarstvu Za razliku od industrijskog i linijskog brodarstva, veoma mali broj radova je posvećen problemima rutiranja i raspoređivanja u slobodnom brodarstvu. Razlog ovome je veliki broj malih operatora na tržištu slobodnog brodarstva. Način rada u slobodnom brodarstvu asocira na rad taksi službe. Brodovi se upućuju tamo gdje su tereti raspoloživi. Kompanije u slobodnom brodarstvu obično sklapaju ugovore o prevozu određene količine tereta između određenih luka u predefinisanim vremenskim okvirima uz ugovorenu cijenu prevoza po toni tereta.
Sanja Bauk, Inteligentni informacioni sistemi u optimizaciji rute u pomorskom i lučkom transportu, Prilog iz
Doktorske disertacije, Univerzitet u Beogradu (2005)
P1-10
Tipičan problem raspoređivanja u slobodnom brodarstvu je definisao Appelgren (1969). Većina tereta je pod ugovorom i mora biti transportovana do odredišta. Međutim, opciono, neki dodatni tereti mogu biti raspoloživi na tržištu i trebali bi da budu uključeni u operativni plan flote, samo ukoliko je to profitabilno. Pri tome su brodovi ograničeni na prevoz samo jedne vrste tereta. Appelgren je predložio Dantzig – Wolfe-ovu dekompoziciju u rješavanju problema raspoređivanja brodova. Ovdje dekomponovani potproblemi postaju jednostavni problemi određivanja najkraćeg puta, a glavni proglem je LP relaksacija skupa parcijalnih problema. Relaksacioni problem linearnog programiranja (LP) je umetnut u problem cjelobrojnog pretraživanja.
U slobodnom brodarstvu za problem rutiranja i raspoređivanja može se definisati matematički model sličan onom koji je definisan za industrijsko brodarstvo. Za razliku od minimizacije troškova u industrijskom brodarstvu, ovdje se maksimizira profit, koji je razlika prihoda i troškova. Neka je vrp prihod od transporta tereta na ruti r brodom v . Za sve terete prihod se računa kao proizvod količine tereta i jedinične cijene transporta. Neka je iπ profit ostvaren od transporta tereta dodatnim – umetnutim brodom. Za razliku od modela koji opisuje karakterističan problem raspoređivanja u industrijskom brodarstvu, ovdje se skup tereta dijeli na dva podskupa: oc NNN ∪= , gdje su cN ugovoreni tereti, a oN opcioni – umetnuti tereti. Sada model ima oblik:
( ) iNi
ivrVv Rr
vrvr sxcpmaxcv
∑∑ ∑∈∈ ∈
π+− (5)
civrVv Rr
ivr Ni,1sxav
∈∀=+∑ ∑∈ ∈
(6)
ovrVv Rr
ivr Ni,1xav
∈∀≤∑ ∑∈ ∈
(7)
Vv,1xvRr
vr ∈∀=∑∈
(8)
{ } vvr Rr,Vv,1,0x ∈∀∈∀∈ (9)Funkcija cilja koja predstavlja maksimizaciju profita (razlike prihoda i troškova) sastoji se iz dva člana: 1) profit ostvaren operiranjem flote stalnog sastava i 2) servisiranje tereta umetnutim – pomoćnim brodovima. Pretpostavka je da su veličina i sastav flote fiksni u toku planskog perioda. Nije moguće iznajmljivanje brodova u ovom periodu. Ograničenjem (6) obezbjeđuje se servisiranje svih ugovorenih tereta, bilo brodovima koji ulaze u stalni sastav flote, bilo dodatno uposlenim brodovima. Korespodentno ograničenje za opciono umetnute terete, predstavljeno je nejednačinom (7). U ovom ograničenju je znak »=« iz (6) zamijenjen znakom »≤«, iz razloga što opcioni tereti mogu, ali ne moraju biti obavezno transportovani.
Rad Glavna odluka Cilj Teret Metod Appelgren (1969, 1971) Raspoređivanje Maksimizacija
profita Smrznuti rasuti teret LP relaksacija
Bausch i drugi (1998)
Raspoređivanje i brzina
Minimizacija troškova Tečni rasuti teret Skup parcijalnih
rješenja
Christiansen (1999) Raspoređivanje Minimizacija troškova Amonijak LP relaksacija
Fagerholt (2002) Raspoređivanje Min troškova / max profita Rasuti teret Heuristika
Kim i Lee (1997) Raspoređivanje Maksimizacija profita Rasuti teret Skup parcijalnih
rješenja Tabela 3. Pregled radova iz oblasti rutiranja i raspoređivanja brodova (tereta) u slobodnom
brodarstvu
Sanja Bauk, Inteligentni informacioni sistemi u optimizaciji rute u pomorskom i lučkom transportu, Prilog iz
Doktorske disertacije, Univerzitet u Beogradu (2005)
P1-11
Kim i Lee (1997) su razvili model za transport rasutih tereta sličan ovom modelu. Bausch i drugi (1998) su uveli principe operiranja slobodnog brodarstva u industrijsko, razmatrajući problem iskorišćenja pozadinskih tovarnih prostora. Christiansen (1999) se bavio problemima transporta amonijaka u slobodnom i industrijskom brodarstvu. Konačno, Fagerholt (2002) je prezentirao sistem podrške odlučivanju primjenljiv i u slobodnom i u industrijskom brodarstvu. U tabeli 3 je dat pregled radova iz oblasti rutiranja i raspoređivanja brodova (tereta) u slobodnom brodarstvu. 5.1.5. Taktičko i operativno rutiranje i raspoređivanje u linijskom brodarstvu Linijsko brodarstvo se znatno razlikuje od ostalih vidova brodarstva - industrijskog i slobodnog. Ovo se reflektuje i na probleme rutiranja i raspoređivanja. U linijskom brodarstvu odluke se donose na različitiom nivoima. One vezane za veličinu flote, spadaju u strateške probleme; rutiranje i raspoređivanje, to jeste iznalaženje optimalnog skupa linijskih ruta, mogu se takođe uvrstiti u strateške. Raspoređivanje flote, odnosno, odgovor na pitanje - koji će brodovi izvršavati koje zadatke, je tipičan primjer taktičkog planiranja. Strateškim problemima optimizacije flote u linijskom brodarstvu bavili su se: Jaikumar i Solomon (1987), Lane i drugi (1987), Fagerholt (1999) i Fagerholt i Linstad (2000), kako je već izloženo u odjeljku vezanom za probleme strateškog planiranja.
Rad Glavna odluka Cilj Teret Metod Boffey i drugi (1979) Raspoređivanje Maksimizacija
profita Kontejneri Heuristika
Cho i Perakis (1996) Razvijanje flote Maksimizacija
profita Kontejneri Skup parcijalnih rješenja
Hersh i Ladany (1989) Raspoređivanje Maksimizacija
profita Putnici Dinamičko programiranje
Jaramillo i Perakis (1991) Razvijanje flote Minimizacija
troškova - Linearno programiranje + heuristika
Perakis i Jaramillo (1991) Razvijanje flote Minimizacija
troškova - Linearno programiranje + heuristika
Powell i Rerakis (1997) Razvijanje flote Minimizacija
troškova - Cjelobrojno programiranje
Rana i Vickson (1988) Raspoređivanje Maksimizacija
profita Kontejneri Nelinearno programiranje
Rana i Vickson (1991) Razvijanje flote Maksimizacija
profita Kontejneri Cjelobrojno programiranje
Tabela 4. Pregled radova iz oblasti rutiranja, raspoređivanja i razvijanja flote u linijskom
brodarstvu
Studiju planiranja optimalnih ruta za kontejnersku flotu koja plovi sjevernim Atlantikom, dao je Boffey (1979). Cilj studije je određivanje maksimalnog profita ostvarenog transportom kontejnera određenom linijom. Prilikom rješavanja ovog problema razvijena su dva pristupa: jedan je koristio interaktivni računarski program, koji se pokazao prilično nesofisticiran sa stanovišta korisnika, a drugi se bazirao na relativno jednostavnoj heuristici. Sličnim problemima u kontejnerskom brodarstvu su se bavili Rana i Vickson (1991). Ovdje, kompanija kontroliše flotu kontejnerskih brodova koji opslužuju mrežu luka. Rješenjem problema treba odrediti: (a) optimalne rute ili sekvence posjeta lukama; (b) broj putovanja
Sanja Bauk, Inteligentni informacioni sistemi u optimizaciji rute u pomorskom i lučkom transportu, Prilog iz
Doktorske disertacije, Univerzitet u Beogradu (2005)
P1-12
svakog od brodova u toku planskog perioda i (c) količine tereta koje se transportuju između svake dvije luke. U skladu sa (c) kompanija može da odluči koje će terete da transportuje, a koje ne – zavisno od toga u kojoj mjeri je njihov transport profitabilan. Za rješavanje ovog problema Rana i Vickson su koristili model koji je sličan Scott-ovom modelu (1995). Lagrange-ova relaksacija je korišćena za dekompoziciju problema u potprobleme (po jedan za svaki brod), kako bi se učinio preglenijim. Svaki od potproblema se potom transformiše u problem mješovitog programiranja i rješava Bender-ovom parcijalnom metodom. Cho i Parakis (1996) su autori još jedne studije vezane za problem optimizacije rute u kontejnerskom linijskom brodarstvu. Problem je riješen posredstvom generisanja apriori određenog broja potencijalnih ruta za svaki od brodova. Potom je problem preformulisan u odgovarajući matematički model i riješen posredstvom linearnog programiranja [5]. Problemom taktičkog raspoređivanja brodova na pojedine zadatke, bavili su se Powell i Perakis (1997). Koristili su model cjelobrojnog programiranja. Funkcija cilja predstavlja minizaciju operativnih i fiksnih troškova transporta flote linijskih brodova uposlenih na različitim rutama. Model je testiran na realnom problemu linijskog brodarstva i evidentirane su značajne uštede u odnosu na do tada aktuelan metod upošljavanja flote. Pregled literature iz oblasti rutiranja, raspoređivanja i razvoja flote u linijskom brodarstvu dat je u tabeli 4. 5.1.6. Izbor optimalne brzine i drugi specifični problemi Pored prethodno opisanih problema u literaturi su zastupljeni i radovi vezani za određivanje optimalne brzine kojom brod plovi između dvije luke; redosled ukrcaja i iskrcaja kontejnera u(iz) kontejnerskog broda; logistiku praznih kontejnera i rutiranje i raspoređivanje u skladu sa uslovima u okruženju. Potrošnja goriva je glavna stavka u operativnim troškovima broda. Smanjenjem brzine broda za 20% potrošnja goriva se smanjuje za 50%. Odnosom između uštede u gorivu i gubitka u ostvarenom prihodu, zbog produženog vremena putovanja, bavio se Ronen (1982). Ovo istraživanje je bilo posebno aktuelno u uslovima visoke cijene goriva i niskih vozarinskih rata. Ronen je predložio opšti model optimizacije brzine broda za industrijsko i slobodno brodarstvo. Perakis-ov rad (1985) je primijenjen u određivanju optimalne brzine flote brodova koji prevoze određene terete iz luke ukrcaja do luke iskrcaja u toku određenog vremenskog perioda. Nešto kasnije rad je upotpunjen uključivanjem u razmatranje razlike brzine kada je brod pod teretom i u balastu i slučaja kada brod prikuplja terete, te je data mnogo detaljnija funkcija troškova. Fagerholt (2001) je predložio metod za određivanje optimalne brzine broda na osnovu rješenja problema optimalnog raspoređivanja brodova na transportne zadatke. U slučaju prekookeanskih ruta, aspekt uticja sredine, kao što su struje i vremenske prilike, ima izražen uticaj na potrošnju goriva i izbor rute. Istraživanja su pokazala da se eksploatacijom okeanskih struja, godišnje, na nivou svjetske flote može ostvariti ušteda u potrošnji goriva od oko 70 miliona dolara (Lo i drugi, 1991). Rutiranjem broda u skladu sa pozitivnim uticajem struja bavio se i McCord (1999), pri čemu je istraživanje bazirao na primjeru Golfske struje. Istraživanjem meteoroloških ruta su se bavili Petric i drugi (1984), kao i Papadakis i Perakis (1990). U kontejnerskom brodarstvu, postoji takođe nekoliko problema koji zahtijevaju posebna rješenja i algoritme, koji su prisutni u literaturi: • Planiranje veličine flote rashladnih kontejnera; određivanje broja rashladnih kontejnera
koji treba da zadovolje buduću potražnju (Imai i Rivera, 2001); • Alokacija praznih kontejnera u skladu sa rasporedom i kapacitetom brodova (Lai i drugi,
1995);
Sanja Bauk, Inteligentni informacioni sistemi u optimizaciji rute u pomorskom i lučkom transportu, Prilog iz
Doktorske disertacije, Univerzitet u Beogradu (2005)
P1-13
• Optimizacija broja i tehničkih svojstava obalnih kontejnerskih dizalica (Kim i Kim, 1999) i drugi.
U literaturi su takođe prisutni brojni problemi razmještaja kontejnera. Ovdje je problem razviti plan ukrcaja (slaganja) kontejnera u brod koji plovi predefinisanom rutom i pri tome obilazi nekoliko luka. Kontejneri se na brod ukrcavaju u nekoliko vertikalnih stekova. Pošto je pristup kontejnerima moguć jedino sa vrha steka, često se dešava da kontejneri namijenjeni luci j moraju biti iskrcani, pa potom ponovo ukrcani, kako bi se omogućio pristup kontejnerima koji su ispod onih na vrhu, namijenjeni luci i koja prethodi luci j duž posmatrane rute. Ova operacija je poznata kao izvlačenje (eng. shifting). Cilj je određivanje plana slaganja takvog da se minimizira potreba za vršenjem operacija izvlačenja.
Rad Glavna odluka Cilj Teret Metod Avriel i drugi (1998) Raspored kontejnera Minimizacija boja
vučenih kontejnera Kontejneri Heuristika
Brown i drugi (1994) Vezivanje broda Minimizacija broja
vezova - Cjelobrojno programiranje
Brown i drugi (1997) Sidrenje podmornica Minimizacija broja
vezova - Cjelobrojno programiranje
Fagerholt (2000) Rutiranje Minimizacija udaljenosti - Dinamičko
programiranje Iakouvou i drugi (1999) Rutiranje Minimizacija
troškova/rizika Opasni tereti Mrežni model
Imai i Rivera (2001)
Određivanje veličine kontejnerske flote
Minimizacija troškova Kontejneri Simulacija
Kang i Kim (2002) Raspored kontejnera Minimizacija broja vučenih kontejnera Kontejneri Heuristika
Kim i Kim (1999) Operiranje dizalica Minimizacija broja vučenih kontejnera Kontejneri Heuristika
Lai i drugi (1995) Raspored kontejnera Minimizacija troškova Kontejneri Heuristika
Lo i drugi (1991) Rutiranje u skladu sa okruženjem
Minimizacija troškova - Diferencijalni
račun McCord i drugi (1999)
Rutiranje u skladu sa okruženjem
Minimizacija troškova -
Papadakis i Perakis (1989) Brzina Minimizacija
troškova Rasuti teret Nelinearno programiranje
Papadakis i Perakis (1990)
Rutiranje u skladu sa okruženjem
Minimizacija troškova -
Perakis (1985) Brzina Minimizacija troškova Rasuti teret Diferencijalni
račun Perakis i Papadakis (1987) Brzina Minimizacija
troškova Rasuti teret Nelinearno programiranje
Petrie i drugi (1984)
Rutiranje u skladu sa okruženjem
Minimizacija troškova - Dinamičko
programiranje
Psaraftis i drugi (1990) Raspoređivanje Minimizacija
vremena - Dinamičko programiranje, heuristika
Ronen (1982) Brzina Minimizacija troškova - Diferencijalni
račun Williams (1992) Raspoređivanje Zadovoljenje ciljeva Vojne potrebe Heuristika Wilson i Roach (2002) Raspored kontejnera Minimizacija broja
vučenih kontejnera Kontejneri Heuristika
Tabela 5. Pregled referenci vezanih za rješavanje specifičnih problema rutiranja i
raspoređivanja brodova
Sanja Bauk, Inteligentni informacioni sistemi u optimizaciji rute u pomorskom i lučkom transportu, Prilog iz
Doktorske disertacije, Univerzitet u Beogradu (2005)
P1-14
Posebne modifikacije problema trgovačkog putnika (eng. Traveling Salesman Problem – TSP) su razvijene za rješavanje problema rutiranja i raspoređivanja brodova duž obale, gdje tereti koji treba da budu ukrcani nisu raspoloživi na vrijeme. Ovim problemom se bavio Psaraftis (1990). Psaraftis je riješio problem u idealnom slučaju, kada je obalna linija predstavljena pravom linijom. Kasnije je iznađeno proširenje rješenja za slugaj generalne obalne linije, to jeste kada ona nije prava linija, korišćenjem heuristike. Strateškim planiranjem optimalne rute broda namijenjenog transportu opasnog tereta bavili su se Iakovou i drugi (1999). Problem uključuje izbor puta sa minimalnom sumom transportih troškova ponderisanih troškovima očekivanog rizika. Predloženo rješenje problema je testirano na velikom broju realnih transporta naftnih derivata u Meksičkom zalivu. Takođe, prisutna su istraživanja i studije vezani za različite probleme u vojnopomorskoj logistici. Williams (1992) se bavio popunjavanjem grupe ratnih brodova na moru dok neki brodovi izvršavaju svoje zadatke. Optimizacijom broja i razmještaja vezova bavili su se Brown i drugi (1994). U literaturi postoji veliki broj referenci posvećenih ovoj problematici: Cline (1992), Crary (2002), Darby-Dowman (1995), Fisher i Rosenwein (1989), Nulty i Ratliff (1991), kao i druge [6]. U tabeli 5 dat je pregled radova vezanih za rješavanje specifičnih problema rutiranja i raspoređivanja brodova. 5.1.7. Trendovi Problemi rutiranja i raspoređivanja brodova na transportne zadatke su interesantna oblast sa visokim potencijalom poboljšanja performansi flote zahvaljujući savremenim metodima optimizacije. Istraživanja pokazuju da rješenja problema rutiranja i raspoređivanja brodova daleko zaostaju za onim što je urađeno u domenu kopnenog i vazdušnog saobraćaja i transporta. Uprkos ovome, Christiansen – Fagerholt-ov (2003) u odnosu na prethodni Ronen-ov (1993) pregled literature, ukazuje na vidan porast interesovanja u ovoj oblasti. Sve prisutniji trendovi u brodarstvu: povećanje potražnje za pomorskim transportom, povezivanje brodarskih kompanija i vlasnika tereta, nova generacija planera sa bogatijim istraživačkim nego iskustvenim potencijalom, razvoj hardvera i softvera, pomijeranje interesovanja iz domena industrijskog u domen slobodnog brodarstva, veća transparentnost tržišta, stavljanje akcenta na transportne lance i slično, sigurno će znatno uticati na dalji razvoj istraživanja u ovoj oblasti [6].
Nakon pregleda dosadašnjih istraživanja u oblasti rutiranja i raspoređivanja brodova, u nastavku je pokazano kako se Hopfield-ova rekurentna neuralna mreža može primijeniti u rješavanju problema trgovačkog putnika u linijskom brodarstvu, te kako se radijalno bazna neuralna mreža može primijeniti u ocjenjivanju preferencije određenog pravca plovljenja između dvije luke.
5.2. Hopfield-ova rekurentna neuralna mreža u rješavanju problema trgovačkog putnika u linijskom brodarstvu Ovdje je pokazano kako se Hopfield-ova rekurentna neuralna mreža može primijeniti na rješavanje problema trgovačkog putnika (eng. Traveling Salesman Problem – TSP) u linijskom brodarstvu [1,3]. Ono što razlikuje klasičan TSP model od onog ovdje primijenjenog je što su čvorovi mreže luke čije su pozicije izražene sfernim koordintama i što udaljenosti između njih nisu linearne, već lučne – ortodrome. Problem TSP ovdje je riješen za slučaj četiri, pet i šest luka, proizvoljno odabranih na sjevernoj hemisferi Zemlje.
Sanja Bauk, Inteligentni informacioni sistemi u optimizaciji rute u pomorskom i lučkom transportu, Prilog iz
Doktorske disertacije, Univerzitet u Beogradu (2005)
P1-15
5.2.1. Hopfield-ova mreža i TSP model Pored svoje uloge u oživljavanju asocijativne memorije, Hopfield-ova mreža se koristi za rješavanje problema kombinatorne optimizacije. Najbolji primjer je dobro poznat problem trgovačkog putnika (TSP). U skladu sa ovim problemom navigator mora da obiđe sekvencu od N luka, na način da u okviru kružnog putovanja posjeti svaku od luka tačno jedanput i da se na poslijetku vrati u luku polaska. Ovaj problem je u smislu izračunavanja kompleksan, budući da vrijeme potrebno za njegovo rješavanje eksponencijalno raste sa porastom broja čvorova mreže, to jeste broja luka koje moraju biti posjećene. TSP u slučaju N luka može se transformisati u NN × mrežu Hopfield-ovih neurona [12]. Pri tome svaki red neurona odgovara određenoj luci, a svaka kolona poziciji, odnosno, rednom broju luke u redosledu obilaska. Ukoliko bi odziv Hopfield-ove mreže bio kao na slici 2, tada bi druga na spisku luka bila prva posjećena, treća – druga, prva – treća i četvrta bi bila poslednja, odnosno, četvrta posjećena, nakon čega se navigator vraća u polaznu luku.
1
2
3
4
1 2 3 4
Luka
Pozicija
Aktivan neuron
Neaktivan neuron
Slika 2. Shematski prikaz Hopfield-ove NN × mreže
Hopfield-ovi neuroni uvijek imaju odziv nula ili jedan. Da bi bio ispunjen uslov energetskog minimuma mreže u slučaju optimalnog rješenja, a u skladu sa formulacijom TSP-a, u svakom redu i koloni mreže mora da bude aktivan najviše jedan neuron. U opštem slučaju suština rješavanja optimizacionih problema pomoću neuralnih mreža je u određivanju energetskog minimuma mreže. Takav je slučaj i sa ovdje primijenjenom Hopfield-ovom mrežom. Funkcija energije Hopfield-ove mreže (10), sastoji se iz dva dijela – troškovnog (eng. cost) i kaznenog (eng. penalty):
( ) ( ) ( )xExExE pc += (10)gdje je troškovni dio u razvijenom obliku (11):
( ) ( ) ( )i
N
1i
ciji
N
1i
N
1j
cijc xxxw
21xE ∑∑∑
== =θ+−= (11)
dok je kazneni dio (12):
( ) ( ) ( )i
N
1i
piji
N
1i
N
1j
pijp xxxw
21xE ∑∑∑
== =θ+−= (12)
U izrazima (11) i (12) ix je stanje i-tog neurona; iθ aktivacioni prag i-tog neurona i ijw težina veze između i-tog i j-tog neurona. U slučaju TSP troškovni dio funkcije energije mreže ima oblik (13):
( ) ( )1i,b1i,ba ab i
aiabc xxxd2DxE −+
≠+−= ∑∑∑ (13)
Sanja Bauk, Inteligentni informacioni sistemi u optimizaciji rute u pomorskom i lučkom transportu, Prilog iz
Doktorske disertacije, Univerzitet u Beogradu (2005)
P1-16
gdje je abd udaljenost između luka a i b, a D pozitivna konstanta [10]. Indeksi su ciklični, to jeste 11N =+ i N11 =− [18]. Pri tome stanje Hopfield-ovog neurona 1xai = , znači da je luka a i-ta posjećena u ciklusu, dok stanje neurona 0xai = , znači da luka a nije i-ta posjećena u ciklusu. Optimalno rješenje je ono za koje ( )xEc ima najmanju apsolutnu vrijednost, pri čemu ( )xE p treba da bude jednako nuli. Uslovi koji pri tome moraju biti ispunjeni su sledeći: (1) u jednom trenutku može biti posjećena samo jedna luka; (2) svaka luka se posjećuje samo jedanput i (3) svaka luka mora biti posjećena. Na osnovu ovih uslova ( )xE p se može predstaviti u formi (14):
( )2
a iaibi
i a abaiaj
a i ijaip Nx
2Cxx
2Bxx
2AxE
−++= ∑∑∑∑∑∑∑∑
≠≠
(14)
gdje su A, B i C pozitivne konstante [10], dok je N broj luka. Na osnovu funkcije energije mreže dobija se da je matrica težina (15):
( ) ( ) ( )1i,j1i,jababijabaibj DdC1Bij1Aw −+ δ+δ−−δ−δ−δ−δ−= (15)gdje je
21iiδ Kronecker-ova delta koja ima vrijednosti (16):
≠=
=δ21
21ii ii,0
ii,121
(16)
Rješavanje TSP zahtijeva veliki broj iteracija, budući da je broj mogućih ciklusa jednak ( )!1N − kada je problem asimetričan, odnosno ( )!1N2/1 − kada je problem simetričan, to jeste kada je baab dd = . Pored toga potrebno je izbjeći podcikluse, kako bi se obezbijedio kontinuitet putovanja, što zahtijeva dodatno vrijeme u procesu određivanja optimalnog rješenja [17,19]. 5.2.2. Numerički primjer U skladu sa TSP ovdje su uzeti u razmatranje slučajevi četiri, pet i šest luka proizvoljno odabranih na sjevernoj hemisferi Zemlje (slika 3).
(λ ,ϕ )1 1 (λ ,ϕ )3 3
(λ ,ϕ )4 4
(λ ,ϕ )2 2
1
2
3
4
(λ,ϕ)1 1
(λ,ϕ)3 3
(λ,ϕ)5 5
(λ,ϕ)2 2
P1 P2
P3
P5
(λ,ϕ)4 4
P4
(λ ,ϕ )1 1
(λ ,ϕ )6 6
(λ ,ϕ )2 2
(λ ,ϕ )3 3
P1 P3
P6
P2
(λ ,ϕ )4 4
P4
P5 (λ ,ϕ )5 5
(a) (b) (c)
Slika 3. TSP u slučaju četiri (a), pet (b) i šest luka (c)
Sanja Bauk, Inteligentni informacioni sistemi u optimizaciji rute u pomorskom i lučkom transportu, Prilog iz
Doktorske disertacije, Univerzitet u Beogradu (2005)
P1-17
Problem je naći optimalan redosled obilaska predefinisane sekvence luka u linijskom brodarstvu, primjenom Hopfield-ove rekurentne neuralne mreže. (a) TSP u slučaju četiri luke U skladu sa TSP ovdje su u razmatranje uzete četiri luke: Lisabon (Portugal), Mogador (Maroko), Nju Jork (Nju Jork) i San Huan (Portoriko), čije su geografske koordinate, odnosno, geografske dužine – longitude [° ′ W] i geografske širine – latitude [° ′ N], date u tabeli 6.
Luka Naziv Geografska dužina λ [W] Geografska širina ϕ [N]
P1 Lisabon (Portugalija) 08° 48′ 38° 42′ P2 Mogador (Maroko) 09° 54′ 31° 30′ P3 Nju Jork (Nju Jork) 73° 00′ 40° 42′ P4 San Huan (Portoriko) 65° 30′ 21° 30′
Tabela 6. Nazivi i koordinate sekvence od četiri luke za koje se određuje optimalna ruta
Ortodromske udaljenosti ortd i realne udaljenosti id∆ , dobijene uvećanjem ortd za proizvoljno odabran iznos devijacije i∆ , date su u tabelama 7 i 8. U tabelama 7 i 8 su takođe date početne vrijednosti ortodromskih kurseva (kp1 i kp2) za oba smjera plovljenja (1)-(2) i (2)-(1).
Pravac dort [Nm] kp1 [°] ∆i [Nm] ∆di [Nm] 1. Lisabon (1) – Mogador (2) 435,351 187,446 +15 450,351 2. Lisabon (1) – Nju Jork (2) 2897,986 293,909 +150 3047,986 3. Lisabon (1) – San Huan (2) 3066,667 267,544 +10 3076,667 4. Mogador (1) – Nju Jork (2) 3042,886 299,130 +25 3067,886 5. Mogador (1) – San Huan (2) 3013,873 272,822 +45 3058,873 6. Nju Jork (1) – San Huan (2) 1213,505 159,434 +50 1263,505
Tabela 7. Ortodromske i stvarne udaljenosti između luka – Smjer (1) – (2)
Pravac dort [Nm] kp1 [°] ∆i [Nm] ∆di [Nm] 1. Lisabon (2) – Mogador (1) 435,351 6,813 +60 495,351 2. Lisabon (2) – Nju Jork (1) 2897,986 70,232 +40 2937,986 3. Lisabon (2) – San Huan (1) 3066,667 56,932 +30 3096,667 4. Mogador (2) – Nju Jork (1) 3042,886 79,235 +20 3062,886 5. Mogador (2) – San Huan (1) 3013,873 66,248 +15 3028,873 6. Nju Jork (2) – San Huan (1) 1213,505 343,367 +35 1248,505
Tabela 8. Ortodromske i stvarne udaljenosti između luka – Smjer (2) – (1)
Glavni razlozi za postojanje devijacije su potreba za održavanjem koridora plovljenja, kao i potreba izbjegavanja prepreka. Matrica udaljenosti između pojedinih parova luka data je u tabeli 9. Udaljenosti su izražene u nautičkim miljama. Pošto nije moguće ploviti iz neke određene luke ka njoj samoj, 11d , 22d , 33d i 44d udaljenosti su jednake ∞ .
Sanja Bauk, Inteligentni informacioni sistemi u optimizaciji rute u pomorskom i lučkom transportu, Prilog iz
Doktorske disertacije, Univerzitet u Beogradu (2005)
P1-18
[Nm] P1 P2 P3 P4 P1 ∞ 450,351 3047,986 3076,667 P2 495,351 ∞ 3067,886 3058,873 P3 2937,986 3062,886 ∞ 1263,505 P4 3096,667 3028,873 1248,505 ∞
Tabela 9. Matrica realnih udaljenosti za određene parove luka
Nakon uzimanja u obzir svih mogućih kombinacija obilaska sekvence od četiri luke u skladu sa TSP (tabela 10), dobijeno je optimalno rješenje, to jeste ruta:
P1-P2-P4-P3-P1 = 450,351+3058,873+1248,505+2937,986=7695,715 [Nm]
Ruta Dužina [Nm] 1. P1-P2-P4-P3-P1 7695,7152. P1-P3-P4-P2-P1 7835,7153. P1-P3-P2-P4-P1 12266,4124. P1-P4-P3-P2-P1 7883,4095. P1-P4-P2-P3-P1 12111,4126. P1-P2-P3-P4-P1 7878,409
Tabela 10. Potencijalne rute i njihove ukupne dužine izražene u nautičkim miljama
Vrijednosti energije mreže i težinskih koeficijenata u slučaju optimalnog rješenja date su u tabeli 11. Minimalna vrijednost energije određena je posredstvom izraza *
ii*min d2/DE ∆−= ∑ ,
dok su odgovarajuće težine određene na osnovu izraza CdDw *i
*ab −∆⋅−= , gdje su D i C
pozitivni koeficijenti 200C = i 500D = u skladu sa originalnom Hopfield i Tank [10] adaptacijom.
Energetski minimum mreže Emin -1923928.75 w 12 -225375.50 w 24 -1529636.50 w 43 -624452.50
Optimalna vrijednost vektora težina grana
w 31 -1469193.00
Tabela 11. Energetski minimum i vektor optimalnih težina Hopfield-ove mreže
-3.500
-3.000
-2.500
-2.000
-1.500
-1.000
-0.500
0.0001 2 3 4 5 6
Kombinacije
Ener
gija
Slika 4. Vrijednosti energije mreže za različita suboptimalna rješenja (x106)
Sanja Bauk, Inteligentni informacioni sistemi u optimizaciji rute u pomorskom i lučkom transportu, Prilog iz
Doktorske disertacije, Univerzitet u Beogradu (2005)
P1-19
Funkcija energije za različita stanja mreže u procesu obučavanja, odnosno, za različita suboptimalna rješenja data je na slici 4. Optimalan redosled obilaska luka: Lisabon – Mogador – San Huan – Nju Jork – Lisabon, prikazan je shematski na slici 5.
Nju Jork
San Huan
Mogador
LisabonAtlantski okean
23
4
1
[NW]
Slika 5. Optimalan redosled obilaska sekvence od četiri luke
(b) TSP u slučaju pet luka Ovdje je u razmatranje uzeto pet luka: Hong Kong (Kina), Koasiung (Tajvan), Manila (Filipini), San Francisko (Kalifornija) i Sietl (Vašington), čije su geografske koordinate, odnosno, geografske dužine [° ′ W] i geografske širine [° ′ N], date u tabeli 12.
Luka Naziv Geografska dužina λ Geografska širina ϕ P1 Hong Kong (Kina) 113° 54′ [E] 22° 30′ [N] P2 Koasiung (Tajvan) 120° 30′ [E] 22° 50′ [N] P3 Manila (Filipini) 120° 56′ [E] 14° 35′ [N] P4 San Francisko (Kalifornija) 122° 45′ [W] 37° 49′ [N] P5 Sietl (Vašington) 122° 10′ [W] 48° 30′ [N]
Tabela 12. Nazivi i koordinate sekvence luka za koje se određuje optimalna ruta
Ortodromske udaljenosti ortd i realne udaljenosti id∆ , dobijene uvećanjem ortd za proizvoljno odabran iznos devijacije i∆ , kao i početni ortodromski kursevi dati su u tabelama 13 i 14.
Pravac dort [Nm] kp1 [°] ∆1 [Nm] ∆d1 [Nm] 1. Hong Kong (1) – Koasiung (2) 365,930 85,598 +35 400,930 2. Hong Kong (1) – Manila (2) 620,757 138,712 +10 630,757 3. Hong Kong (1) – San Francisko (2) 5975,396 42,009 +40 6015,396 4. Hong Kong (1) – Sietl (2) 5589,597 33,409 +35 5624,597 5. Koasiung (1) – Manila (2) 495,611 177,079 +15 510,611 6. Koasiung (1) – San Francisko (2) 5709,041 45,096 +30 5739,041 7. Koasiung (1) – Sietl (2) 5364,856 36,063 +25 5389,856 8. Manila (1) – San Francisko (2) 6038,123 46,094 +20 6058,123 9. Manila (1) – Sietl (2) 5749,726 36,441 +30 5779,726
10. San Francisko (1) – Sietl (2) 641,503 2,084 +25 666,503
Tabela 13. Ortodromske i stvarne udaljenosti između luka – Smjer (1) – (2)
Sanja Bauk, Inteligentni informacioni sistemi u optimizaciji rute u pomorskom i lučkom transportu, Prilog iz
Doktorske disertacije, Univerzitet u Beogradu (2005)
P1-20
Pravac dort [Nm] kp1 [°] ∆1 [Nm] ∆d1 [Nm] 1. Hong Kong (2) – Koasiung (1) 365,930 268,144 +10 375,930 2. Hong Kong (2) – Manila (1) 620,757 320,957 +15 635,754 3. Hong Kong (2) – San Francisko (1) 5975,396 308,493 +20 5995,396 4. Hong Kong (2) – Sietl (1) 5589,597 309,852 +15 5604,597 5. Koasiung (2) – Manila (1) 495,611 357,219 +25 520,611 6. Koasiung (2) – San Francisko (1) 5709,041 304,275 +15 5724,041 7. Koasiung (2) – Sietl (1) 5364,856 305,037 +30 5394,856 8. Manila (2) – San Francisko (1) 6038,123 298,037 +20 6058,123 9. Manila (2) – Sietl (1) 5749,726 299,825 +15 5764,726
10. San Francisko (2) – Sietl (1) 641,503 182,485 +20 661,503
Tabela 14. Ortodromske i stvarne udaljenosti između luka – Smjer (2) – (1) Matrica udaljenosti između pojedinih parova luka data je u tabeli 15. Sve udaljenosti su izražene u nautičkim miljama, pri čemu nije moguće ploviti iz jedne određene luke u nju samu.
[Nm] P1 P2 P3 P4 P5 P1 ∞ 400,930 630,757 6015,396 5624,597 P2 375,930 ∞ 510,611 5739,041 5389,856 P3 635,754 520,611 ∞ 6058,123 5779,726 P4 5995,396 5724,041 6058,123 ∞ 666,503 P5 5604,597 5394,856 5764,726 661,503 ∞
Tabela 15. Matrica realnih udaljenosti za određene parove luka
Optimalne vrijednosti energije Hopfield-ove mreže i težinskog vektora, date su u tabeli 16, dok su u tabeli 17 prikazana stanja na izlazu neurona u slučaju optimalnog rješenja.
Energetski minimum mreže Emin -3 281 542,25 w 13 -315 578,50 w 34 -188 165,00 w 45 -3 029 261,50 w 52 -333 451,50
Optimalna vrijednost vektora težina grana mreže
w 21 -2 697 628,00
Tabela 16. Energetski minimum i vektor optimalnih težina Hopfield-ove mreže
0/1 P1 P2 P3 P4 P5 P1 0 0 1 0 0 P2 1 0 0 0 0 P3 0 0 0 1 0 P4 0 0 0 0 1 P5 0 1 0 0 0
Tabela 17. Stanja na izlazu neurona Hopfield-ove mreže za slučaj optimalnog rješenja
Pri tome je dobijena optimalna ruta, odnosno redosled obilaska sekvence od pet luka: P1-P3-P4-P5-P2-P1 =630,757+375,930+6058,123+666,503+5394,856=13126,169 [Nm].
Sanja Bauk, Inteligentni informacioni sistemi u optimizaciji rute u pomorskom i lučkom transportu, Prilog iz
Doktorske disertacije, Univerzitet u Beogradu (2005)
P1-21
Na slici 6 je dat prikaz vrijednosti funkcije energije mreže u procesu obučavanja, to jeste za različita suboptimalna rješenja, dok je na slici 7 shematski prikazan optimalan redosled obilaska luka: Hong Kong – Manila – San Francisko – Sietl – Koasiung – Hong Kong.
-7.000
-6.000
-5.000
-4.000
-3.000
-2.000
-1.000
0.0001 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
KombinacijeEn
ergi
ja
Slika 6. Vrijednosti energija mreže za različita suboptimalna rješenja (x106)
180[N]E W
Koasiung
Hong Kong
Manila
San Francisko
Sietl
1
2
3
4
5
Tihi okean
Slika 7. Optimalna ruta za posmatranu sekvencu od pet luka
Sanja Bauk, Inteligentni informacioni sistemi u optimizaciji rute u pomorskom i lučkom transportu, Prilog iz
Doktorske disertacije, Univerzitet u Beogradu (2005)
P1-22
(c) TSP u slučaju šest luka U slučaju šest luka u razmatranje su uzete sledeće luke: Čarlston (Južna Karolina), La
Roš (Francuska), Majami (Florida), Nant (Francuska), San Huan (Portoriko) i San Sebastian (Španija), čije su geografske koordinate date u tabeli 18.
Luka Naziv Geografska dužina [W] Geografska širina [N] P1 Čarlston (Južna Karolina) 82° 43′ 34° 30′ P2 La Roš (Francuska) 01° 30′ 46° 09′ P3 Majami (Florida) 81° 57′ 28° 02′ P4 Nant (Francuska) 01° 42′ 47° 17′ P5 San Huan (Portoriko) 65° 48′ 18° 31′ P6 San Sebastian (Španija) 01° 58′ 43° 18′
Tabela 18. Nazivi i koordinate sekvence luka za koje se određuje optimalna ruta
Razmotreni su slučajevi kada je problem simetričan, to jeste kada su udaljenosti između
luka a i b iste u oba smjera baab dd = i kada je problem nesimetričan, odnosno, kada je
baab dd ≠ . Prilikom određivanja optimalnog rješenja u prvom slučaju broj mogućih kombinacija je ( )!1N2/1 − , dok je u drugom dvaput veći i iznosi ( )!1N − .
[Nm] P1 P2 P3 P4 P5 P6 P1 ∞ 3617,252 389,983 3586,309 1316,846 3659,796 P2 3617,252 ∞ 3832,296 68,496 3544,564 172,152 P3 389,983 3832,296 ∞ 3808,033 1055,807 3856,479 P4 3586,309 68,496 3808,033 ∞ 3542,932 239,264 P5 1316,846 3544,564 1055,807 3542,932 ∞ 3511,510 P6 3659,796 172,152 3856,479 239,264 3511,510 ∞
Tabela 19. Matrica udaljenosti između luka – simetričan problem
Matrica udaljenosti između pojedinih parova luka, za slučaj kada je problem simetričan, data je u tabeli 19. Sve udaljenosti su izražene u nautičkim miljama. Nakon ispitivanja svih mogućih kombinacija, dobijeno je sledeće optimalno rješenje, odnosno, optimalna ruta:
P1-P3-P5-P6-P2-P4-P1 =389,983+1055,807+3511,510+172,152+68,496+3586,309 = 8784,257 [Nm]
Minimalna vrijednost funkcije energije i odgovarajući težinski vektor dati su u tabeli 20, dok je na slici 8 dat grafički prikaz opadanja apsolutne vrijednosti funkcije energije mreže u postupku obučavanja.
Energetski minimum mreže Emin -2 196 064,250 w 13 -195 191,5 w 35 -528 103,5 w 56 -1 755 955,0 w 62 -86 276,0 w 24 -34 448,0
Optimalna vrijednost vektora težina grana mreže
w 41 -1 793 354,5
Tabela 20. Energetski minimum i vektor optimalnih težina Hopfield-ove mreže
Sanja Bauk, Inteligentni informacioni sistemi u optimizaciji rute u pomorskom i lučkom transportu, Prilog iz
Doktorske disertacije, Univerzitet u Beogradu (2005)
P1-23
-6.000
-5.000
-4.000
-3.000
-2.000
-1.000
0.0001 10 19 28 37 46 55 64 73 82 91 100 109 118
Kombinacije
Ener
gija
Slika 8. Vrijednosti energija mreže za različita suboptimalna rješenja (x106) – simetričan
problem U slučaju kada je problem simetričan, odnosno, kada su udaljenosti između svih parova luka jednake ortodromskim, kada nema devijacije, ortodromu između svake dvije susjedne luke u ciklusu moguće je aproksimirati određenim brojem loksodroma. Naime, ortodromu treba podijeliti na određeni broj međutačaka između kojih se plovi po loksodromi. Pri tome je cilj da suma tako dobijenih loksodromskih udaljenosti što manje odstupa od ortodromske (17):
1m,1i,ddmin orti
loki +=−∑ (17)
ovdje je lokid i-ta loksodromska udaljenost, ortd je ortodromska udaljenost između dvije susjedne luke, dok je m broj međutačaka ortodrome. Koordinate međutačaka ortodrome određuju se simetrično u odnosu na vrh ortodrome, ili jednostavnije podjelom ortodrome na 1, 2, 3, 4, 5, ...° zavisno od njene dužine. Kroz simulacioni proces se ispituje koji je broj međutačaka optimalan, odnosno za koji broj i raspored međutačaka se dobija najmanje odstupanje izmeću sume loksodromskih i ortodromske udaljenosti [1,3]. Nakon primjene odgovarajućeg postupka podjele ortodrome na optimalan broj međutačaka izmeću kojih se plovi po loksodromi, za posmatrani problem, dobijeni su rezultati prikazani u tabeli 21. U tabeli je dat optimalan broj međutačaka za svaki segment ciklusa, koordinate – longituda i latituda ovih tačaka, pripadni loksodromski kursevi i udaljenosti. Takođe je data razlika između sume loksodromskih i ortodromske udaljenosti, pri čemu je evidentno da je ova razlika veoma mala, negdje skoro i jednaka nuli, u svim slučajevima, osim u slučaju segmenta ciklusa između luka La Roš i Nant u Francuskoj. Ovaj segment je relativno kratak i objektivno nema niti jedne tačke priključenja, ali je u obzir uzeta proizvoljna devijacija od deset nautičkih milja, zbog potrebe isplovljenja iz luke Nant estuarom Loare.
Sanja Bauk, Inteligentni informacioni sistemi u optimizaciji rute u pomorskom i lučkom transportu, Prilog iz
Doktorske disertacije, Univerzitet u Beogradu (2005)
P1-24
Koordinate tačaka Segment najkraće
rute
Optimalan broj
međutačaka Geografska dužina [W]
Geografska širina [N]
Loksodromski kursevi [°]
Loksodromske udaljenosti
[Nm]
Razlika ortlok dd −∑
[Nm]
82° 43′ 34° 30′ - - 82° 35′ 33° 30′ 174,046 60,000 82° 28′ 32° 30′ 174,115 60,000 82° 20′ 31° 30′ 174,179 60,000 82° 13′ 30° 31′ 174,241 60,000 82° 07′ 29° 31′ 174,300 60,000
P1-P3 5
81° 57′ 28° 02′ 174,369 89,983
2,291E-05
81° 57′ 28° 02′ - - 77° 07′ 25° 30′ 120,365 300,018 72° 29′ 22° 49′ 122,402 300,014 P3-P5 2 65° 48′ 18° 31′ 124,558 455,839
0,064088
65° 48′ 18° 31′ - - 53° 47′ 27° 06′ 52,164 840,233 39° 55′ 34° 31′ 58,065 840,541 23° 44′ 40° 05′ 66,574 841,033
P5-P6 3
01° 58′ 43° 18′ 78,827 994,178
4,476066
01° 58′ 43°18′ - - 01° 48′ 44° 17′ 6,526 60,000 P6-P2 1 01° 30′ 46° 09′ 6,689 112,152
7,762E-05
01° 30′ 46° 09′ - - P2-P4 0 01° 42′ 47° 17′ 263,174* 78,496* 10,000000* 01° 42′ 47° 17′ - - 16° 21′ 49° 44′ 255,837 600,922 31° 55′ 50° 11′ 267,377 601,091 47° 06′ 48° 35′ 99,201 601,018 60° 52′ 45° 09′ 110,066 600,772
P4-P1 4
82° 43′ 34° 30′ 122,518 1189,300
6,793546
* Procjena korekcije kursa za +90° i ortodromske udaljenosti za +10 Nm, zbog neophodnosti isplovljenja iz luke Nant estuarom Loare
Tabela 21. Podjela segmenata najkraće rute na optimalan broj međutačaka
Atlantski okean
1
23
4
5
6Nant
La Rochelle
San Sebastian
San Juan
Miami
Charleston
[NW]
Slika 9. Optimalna ruta za posmatranu sekvencu od šest luka
Sanja Bauk, Inteligentni informacioni sistemi u optimizaciji rute u pomorskom i lučkom transportu, Prilog iz
Doktorske disertacije, Univerzitet u Beogradu (2005)
P1-25
Na slici 9 je prikazana shema optimalnog ciklusa obilaska luka: Čarlston – Majam – San Huan – San Sebastian – La Roš – Nant – Čarlston. U slučaju kada je problem nesimetričan broj mogućih kombinacija je dvaput veći. Ortodromskim udaljenostima se dodaju različiti iznosi devijacije za različite smjerove plovljenja između susjednih luka (tabele 22 i 23).
Pravac dort [Nm] kp1 [°] ∆i [Nm] ∆di [Nm] 1. Čarlston (1) – La Roš (2) 3617,252 52,026 +40 3657,252 2. Čarlston (1) – Majami (2) 389,983 174,011 +10 399,983 3. Čarlston (1) – Nant (2) 3586,309 50,850 +15 3601,309 4. Čarlston (1) – San Huan (2) 1316,846 132,419 +25 1341,846 5. Čarlston (1) – San Sebastian (2) 3659,796 55,216 +10 3669,796 6. La Roš (1) – Majami (2) 3832,296 284,183 +20 3852,296 7. La Roš (1) – Nant (2) 68,496 353,174 +15 83,496 8. La Roš (1) – San Huan (2) 3544,564 264,881 +30 3574,564 9. La Roš (1) – San Sebastian (2) 172,152 186,801 +25 197,152 10. Majami (1) – Nant (2) 3808,033 48,355 +10 3818,033 11. Majami (1) – San Huan (2) 1055,807 119,256 +20 1075,807 12. Majami (1) – San Sebastian (2) 3856,479 52,705 +15 3871,479 13. Nant (1) – San Huan (2) 3542,932 264,052 +30 3572,932 14. Nant (1) – San Sebastian (2) 239,264 182,792 +25 264,264 15. San Huan (1) – San Sebastian (2) 3511,510 49,984 +15 3526,510
Tabela 22. Ortodromske i stvarne udaljenosti između luka – Smjer (1) – (2)
Pravac dort [Nm] kp1 [°] ∆i [Nm] ∆di [Nm] 1. Čarlston (2) – La Roš (1) 3617,252 290,322 +20 3637,252 2. Čarlston (2) – Majami (1) 389,983 354,409 +10 399,983 3. Čarlston (2) – Nant (1) 3586,309 289,589 +10 3596,309 4. Čarlston (2) – San Huan (1) 1316,846 320,088 +15 1331,846 5. Čarlston (2) – San Sebastian (1) 3659,796 291,558 +20 3679,796 6. La Roš (2) – Majami (1) 3832,296 49,546 +30 3862,296 7. La Roš (2) – Nant (1) 68,496 173,028 +20 88,496 8. La Roš (2) – San Huan (1) 3544,564 46,692 +35 3579,564 9. La Roš (2) – San Sebastian (1) 172,152 6,472 +25 197,152 10. Majami (2) – Nant (1) 3808,033 283,509 +20 3828,033 11. Majami (2) – San Huan (1) 1055,807 305,696 +15 1070,807 12. Majami (2) – San Sebastian (1) 3856,479 285,236 +10 3866,479 13. Nant (2) – San Huan (1) 3542,932 45,362 +20 3562,932 14. Nant (2) – San Sebastian (1) 239,264 2,602 +15 254,264 15. San Huan (2) – San Sebastian (1) 3511,510 266,259 +20 3531,510
Tabela 23. Ortodromske i stvarne udaljenosti između luka – Smjer (2) – (1)
Optimalne vrijednosti funkcije energije i odgovarajućeg težinskog vektora su date u tabeli 24, dok je grafički prikaz vrijednosti energije mreže u postupku obučavanja dat na slici 10. Optimalna ruta u slučaju nesimetričnog problema prati isti redosled luka, s tom razlikom što je nešto duža:
P1-P3-P5-P6-P2-P4-P1 =399,983+1075,807+3526,510+197,152+83,496+3596,309= 8879,257 [Nm]
Sanja Bauk, Inteligentni informacioni sistemi u optimizaciji rute u pomorskom i lučkom transportu, Prilog iz
Doktorske disertacije, Univerzitet u Beogradu (2005)
P1-26
Energetski minimum mreže Emin -2 219 814,25
w 13 -200 191,50 w 35 -538 103,50 w 56 -1 763 455,00 w 62 -98 776,00 w 24 -41 948,00
Optimalna vrijednost vektora težina grana mreže
w 41 -1 798 354,50
Tabela 24. Energetski minimum i vektor optimalnih težina mreže – nesimetričan problem
-6.000
-5.000
-4.000
-3.000
-2.000
-1.000
0.0001 10 19 28 37 46 55 64 73 82 91 100 109 118
Kombinacije
Ener
gija
Slika 10. Vrijednosti energija mreže za različita suboptimalna rješenja (x106) – slučaj kada je
problem nesimetričan
Ovdje je pokazano kako se Hopfield-ova rekurentna mreža može primijeniti na rješavanje problema TSP u linijskom brodarstvu, u slučaju četiri, pet i šest luka, proizvoljno odabranih na sjevernoj hemisferi. Ono što razlikuje klasičan TSP, od onog koji je ovdje razmatran, je to što su čvorovi mreže predstavljeni sfernim koordinatama i što su udaljenosti između njih nelinearne (ortodrome, odnosno, loksodrome). Kod TSP-a za četiri i pet luka razmatrani su slučajevi kada su dotični problemi nesimetrični, dok su kod TSP-a za šest luka razmotreni simetrični i nesimetrični slučajevi. Razlika je prvenstveno u složenosti izračunavanja prilikom određivanja optimalnog rješenja. Naime, ukoliko je problem simetričan, onda zahtijeva dvaput manje izračunavanja u odnosu na nesimeričan. Takođe kod simetričnog problema, kada su udaljenosti između luka čisto ortodromske, moguće je ortodromu aproksimirati određenim brojem loksodroma i tako pojednostaviti proces navigacije, budući da loksodromska navigacija ne zahtijeva stalnu promjenu kursa (sve do sledeće međutačke ili tačke priključenja). Međutim, problem postaje daleko komplikovaniji u smislu izračunavanja kada se broj luka poveća, tako da bi dalje istraživanje u ovoj oblasti svakako trebalo usmjeriti na iznalaženje efikasnijih algoritama za rješavanje problema trgovačkog putnika većih dimenzija, primjenom Hopfield-ove neuralne mreže.
Sanja Bauk, Inteligentni informacioni sistemi u optimizaciji rute u pomorskom i lučkom transportu, Prilog iz
Doktorske disertacije, Univerzitet u Beogradu (2005)
P1-27
Literatura [1] Bauk S., Avramović Z., Hopfield Network in Solving Travelling Salesman Problem in Navigation, Neurel,
Belgrade, pp 207-210, 2002. [2] Bauk S., Avramović Z., Neuro-Fuzzy Modelling in Selection of Preferential Sailing Direction, 11th
International Scientific Conference, Science, Education and Society, Žilina, Slovačka, pp 15-18, 2003. [3] Bauk S., Solving TSP in Navigation by Application of Hopfield Recurrent Neural Network, Maritime
Transport (2nd International Conference on Maritime Transport and Maritime History), Barcelona, pp 425-435, 2003.
[4] Chen S., et al., Orthogonal Least Squares Learning Algorithm for Radial Basis Function Networks, IEEE
Transactions on Neural Networks, vol. 2, no.2, pp 302-309, 1991. [5] Cho S. C., Perakis A. N., Optimal Liner Fleet Routing Strategies, Maritime Policy and Management, vol.
23, no. 3, pp 249-259, 1996. [6] Christiansen M., Fagerholt K., Ronen D., Ship Routing and Scheduling: Status and Perspectives, Norwegian
University of Science and Technology, Trondheim, Norway, 2003. [7] Crary M., Nozick L. K., Whitaker L. R., Sizing the US Deployer Fleet, European Journal of Operational
Research, no. 136, pp 680-695, 2002. [8] Fagerholt K., Christiansen M., A Combined Ship Scheduling and Allocation Problem, Journal of the
Operational Research Society, vol. 51, no. 7, pp 834-842, 2000. [9] Fagerholt K., Christiansen M., A Traveling Salesman Problem With Allocation, Time Window and
Precedence Constrains – An Application to Ship Scheduling, International Transactions in Operational Research, vol. 7, no. 3, pp 231-244, 2000.
[10] Hopfield J.J., Tank D.W., Neural Computation of Decisions in Optimization Problems, Biological
Cybernetics, vol. 52, pp 141-152, 1985. [11] Horiawa S., Furuhashi S., et al., A Fuzzy Controller Using a Neural Network and Its Capacity to Learn
Expert's Control Rules, Proceedings of the International Conference on Fuzzy Logic and Neural Networks, Japan, pp 103-106, 1990.
[12] Husson H. M., Fundamentals of Artificial Neural Networks, MIT Press, Cambridge, Massachusetts, 1995. [13] Jang J-S. R., Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System, Department of Electrical Engineering and
Computer Science, University of California, Berkeley, CA, Internet res., 1993. [14] Jang J-S. R., Sun C., Functional Equivalence Between Radial Basis Function Networks and Fuzzy Inference
Systems, Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of California, Berkeley, CA, Internet res., 1993.
[15] Jang J-S.R., Sun C., Neuro-Fuzzy Modeling and Control, Proceedings of the IEEE, vol. 83, no. 3, pp 378-
406, 1995. [16] Jones R. D., Lee Y. C., et al., Function Approximation and Time Series Prediction with Neural Networks,
Proceedings of IEEE International Joint Conference on Neural Networks, pp 649-665, 1990.
Sanja Bauk, Inteligentni informacioni sistemi u optimizaciji rute u pomorskom i lučkom transportu, Prilog iz
Doktorske disertacije, Univerzitet u Beogradu (2005)
P1-28
[17] Juang J., Stability Analysis of Hopfield-Type Neural Networks, IEEE Transactions on Neural Networks, vol. 10, no. 6, pp 1366-1374, 1999.
[18] Kakeya H., Okabe Y., Fast Combinatorial Optimization with Parallel Digital Computers, IEEE Transactions
on Neural Networks, vol. 11, no. 6, pp 1323-1331, 2000. [19] Martić Lj., Primjena matematičkih metoda u ekonomskoj analizi, Informator, Zagreb, 1971. [20] Miller H. H., Gunn E. A., Dispatching a Fishing Trawler Fleet in the Canadian Atlantic Groundfish
Industry, European Journal of Operational Research, no. 55, pp 148-164, 1991. [21] Moody J., Darken C., Fast Learning in Networks of Locally-Tuned Processing Units, Neural Computation,
vol. 1, pp 281-294, 1989. [22] Moody J., Darken C., Learning with Localized Receptive Fields, Proceedings of the 1988 Connectionist
Models Summer School, Carnegie Mellon University, 1988. [23] Musavi M. T., Ahmed W., et al., On the Training of Radial Basis Function Classifiers, Neural Networks,
vol. 5, no. 4, pp 595-603, 1992. [24] Ronen D., Chargo Ships Routing and Scheduling: Survey of Models and Problems, European Journal of
Operational Research, no. 12, pp 119-126, 1983. [25] Scott J. L., A Transportation Model, Its Development and Application to a Ship Scheduling Problem, Asia-
Pacific Journal of Operational Research, no. 12, pp 111-128, 1995. [26] Sugeno M., Kang G. T., Structure Identification of Fuzzy Model, Fuzzy Sets and Systems, no. 28, pp 15-33,
1988. [27] Takagi H., Hayashi I., NN-driven Fuzzy Reasoning, International Journal of Approximate Reasoning, vol.
5, no. 3, pp 191-212, 1991. [28] Takagi T., Sugeno M., Derivation of Fuzzy Control Rules from Human Operator's Control Actions,
Proceedings of the IFAC Symposium on Fuzzy Information, Knowledge Representation and Decision Analysis, pp 55-60, 1983.
[29] Takagi T., Sugeno M., Fuzzy Identification of Systems and Its Applications to Modeling and Control, IEEE
Transactions on Systems, Man and Cybernetics, vol. 15, pp 116-132, 1985. [30] Vukadinović K., Teodorović D., A Fuzzy Approach to the Vessel Dispatching Problem, European Journal
of Operational Research, no. 76, pp 155-164, 1994. [31] Vukadinović K., Teodorović D., Pavković G., A Neural Network Approach to the Vessel Dispatching
Problem, European Journal of Operational Research, no. 102, pp 473-487, 1997.
Sanja Bauk, Inteligentni informacioni sistemi u optimizaciji rute u pomorskom i lučkom transportu, Prilog iz
Doktorske disertacije, Univerzitet u Beogradu (2005)
P2-1
P2-VI PRIMJENA NEURALNIH MREŽA U RUTIRANJU AGV-a NA LUČKOM KONTEJNERSKOM TERMINALU 6.1. Algoritmi za raspoređivanje i rutiranje AGV-a - pregled Automatski vođena vozila (eng. Automated Guided Vehicles – AGVs) su aktualna u sistemima automatskog rukovanja materijalima, fleksibilnim proizvodnim sistemima i aplikacijama vezanim za rukovanje kontejnerima. U proteklih nekoliko decenija, značajan istraživački rad posvećen je tehnologiji AGV sistema, te je evidentan brz napredak u ovoj oblasti [11,13]. Takođe, pažnja je posvećena i problemima raspoređivanja i rutiranja AGV-a [17]. Predloženi su brojni algoritmi za rješavanje ovih problema. Međutim, većina dobijenih rezultata je primjenljiva samo u situacijama sa malim brojem AGV-a i niskim stepenom konkurentnosti. Sa rapidnim porastom broja AGV-a, nameće se potreba iznalaženja efikasnijih algoritama za rješavanje problema sukobljavanja AGV-a prilikom korišćenja zajedničkih resursa (staza, ukrcajnih i iskrcajnih bafera). Kao i računarski sistem, AGV sistem se sastoji od dva međusobno povezana podsistema: hardvera i softvera. Prvi se sastoji od fizičkih komponenti kao što su sam AGV, staze, kontroleri, senzori, uređaji za vođenje i slično. Drugi je otelotvorenje pristupa i algoritama za sistematsko upravljanje hardverskim resursima AGV-a, tako da čitav sistem može harmonično da funkcioniše sa najvećim stepenom efikasnosti. U protekle četiri decenije razvoj hardvera bio je daleko intenzivniji od razvoja softvera. Problem softvera je postao aktuelan u nedavno razvijenim aplikacijama, kod kojih je vremenski faktor od posebne važnosti (na primjer, rukovanje kontejnerima u lukama, potreba izvršenja velikog broja operacija u realnom vremenu uz uključenje relativno velike flote reda sto i više AGV-a). Brojni problemi kao što su zagušenja i mrtve petlje u operiranju AGV-a su posledica neodgovarajućeg softvera. Raspoređivanje i rutiranje AGV-a koje je nekada izgledalo trivijalno – kada je broj AGV-a bio mali, sada je postalo važan i netrivijalan problem. Jedan od najvećih lučkih operatora (Phusan) odložio je plan primjene AGV sistema u svojoj novoj kontejnerskoj luci zbog neposjedovanja adekvatnih rješenja kada su u pitanju raspoređivanje i rutiranje AGV-a. Stoga, postoji izražena potreba, kako u teorijskom, tako i u praktičnom pogledu, za iznalaženjem rješenja ovog problema.
Sanja Bauk, Inteligentni informacioni sistemi u optimizaciji rute u pomorskom i lučkom transportu, Prilog iz
Doktorske disertacije, Univerzitet u Beogradu (2005)
P2-2
Raspoređivanje i rutiranje AGV-a su u stvari dva srodna problema. Raspoređivanje ili otpremanje (eng. dispatching) je otpremanje grupe AGV-a u cilju izvršenja skupine poslova prikupljanja/odvoženja tereta pod određenim uslovima kakvi su vremenski rokovi, razni prioriteti i slično. Izvršenje određenih poslova podrazumijeva poštovanje vremena procesiranja (izvršenja) uz optimalno iskorišćenje resursa (minimizacija broja AGV-a uz održanje potrebnog kapaciteta sistema, minimizacija ukupnog vremena vožnje i drugo). Kada se izvrši raspoređivanje, slijedi izbor optimalne rute (najkraćeg puta, rute sa najkraćim vremenom vožnje ili rute sa najmanjom potrošnjom energije) za svaki od AGV-a, od ishodišta do odredišta u skladu sa trenutnom situacijom u saobraćaju. Donošenje odluka o rutiranju uključuje dva problema. Prvo, treba ispitati da li postoji ruta kojom se vozilo može dovesti do odredišta. Na primjer, kod indirektnog transfera, kada odredište nije u okviru iste petlje sa ishodištem, ne postoji put kojim bi vozilo moglo da izvrši svoj zadatak bez prekrcaja tereta na drugi AGV koji servisira petlju u kojoj je odredište. Drugo, treba ispitati da li je odabrana ruta fizički izvodljiva ili ne, što znači da duž nje ne bi trebalo da bude zagušenja, konflikata ili mrtvih petlji. 6.1.1. Veze između raspoređivanja i rutiranja U nekim primjenama AGV sistema, uključeno je svega nekoliko vozila i poslova koje ona treba da izvrše. U ovim slučajevima, jednostavni algoritmi raspoređivanja, mogu sasvim dobro da posluže. Poslovi se jednostavno izvršavaju po principu prvi došao-prvi opslužen (eng. first come-first served – FCFS), a prvo (najbliže) sledeće vozilo se koristi za izvršenje sledećeg posla. Stoga, u ovom slučaju raspoređivanje izgleda trivijalno i istraživačka pažnja je usmjerena isključivo na rutiranje. U aplikacijama koje uključuju veliki broj poslova i ograničene resurse (staze, ukrcajni i iskrcajni baferi) jednostavni algoritmi raspoređivanja nisu dovoljno efikasni. Na primjer, kada na raspolaganju stoji ograničen broj AGV-a, a veliki broj poslova, tada se poslovi moraju podijeliti u nekoliko grupa, na osnovu faktora kao što su kapacitet saobraćaja ili vrijeme čekanja, te u skladu sa tim AGV moraju da budu raspoređeni i rutirani za svaku grupu poslova. U ovom slučaju strategija raspoređivanja mora da obezbijedi da dva vozila ne budu istovremeno usmjerena ka istom odredištu u okviru iste grupe poslova. Problemi koji se najčešće susreću kod raspoređivanja i rutiranja AGV-a su: sudari, zagušenja, takozvane žive i mrtve petlje. Zbog svojih krajnje negativnih posledica, svi ovi problemi se moraju eliminisati u toku operiranja AGV sistema. 6.1.2. Slični problemi i potreba za posebnim pristupom problemima raspoređivanja i rutiranja AGV-a Intuitivno, raspoređivanje i rutiranje AGV-a bi se moglo posmatrati kao varijacija klasičnog rutiranja vozila (eng. vehicle routing problem – VRP) koje se uglavnom rješava primjenom optimizacionih tehnika, kao što su linearno i cjelobrojno programiranje. Međutim, postoje brojne razlike koje nameću potrebu tretiranja ova dva problema odvojeno: • Mreža puteva koja se razmatra u slučaju rutiranja vozila, obično je velegradska mreža
velikih razmjera. U ovom slučaju, dužina vozila je zanemarljivo mala u poređenju sa pređenim putem. Tako da se vozila mogu tretirati kao pokretne tačke. U slučaju AGV sistema, udaljenosti između ishodišta i odredišta su relativno kratke (reda deset dužina AGV-a), tako da segment puta koji zauzima AGV ne može biti zanemaren;
• Za klasičan problem rutiranja vozila, kapacitet puta se ne uzima u razmatranje, za sudare i zagušenja (sem na raskrsnicama) pretpostavlja se da se ne dešavaju. Međutim, u slučaju
Sanja Bauk, Inteligentni informacioni sistemi u optimizaciji rute u pomorskom i lučkom transportu, Prilog iz
Doktorske disertacije, Univerzitet u Beogradu (2005)
P2-3
AGV sistema, zbog ograničenosti staza, AGV mogu da budu zagušeni ili da se sudare ukoliko nisu dobro raspoređeni, odnosno, rutirani;
• Za VRP put najmanje dužine se poklapa sa najkraćim vremenom putovanja (pri tome ne mora biti put sa najmanjim troškovima), dok je kod AGV sistema, zbog zauzetosti staza, česta situacija da najkraći put nije istovremeno i put sa najkraćim vremenom vožnje i
• U slučaju VRP, mreža puteva se tretira kao nepromjenljiva, dok u slučaju AGV sistema, raspored staza može da bude promijenjen, kao bi se omogućilo efikasnije raspoređivanje i rutiranje AGV-a.
Takođe treba naglasiti, da uprkos mnogobrojnim naprednim tehnološkim svojstvima najnovijih modela AGV-a, njihove senzorske sposobnosti i proces donošenja odluka, daleko zaostaju u poređenju sa ljudskim – vozačevim. Na primjer, vozač može da procijeni trendove u kretanju drugih vozila i da tako izbjegne gužve, ili da zaobiđe prepreke izborom druge, adekvatne, rute. Za razliku od ovoga, ono za što su AGV-i osposobljeni da urade, su samo primitivne kretnje i rad mehanizama za sprečavanje sudara. Najveći dio odgovornosti za izbjegavanje sudara je sa vozača (VRP) prenesen na algoritam za raspoređivanje i rutiranje (AGV). Iz ovog razloga problem je sasvim drugačiji od konvencionalnog VRP i ukazuje na neophodnost razvijanja sofisticiranih algoritama za raspoređivanje i rutiranje AGV-a.
Problemi raspoređivanja i rutiranja se takođe razlikuju od klasičnih problema u teoriji grafova, kao što su: problem najkraćeg puta, Hamiltonov problem, problem raspoređivanja i slično. U teoriji grafova obično se ispituje koji je najkraći put do određenog čvora, kod AGV sistema, akcenat je stavljen na pitanja kada i kako (pod kojim uslovima) AGV može da dođe do odredišta. Problemi raspoređivanja i rutiranja AGV-a su problemi koji uključuju vremenska ograničenja, dok problemi na grafovima to nisu. Nadalje, dobar plan rasporeda i rutiranja AGV-a ne može da isključi sistem kontrolnih mehanizama i raspored staza, dok problemi na grafovima ne uključuju ove segmente. Interesantno je spomenuti sličnosti i razlike između problema raspoređivanja i rutiranja AGV-a i onih vezanih za rutiranje elektronskih podataka u mrežama. Moguća analogija je sledeća: AGV-i su analogni paketima podataka, staze su analogne linijama za prenos podataka, dok su uređaji za kontrolu saobraćaja AGV-a analogni ruterima. Ponovo, postoje fundamentalne razlike kod ova dva problema, to jeste shema rješavanja problema u jednom od ovih sistema ne može biti direktno primijenjena na drugi. Na primjer, vrijeme prenosa paketa podataka u opštem slučaju se ne tretira kao funkcija udaljenosti između pošiljaoca i primaoca. Međutim, kod AGV sistema, vrijeme potrebno za transport tereta je obično u funkciji udaljenosti između početne i krajnje tačke. Kao drugi primjer, pošiljalac može da odbaci prethodni i ponovo pošalje paket podataka u slučaju da se oni izgube zbog opterećenosti linije. Nasuprot ovome, teret koji nosi AGV, nema backup kopiju i ne može se odbaciti. Sve ovo motiviše na posmatranje problema raspoređivanja i rutiranja AGV-a, kao na probleme posebne vrste. 6.2. Taksonimija algoritama za rješavanje problema raspoređiva-nja i rutiranja AGV-a U skladu sa karakteristikama algoritama za rješavanje problema raspoređivanja i rutiranja AGV-a, postojeći radovi iz ove oblasti, mogu se klasifikovati u tri opšte kategorije: (1) algoritmi za opštu topologiju staza; (2) algoritmi za optimizaciju rasporeda staza i (3) algoritmi za specijalne topologije staza. Mnogi algoritmi pretstavljaju adaptaciju FCFS pravila ili drugih sličnih pravila za raspoređivanje po principu izostanka konkurencije, odnosno, oni rješavaju samo pola problema – rutiranje. Radovi u prvoj kategoriji obično dotične probleme tretiraju kao probleme iz teorije grafova i pri tome koriste algoritme kakav
Sanja Bauk, Inteligentni informacioni sistemi u optimizaciji rute u pomorskom i lučkom transportu, Prilog iz
Doktorske disertacije, Univerzitet u Beogradu (2005)
P2-4
je Dijkstrin ili algoritam parcijalnog određivanja najkraćeg puta, u cilju određivanja optimalne rute. Radovi u drugoj kategoriji su fokusirani na optimizaciju rasporeda staza i koriste uglavnom cjelobrojno programiranje. U trećoj kategoriji, mreža staza kojima se kreću AGV-i, ograničena je jednom od sledećih specifičnih topologija: jedna petlja, više petlji ili rešetka. Za rutiranje i kontrolu AGV-a u njima, razvijeni su posebni algoritmi. 6.2.1. Algoritmi za opštu topologiju staza Algoritmi iz ove kategorije baziraju se na pronalaženju optimalnih ruta AGV-a, bez razmatranja topoloških karakteristika staza. Oni su odraz težnje da se pronađu univerzalna rješenja za optimalno rutiranje (pronalaženje puta bez konflikata, sa najkraćim vremenom vožnje i slično). Kod VRP realno ne postoji opasnost od sudara, tim prije što se vozila tretiraju kao tačke, dok kod AGV-a postoji opasnost od sudara zbog ograničenog kapaciteta staza. Staza kojom se kreću AGV-i je obično ograničene širine i ne dopušta da se dva ili više AGV-a kreću jedan pored drugog u isto vrijeme. Stoga je ovdje glavni cilj dati rješenja koja isključuju konfliktne situacije i obezbjeđuju rute sa najkraćim vremenom vožnje. Metodi prilagođeni rješavanju ovih problema, obično se svrstavanju u tri grupe: a) statički metodi kod kojih staza ostaje zauzeta sve dok vozilo ne završi svoj zadatak; b) metodi bazirani na takozvanim vremenskim prozorima, gdje jedan isti segment staze koristi više vozila u različitim vremenskim intervalima; c) dinamičke metode, gdje se korišćenje bilo kojeg dijela staze određuje dinamički u toku samog rutiranja, za razliku od prethodna dva slučaja gdje se to vrši prije rutiranja.
a) Statički metodi Kada je broj AGV-a mali, sasvim je prirodno rješavati problem statičkom metodom (Broadbent 1985, Daniels 1988, Egbelu 1987, Egbelu i Tanchoco 1986, Lim 1988, Lin 1986). Glavna prednost ove metode je jednostavnost, dok je glavni nedostatak efikasnost jedino u slučaju malog broja AGV-a. Koncept rute AGV-a bez konflikata i sa najkraćim vremenom vožnje predložio je Broadbent (1985). Predložena procedura rutiranja koristi algoritam Dijkstra za generisanje matrice koja opisuje zauzetost staza. Potencijalni konflikti između vozila: čeoni, prednji-zadnji dio AGV-a i sudari na ukrštanjima staza, detektuju se upoređivanjem vremena zauzetosti staza. Potencijalni konflikti se izbjegavaju apriori na sledeći način: čeoni sudari se izbjegavaju pronalaženjem druge najkraće putanje koja isključuje segment u kome je prisutna gužva. Konflikti tipa prednji-zadnji dio AGV-a i oni na ukrštanjima staza rješavaju se odgovarajućim usporavanjem vozila i davanjem prednosti onom vozilu koje je prvo uposleno. Kompleksnost problema, u smislu određivanja optimalnog rješenja, je ( )2nO dimenzije, gdje je n - broj čvorova, odnosno ukrcajno/odvoznih (eng. pickup-drop off – P/D) stanica. U poređenju sa AGV sistemima jednosmjernih (unidirekcionih) staza, očite su prednosti dvosmjernih (bidirekcionih) staza u smislu boljeg iskorišćenja vozila i propusne moći staza. Egbelu i Tanchoco (1986), kao i Egbelu (1987), ukazali su na znatna poboljšanja produktivnosti i na znatno smanjenje broja vozila korišćenjem bidirekcionih staza. Kontrola bidirekcionih staza može da bude jako komplikovana. Osim toga, algoritam za rutiranje mora da eliminiše potencijalne čeone sudare i mrtve petlje. Predloženi algoritmi ne garantuju nalaženje optimalne rute za sva vozila. Daniels (1988) je prvi definisao algoritam za rutiranje vozila u bidirekcionoj mreži staza u kome je koristio Glover-ov (1985) algoritam [9] parcijalnog određivanja najkraćeg puta. Izvodljivost i tačnost algoritma su teorijski dokazane. Algoritmom se može pronaći ruta koja isključuje konflikte, sa najkraćim vremenom vožnje, za svaki dodatni AGV bez izmjene ruta
Sanja Bauk, Inteligentni informacioni sistemi u optimizaciji rute u pomorskom i lučkom transportu, Prilog iz
Doktorske disertacije, Univerzitet u Beogradu (2005)
P2-5
drugih vozila [5]. Kompleksnost problema za svaki od AGV-a je ( )anO × , gdje je n - broj čvorova (P/D stanica ili ukrštanja staza), dok je a - broj lukova u mreži staza. Kada je staza jednom dodijeljena određenom vozilu v , onda je ona neupotrebljiva za sva druga vozila, dok vozilo v ne završi svoj zadatak. Algoritam ne dozvoljava vozilima da koriste resurse staza koji bi se inače mogli koristiti u određenim vremenskim prozorima i to je njegov glavni nedostatak. Osim toga, algoritam je pogodan samo za sisteme sa malim brojem AGV-a i staza. U tabeli 1 je dat pregled algoritama namijenjenih statičkom rutiranju AGV-a u slučaju opšte topologije staza.
Broadbent i drugi (1985) Daniels (1988) Huang i drugi
(1989) Kim i Tanchoco
(1991, 1993)
Problem
Određivanje rute AGV-a bez
konflikata sa najkraćim
vremenom vožnje
Određivanje rute AGV-a bez
konflikata sa najkraćim
vremenom vožnje
Određivanje rute AGV-a bez
konflikata sa najkraćim
vremenom vožnje
Određivanje rute AGV-a bez
konflikata sa najkraćim
vremenom vožnje
Osnovni algoritam Algoritam Dijkstra
Algoritam parcijalnog određivanja
najkraćeg puta
-
Algoritam Dijkstra; strategija
konzervativne miopije
Složenost izračunavanja
( )2nO (u prosjeku)
( )anO × (u prosjeku)
( ) ( )( )anloganO 2 ++
(u prosjeku)
( )24nvO (u najgorem slučaju)
Staze Bidirekcione Bidirekcione Bidirekcione Bidirekcione
Prednosti Jednostavnost izvršenja
Jednostavnost izvršenja i veća
brzina u odnosu na Broadbent-ovo
rješenje
Za svaki od čvorova mreže se koriste
vremenski prozori; povećanje
iskorišćenja segmenata staze
Jednostavnost izvršenja i kontrole;
brzina
Nedostaci
Obimnost izračunavanja; niska
iskorišćenost pojedinih segmenata
staze
Obimnost izračunavanja; niska
iskorišćenost pojedinih segmenata
staze; može nastupiti greška u određivanju ruta
Obimnost izračunavanja; velika količina
podataka koja se dobija
konvertovanjem mreže u oblik
podesan za praćenje stanja čvorova
Obimnost izračunavanja; velika količina
podataka o mreži
*Legenda: n – broj čvorova u mreži staza; a – broj lukova u mreži staza i v – broj AGV-a
Tabela 1. Algoritmi namijenjeni statičkom rutiranju AGV-a u slučaju opšte topologije staza
b) Metod baziran na vremenskim prozorima Kako bi se mreža staza što bolje iskoristila, predložen je metod vremenskih prozora (Huang 1989, Kim i Tanchoco 1991, 1993, Kolen 1987, Rajotia 1998). Huang i drugi (1989) su predložili algoritam za određivanje rute sa najkraćim vremenom vožnje u bidirekcionoj mreži staza. U datoj mreži staza uočen je graf G, tako što je svaki segment staze predstavljen kao čvor u grafu G. Dva čvora su povezana jedino ako su korespodenti segmenti staza povezani. Upoređivanjem oznaka svakog čvora može se odrediti ruta sa najkraćim vremenom vožnje za svako vozilo, ukoliko postoji. Algoritam je složenosti ( )wlogwO 2 za jedno vozilo,
Sanja Bauk, Inteligentni informacioni sistemi u optimizaciji rute u pomorskom i lučkom transportu, Prilog iz
Doktorske disertacije, Univerzitet u Beogradu (2005)
P2-6
gdje je w - ukupan broj vremenskih prozora svih čvorova u konvertovanoj mreži. Glavni nedostatak algoritma je neprihvatljivo velik broj izračunavanja. Konvertovana mreža ima dvaput više lukova i u najboljem slučaju dvaput više čvorova od originalne, dok pri tome svaki čvor ima najmanje jedan vremenski prozor. Stoga, podaci koji su rezultat izračunavanja zahtijevaju veliki memorijski prostor. Vremenska kompleksnost problema za jedan AGV je
( ) ( )( )anloganO 2 ++ gdje je n - broj čvorova, dok je a - broj lukova u originalnoj mreži staza. Kim i Tanchoco (1991) su takođe predložili algoritam koji pronalazi rutu oslobođenu konflikata i sa najkraćim vremenom vožnje. Koristili su se algoritmom Dijkstra, pri čemu su za svaki čvor vodili listu rezervisanih i slobodnih vremenskih prozora, za svako od vozila. Ovdje je primijenjen koncept grafa vremenskih prozora, gdje skup čvorova predstavljaju slobodni vremenski prozori, a skup lukova veze između slobodnih vremenskih prozora. Na bazi algoritma se vrši rutiranje vozila kroz mrežu slobodnih vremenskih prozora umjesto kroz mrezu fizičkih čvorova i staza. Pronalaženje optimalne rute traje prilično dugo i zahtijeva ( )24nvO izračunavanja, gdje je v - broj vozila, a n - broj čvorova. Zbog ovoga je algoritam
podesan samo za male sisteme sa malim brojem vozila. Kim i Tanchoco (1993) su predložili novi način operativne kontrole bidirekcionih staza AGV sistema prilikom određivanja rute oslobođene konflikata i najkraćeg trajanja vožnje. Koristili su se konzervativnom kratkovidom strategijom kod koje se samo jedno vozilo posmatra u jednom trenutku, dok se prethodna odluka o rutiranju strogo poštuje. Naime, sa rutiranjem sledećeg vozila se otpočinje tek pošto prethodno rutirano vozilo postane slobodno. c) Dinamički metodi Opisani algoritmi se baziraju na opštim informacijama i omogućuju donošenje odluka o rutiranju svakog vozila prije njegovog polaska. Ovi algoritmi zahtijevaju relativno dugo vrijeme za iznalaženje optimalnog rasporeda i rute AGV-a. Kako bi se ubrzali ovi procesi, razvijene su tehnike dinamičkog raspoređivanja i rutiranja.
Taghaboni i Tanchoco (1995) su predložili tehniku dinamičkog rutiranja nazvanu inkrementno planiranje rute, koja može relativno brzo da rutira AGV u poređenju sa nekim statičkim metodama. Algoritmom se traži sledeći čvor koji će vozilo posjetiti, kako bi najbrže stiglo do odredišta, na osnovu stanja susjednih čvorova. Dakle, čvor koji će vozilo posjetiti u narednom trenutku bira se između susjednih čvorova, tako da izbor rezultira najkraćim vremenom vožnje. Algoritam se može primijeniti kod unidirekcionih i bidirekcionih staza, međutim, ne može da ostvari zadovoljavajuću efikasnost sa porastom broja vozila i zadataka. Takođe, algoritam u nekim slučajevima ne može ispravno da odredi optimalnu rutu i procijeni kašnjenje.
Langevin (1996) je na bazi dinamičkog programiranja, predložio algoritam kojim bi se moglo odrediti optimalno integralno rješenje za proces planiranja broja, otpremanja i rutiranja AGV-a u fleksibilnim proizvodnim sistemima [14]. Algoritmom se definišu parcijano plan transporta, raspored i rutiranje vozila, za svako vozilo, kako bi se zadovoljili pojedini podskupovi transportnih zadataka. Stanja se definišu u skladu sa parcijalnim transportnim planovima. Dinamičko programiranje funkcioniše tako što se analiziraju trenutna stanja u cilju iznalaženja finalnog (najboljeg) skupa stanja koji sadrži optimalno rješenje. Međutim, broj mogućih stanja je izuzetno velik za velike sisteme. Kako bi metod bio primjenljiv, kreirane su procedure za eliminisanje nekih stanja. Čak i tada izračunavanja su jako opsežna. Fatalno ograničenje je i to što se razmatrani sistem sastojao samo od dva vozila, iako su staze bile bidirekcione. Stoga, kapacitet (propusna moć) sistema ne bi mogao da raste proporcionalno porastu broja transportnih zadataka. U studiji je data, takođe i proširena
Sanja Bauk, Inteligentni informacioni sistemi u optimizaciji rute u pomorskom i lučkom transportu, Prilog iz
Doktorske disertacije, Univerzitet u Beogradu (2005)
P2-7
verzija algoritma, koji funkcioniše u slučaju sistema sa više od dva vozila. Međutim, ovaj prošireni algoritam ne obezbjeđuje garanciju za optimalnost dobijenih rješenja. U tabeli 2 je dat pregled algoritama namijenjenih dinamičkom rutiranju AGV-a u slučaju opšte topologije staza.
Taghaboni i Tanchoco (1995) Langevin i drugi (1996)
Problem Određivanje rute AGV-a oslobođene konflikata
Integralno rješenje za raspoređivanje, otpremanje i
rutiranje AGV-a Osnovni algoritam Inkrementno planiranje rute Dinamičko programiranje
Optimalnost rješenja Ne garantuje se Ne garantuje se Staze Bidirekcione i unidirekcione Bidirekcione
Prednosti Relativno brzo određivanje optimalne rute Jednostavnost izvršenja i kontrole
Nedostaci
Niska efikasnost u slučaju većeg broja zadataka i AGV-a; ne garantuje se pronalaženje
optimalnog rješenja
Pošto je dopušteno korišćenje jedino dva vozila, kapacitet sistema i
iskorišćenost staza su jako mali; pogodnost jedino za veoma male sisteme sa svega nekoliko stanica
Tabela 2. Algoritmi namijenjeni dinamičkom rutiranju AGV-a u slučaju opšte topologije
staza 6.2.2. Optimizacija rasporeda staza Zbog složenosti i obimnosti izračunavanja prilikom određivanja optimalne rute u opštoj mreži staza, brojni istraživači su predložili optimizaciju rasporeda staza (Gaskins i Tanchoco 1987, Goetz i Egbelu 1990, Kaspi i Tanchoco 1990, Kouvelis 1992, Kouvelis i Kim 1992, Langevin 1994, Rajota i Zhou 1995, Bodin 1983, Sinriech i Tanchoco 1991) ili optimizaciju razmještaja P/D stanica (Banerjee i Zhou 1995, Bodin 1983, Kiran i Tansel 1989, Kiran 1992). Problem optimizacije se ovdje obično formuliše kao problem cjelobrojnog programiranja.
a) Model baziran na binarnom programiranju Gaskins i Tanchoco (1987) prvi su formulisali problem rasporeda staza kao problem binarnog programiranja uz uzimanje u obzir date strukture i razmještaja P/D stanica. Cilj je odrediti optimalnu mrežu staza kojom će se minimizirati ukupno vrijeme vožnje AGV-a. U radu se razmatra samo slučaj unidirekcionih mreža. Put koji pređe prazno vozilo nije uzet u razmatranje, što ima negativan odraz na sistem kontrole i propusnu sposobnost sistema. Glavno ograničenje je što se svaki put posmatra grupa AGV-a sa istim izvorom i ciljem kretanja. Posmatrani AGV-i putuju duž iste staze, te je stoga kontrola rutiranja trivijalna pošto su isključeni konflikti. S obzirom da je kontrola rutiranja isključena iz razmatranja, može doći do konflikata između AGV-a koji se simultano kreću između različitih izvora i odredišta. Pored toga, u praktičnim problemima broj 0-1 promjenljivih može da bude velik, što negativno utiče na efikasnost izračunavanja, odnosno, određivanja optimalnog rješenja. Na bazi 0-1 programiranja i metoda grananja i ograničenja, Kaspi i Tanchoco (1990) su predložili alternativnu formulaciju Gaskins-Tanchoco modela. Novi pristup obezbjeđuje optimalan raspored staza posredstvom optimalnog rasporeda P/D stanica. Predložena procedura ima kraće vrijeme izračunavanja, s obzirom da ne uzima sve mogućnosti u razmatranje. Međutim, ni ovdje nije razriješen problem usmjeravanja praznih AGV-a.
Sanja Bauk, Inteligentni informacioni sistemi u optimizaciji rute u pomorskom i lučkom transportu, Prilog iz
Doktorske disertacije, Univerzitet u Beogradu (2005)
P2-8
b) Metod grafa čiji su čvorovi ukrštanja staza
Sinriech i Tanchoco (1991) su predložili metod grafa čiji su čvorovi ukrštanja staza (eng. intersegtion graph method – IGM) za rješavanje problema optimizacije staza AGV-a (kojim su se bavili Kaspi i Tanchoco 1990). Opisana procedura je bazirana na algoritmu grananja i ograničenja i uzima u obzir samo redukovan podskup svih čvorova, koga čine ukrštanja staza. Zahvaljujući ovoj novoj proceduri, broj grananja je sveden na pola u odnosu na isti kod prethodno opisanog modela. Na ovaj način je znatno smanjen obim izračunavanja. Stoga se ovaj algoritam može adaptirati za rad sa velikim brojem AGV-a. Međutim, pošto se u razmatranje uzimaju samo oni čvorovi koji predstavljaju ukrštanje staza, mogu se propustiti neka optimalna rješenja. c) Model cjelobrojnog linearnog programiranja Istim problemom koji su formulisali Gaskins i Tanchoco (1987), Kaspi i Tanchoco (1990) i Sinriech i Tanchoco (1991), bavili su se Goetz i Egbelu (1990), pri čemu su koristili drugačiji pristup. Oni su modelirali i riješili problem izbora staza i lokacija P/D stanica kao problem cjelobrojnog linearnog programiranja. Cilj je minimizacija dužine pređenog puta AGV-a sa i bez tereta. Korišćena je odgovarajuća heuristika u cilju smanjenja dimenzija modela problema. Ovo je učinilo pristup problemu daleko prihvatljivijim u slučaju velikog broja staza. Nakon redukcije, pristupa se optimizaciji alokacije P/D stanica. Problemi koji ovdje nisu uzeti u razmatranje su broj AGV i jednosmjernost staza koji se negativno odražavaju na stepen njihovog iskorišćenja i propusnu moć čitavog sistema. U tabeli 3 je dat pregled algoritama namijenjenih optimizaciji staza kojima se kreću AGV-i.
Gaskins i
Tanchoco (1987) Kaspi i Tanchoco
(1990) Sinriech i
Tanchoco (1991) Goetz i Egbelu
(1990)
Problem
Optimizacija staze u smislu minimizacije
puta koji pređe ukrcano vozilo
Optimizacija staze u smislu minimizacije
puta koji pređe ukrcano vozilo
Optimizacija staze u smislu minimizacije
puta koji pređe ukrcano vozilo
Optimizacija staze u smislu minimizacije
puta koji pređu ukrcana i prazna
vozila
Osnovni algoritam Jedan-nula cjelobrojno
programiranje
Jedan-nula cjelobrojno
programiranje; algoritam grananja i
ograničenja
Metod čvorova (ukrštanja staza) grafa; algoritam
grananja i ograničenja
Cjelobrojno linearno programiranje
Topologija staza Opšta Opšta Opšta Opšta Staze Jednosmjerne Jednosmjerne Jednosmjerne Jednosmjerne
Prednosti
Vrlo jednostavna implementacija za
AGV-e sa istim ishodištem i odredištem
Poboljšanje pristupa koji su dali Gaskis i Tanchoco (1987);
smanjena obimnost izračunavanja; zagarantovana
optimalnost
Poboljšanje modela koji su dali Kaspi i Tanchoco (1990);
smanjen broj grananja;
zagarantovana optimalnost
Smanjene dimenzije problema; razmatra se i put koji pređu
prazna vozila; optimalnost je u neku ruku bolje obezbijeđena
Nedostaci
Konflikti mogu nastati u slučaju kada neki AGV-i
imaju različita ishodišta i odredišta;
složenost izračunavanja; mali
kapacitet sistema
Ne razmatra se put koji prođe prazno
vozilo; mali kapacitet sistema; još uvijek obimna
izračunavanja
Razmatraju se jedino čvorovi koji
predstavljaju ukrštanja staza; u
nekim slučajevima može se propustiti optimalno rješenje
Kontrola rutiranja i broj vozila ovdje nisu razmatrani,
iako su veoma važni za funkcionisanje
AGV sistema
Tabela 3. Algoritmi namijenjeni optimizaciji staza kojima se kreću AGV-i
Sanja Bauk, Inteligentni informacioni sistemi u optimizaciji rute u pomorskom i lučkom transportu, Prilog iz
Doktorske disertacije, Univerzitet u Beogradu (2005)
P2-9
6.2.3. Algoritmi za specifične topologije staza U realnim aplikacijama, topologije staza su obično specifične i regularne. Topologije staza koje se najčešće koriste su: linearna, petlja/petlje, mrežna i slično. Algoritmi namijenjeni rješavanju problema raspoređivanja i rutiranja AGV-a u mrežama specifične topologije staza, obično su efikasniji od onih namijenjeni istim problemima u mrežama sa opštom topologijom staza.
a) Linearna topologija Linearna topologija je osnovni vid rasporeda staza. Qiu i Hsu (2001) dali su shemu konkurentnog rasporeda i rutiranja grupe AGV-a u linearnom razmještaju bidirekcionih staza [16]. Ono što algoritam čini aktuelnim je ideja konkurentnog procesiranja. Odsustvo konflikata garantuje raspored i rutiranje AGV-a duž linearne staze. Svi transportni zadaci se mogu završiti za relativno kratko vrijeme. Efikasnost algoritma ne zavisi od veličine sistema. Transportni zadaci su podijeljeni u grupe i izvršavaju se po grupama, dok je pitanje simultanog raspoređivanja AGV-a na transportne zadatke ostalo otvoreno. Još jedan problem su skromni i nerealni zahtjevi za sinhronizacijom vozila, koji bi trebali da budu relaksirani u cilju zadovoljenja potreba u realnim aplikacijama. b) Topologija petlje Topologija petlje uključuje jednu petlju, više petlji i segmentiranu topologiju staza (eng. segmented floor topology – SFT) i posebno je prilagođena topologija koju su razmatrali: Banerjee i Zhou (1995), Barad i Sinriech (1998), Bartholdi i Platzman (1989), Bozer i Srinivasan (1991), De Guzman i drugi (1997, Lin i Dgen (1994), Sinriech i Tanchoco (1991, 1992, 1993, 1994, 1997), Tanchoco (1987), Tanchoco i Sinriech (1992). Unutar petlje najčešće se kreće svega nekoliko vozila u istom pravcu, kontrola rutiranja je vrlo jednostavna, dok propusna sposobnost sitema obično nije velika. Tanchoco i Sinriech (1992) su predložili optimalan raspored staza tipa zatvorene petlje [19]. Algoritam baziran na cjelobrojnom programiranju, dat je u cilju određivanja optimalne petlje. U rasporedu staza (eng. layout) sa jednom petljom, algoritam rutiranja je vrlo jednostavan. Pošto se sva vozila kreću u jednom pravcu, uniformnom brzinom, ne može doći do konflikta, tim prije što nema ukrštanja. Problem je što ovakva topologija omogućuje simultano kretanje najviše deset AGV-a, što se negativno odražava na propusnu sposobnost sistema. Stoga ova topologija nije baš pogodna za sisteme rukovanja velikim količinama tereta, sa velikim brojem AGV-a i P/D stanica. Lin i Dgen (1994) dali su algoritam za rutiranje AGV-a duž razdvojenih zatvorenih petlji (koje se ne preklapaju). P/D stanice unutar petlje opslužuje samo jedan AGV. Tranzitne zone locirane između susjednih petlji služe kao interfejs i omogućuju transfer tereta iz jedne u drugu petlju. Ukoliko teret treba da bude isporučen stanici koja nije unutar iste petlje, potrebno je, dakle, više od jednog vozila za prevoz tereta do odredišta. Poseban algoritam sa vremenskim prozorima u listi poslova, koristi se za određivanje puta sa najkraćim vremenom prevoženja u zavisnosti od trenutnog statusa pojedinih vozila. Pošto samo jedno vozilo servisira petlju, propusna moć sistema je veoma mala. Pored toga, uređaji koji se koriste za transfer tereta iz jedne u drugu petlju, povećavaju troškove sistema. U radu takođe nije dat odgovor na pitanje po kom principu se petlje kreiraju, što je od suštinske važnosti za efikasnost funkcionisanja sistema. Slično layout-u sa više petlji, Lin i Dgen (1994) su predložili i analizirali alternativnu segmentiranu topologiju staza (SFT) koja se može koristiti u kombinaciji sa bilo kojom od sledeća tri tipa mreža: povezanom, podijeljenom ili mrežom sa cijepanjem toka. Opšta SFT se
Sanja Bauk, Inteligentni informacioni sistemi u optimizaciji rute u pomorskom i lučkom transportu, Prilog iz
Doktorske disertacije, Univerzitet u Beogradu (2005)
P2-10
satoji od jedne ili više zona, pri čemu je svaka od njih podijeljena na određeni broj izdvojenih zasebnih segmenata, a svaki od tih segmenata opslužuje po jedno vozilo. Transfer baferi su smješteni na krajevima susjednih segmenata. Pošto se samo jedno vozilo kreće jednim segmentom, izbjegnuti su konflikti. Vozila se unutar jednog određenog segmenta mogu kretati u oba smjera. Kontrola rutiranja kod ovakve topologije je vrlo jednostavna. Prednosti SFT se mogu lako uočiti kroz manju vrijednost faktora protok x pređeni put u odnosu na druge vrste topologija. Međutim, uređaji za transfer tereta u bafer zonama su dodatni trošak za čitav sistem. Pored toga, operacije transfera tereta na granicama pojedinih segmenta, mogu da izazovu kašnjenja u sistemu
c) Topologija rešetke - mreže Kod primjene AGV-a na kontejnerskim terminalima (Evers i Koppers 1996, Qiu i Hsu 2000, Ye 2000) kontejnersko skladište je obično organizovano u blokove pravougaonog oblika koji kreiraju mrežnu topologiju staza. Stoga je razvoj efikasnih algoritama za ovakvu topologiju staza stavljen u prvi plan. Hsu i Huang (1994) su dali vremensko-prostornu analizu kompleksnosti nekih osnovnih AGV operacija za nekoliko specifičnih bidirekcionih topologija tipa rešetke – mreže [10]. Operacije uključuju isporuku, distrbuciju, prikupljanje, akumulaciju, sortiranje i vučenje kontejnera. Sve ove operacije ostvaruju se u sledećim topologijama staza: linearnoj, prstenastoj, binarnog-drveta i H-drveta, zvijezdi, 2D mreži, n-kuba i kompletnog grafa. Najveće vrijednosti vremenske i prostorne kompleksnosti u rješavanju zadataka rutiranja AGV-a su ( )2nθ i ( )3nθ , respektivno, gdje je n - broj čvorova u topologiji staza. Međutim, u radu nije dat detaljniji opis algoritama rutiranja i tehnika za izbjegavanje zastoja, konflikata i mrtvih petlji. Svaki čvor mora da ima poseban uređaj za arbitražu što povećava troškove sistema. Qiu i Hsu [18] su predočili metode za raspoređivanje i rutiranje AGV-a u nn× mreži staza. Prezentirani algoritmi mogu da rasporede i rutiraju do 2n4 AGV-a simultano. Postupak rutiranja je fiksan i to je ili adaptirana procedura klasičnog bitoničkog sortiranja ili procedura permutacija kolona-red-kolona. Procedura raspoređivanja AGV-a bazirana je na principu grupa po grupa (eng. batch by batch) AGV-a se upućuje na izvršenje zadataka, onako kao se oni pojavljuju. Dimenzije mreže ne utiču direktno na efikasnost algoritma.
Tanchoco i Sinriech
(1992) Lin i Dgen (1994) Sinriech i Tanchoco (1994) Hsu i Huang (1994)
Problem Organizacija layout-a u zatvorenu petlju
Rutiranje AGV-a između nekoliko
zatvorenih petlji koje se ne preklapaju;
određivanje rute sa najkraćim vremenom
vožnje
Rutiranje AGV-a između nekoliko
zatvorenih petlji koje se ne preklapaju;
određivanje rute sa najkraćim vremenom
vožnje
Planiranje optimalne rute za nekoliko
specifičnih, osnovnih topologija
staza
Osnovni algoritam
Cjelobrojno programiranje
Algoritam vremenskih prozora i liste poslova - -
Topologija staza
Jedna zatvorena petlja
Više zatvorenih petlji koje se ne preklapaju
Topologija segmentiranih staza
Linearna, prstenasta, H-drvo, zvijezda, 2D-mreža, n-kub,
potpun graf
Staza(e) Unidirekciona Bidirekcione i unidirekcione
Bidirekcione i unidirekcione Bidirekcione
Tabela 4. Algoritmi za specifične topologije staza AGV-a (a)
Sanja Bauk, Inteligentni informacioni sistemi u optimizaciji rute u pomorskom i lučkom transportu, Prilog iz
Doktorske disertacije, Univerzitet u Beogradu (2005)
P2-11
Međutim, kada je broj AGV-a mnogo manji od 2n4 , tada predložena staza kojom bi trebao da se kreće neki AGV nije optimalna. Ovo stoga što su AGV-i prorijeđeni u odnosu na veličinu mreže, tako da se u nekim slučajevima mogu kretati direktno najkraćim putem do odredišta, bez konflikata. U tabeli 4 je dat pregled algoritama namijenjenih specifičnoj topologiji staza AGV-a.
Tanchoco i Sinriech (1992) Lin i Dgen (1994) Sinriech i
Tanchoco (1994) Hsu i Huang (1994)
Prednosti
Kontrola rutiranja je vrlo jednostavna; nema konflikata i
mrtvih petlji; jednostavnost
primjene
Jednostavnost kontrole rutiranja,
jer svaku petlju opslužuje po jedno
vozilo
Alternativa Lin-ovog i Degen-ovog
(1994) rješenja; mala vrijednost
faktora protok x udaljenost
Vremenska i prostorna
kompleksnost osnovnih funkcija rutiranja čije su gornje granice
( )2nO i ( )3nO , respektivno
Nedostaci
Mala propusna sposobnost;
pogodnost jedino za male sisteme
Mala propusna sposobnost; dodatni troškovi vozila za
transfer tereta između petlji;
indirektan transport može da
prouzrokuje kašnjenja
Mala propusna sposobnost zbog korišćenja samo jednog vozila u petlji; dodatni
troškovi vozila za transfer tereta između petlji;
indirektan transport može da
prouzrokuje kašnjenja
Kontrola rutiranja nije detaljno objašnjena;
pretpostavka mogućnosti kontrole
u svakom baferu predstavlja visok
stepen idealizacije
Tabela 4. Algoritmi za specifične topologije staza AGV-a (b)
6.3. Algoritmi posvećeni isključivo raspoređivanju U literaturi postoji nekoliko radova posvećenih raspoređivanju AGV-a, neovisno od procedure rutiranja (Akturk i Yilmaz 1996, Kim i Bae 1999, Klein i Kim 1996, Lee 1996). Karakterističan rad iz domena raspoređivanja AGV-a dali su Akturk i Yilmaz (1996). Oni su predložili algoritam za raspoređivanje vozila i transportnih zadataka posredstvom metode hijerarhijskog odlučivanja bazirane na mješovitom cjelobrojnom programiranju [1]. Predloženi mikro-optimistički algoritam raspoređivanja (eng. micro-opptimistic scheduling algorithm - MOSA) koristi kombinaciju dva pristupa, jedan baziran na transportnim zadacima, a drugi na vozilima, za simultano razmatranje kritičnih poslova i vremena izvršenja ukrcajno/iskrcajnih operacija vozila. Problem je riješen, prevashodno, sa ciljem minimizacije devijacije vremenskih prozora, a potom sa ciljem minimizacije udaljenosti koju pređu AGV-i. Zbog svoje komleksnosti MOSA je primjenljiv jedino u sistemima sa malim brojem vozila i sa malim obimom poslova. Kim i Bae (1999) su prezentirali model za raspoređivanje AGV-a u sistemu više kontejnerskih dizalica. Prevashodni cilj je minimizacija kašnjenja tokom izvršenja ukrcajno/iskrcajnih operacija. Drugim riječima, cilj je minimizacija vremena čekanja kontejnerskih dizalica, a potom minimizacija dužine rute AGV-a. Rutiranje AGV-a ovdje nije uzeto u razmatranje. Sa porastom broja AGV-a može doći do zagušenja ili kolizije na operativnoj obali [12].
Sanja Bauk, Inteligentni informacioni sistemi u optimizaciji rute u pomorskom i lučkom transportu, Prilog iz
Doktorske disertacije, Univerzitet u Beogradu (2005)
P2-12
6.4. Rezime i pravci budućeg istraživanja
Do sada razvijeni algoritmi za raspoređivanje i rutiranje AGV-a mogu se svrstati u tri kategorije: (1) algoritmi za optimizaciju rasporeda i rute vozila u generalnoj, opštoj topologiji staza; (2) algoritmi za optimizaciju rasporeda staza i P/D stanica (stanica za uktracaj i otpremanje tereta) i (3) algoritmi namijenjeni optimizaciji rasporeda i rutiranja AGV-a u specifičnim topologijama staza. Većina istraživanja je orjentisana na probleme rutiranja, dok je problemima raspoređivanja posvećena nešto manja pažnja. Kada je u pitanju raspoređivanje onda se obično koriste adaptacije tehnika FCFS (Lin 1994, Lin i Dgen 1994, Sinriech i Tanchoco 1991, 1992) ili tehnike raspoređivanja AGV-a na transportne zadatke po principu grupa po grupa (eng. batch by batch), Qiu i Hsu (2000, 2001). Postoje takođe algoritmi koji su isključivo namijenjeni raspoređivanju vozila, bez razmatranja rutiranja (Akturk i Yilmaz 1996, Kim i Bae 1999, Klein i Kim 1996, Lee 1996). Algoritmi za generalnu (opštu) topologiju staza teorijski dokazuju mogućnost pronalaženja rute oslobođene konflikata sa najkraćim vremenom vožnje AGV-a, kako za unidirekcionu tako i za bidirekcionu mrežu staza. Ovim algoritmima koji tretiraju problem rutiranja AGV-a kao problem traženja najkraćeg puta u teoriji grafova moraju da se ispitaju svi čvorovi i lukovi mreže staza kao bi se pronašlo optimalno rješenje. Stoga problem u računarskom smislu postaje jako komleksan, pogotovu kada se primjenjuje metod vremenskih prozora. Pored ovoga, neki algoritmi mogu da propuste optimalna rješenja, jer su pojedina ograničenja u nekim slučajevima višak. Na primjer, algoritam Daniels-a (1988) tretira čitavu stazu koju zauzima jedno vozilo kao zauzetu. Novouključenom vozilu se ne dozvoljava da koristi bilo koji segment staze, sve dok prethodno vozilo ne stigne do odredišta. Ovo može da prouzrokuje nemogućnost nalaženja optimalne rute ili nepotrebna kašnjenja. Algoritmi namijenjeni opštoj topologiji, pogodni su samo u sistemima sa malim brojem AGV-a i staza. Istraživanja u domenu optimizacije mreže staza usmjerena su na određivanje optimalne alokacije postojećih resursa: P/D stanica, djelova staza i slično. Ovi problemi se obično definišu kao problemi cjelobrojnog programiranja, koji zahtijevaju opsežna izračunavanja u cilju pronalaženja optimalnih rješenja. Kontrola rutiranja se u ovom slučaju tretira kao trivijalan problem. Broj vozila koja se uzimaju u obzir je mali (reda deset ili manje). Stoga ovi sistemi ne mogu da ostvare veliku propusnu sposobnost. Algoritmi namijenjeni specifičnim topologijama staza, daju rješenja za raspoređivanje i rutiranje AGV-a u topologijama staza tipa: jedne petlje, više petlji, segmentiranim, mrežnim i slično. Konflikti i mrtve petlje se u nekim slučajevima jednostavno eliminišu, što samo donekle pojednostavljuje kontrolu rutiranja. Ovdje je osnovni nedostatak, taj što je većina algoritama ovog tipa razvijena za topologiju staza tipa petlje, koja ne dozvoljava simultano rutiranje više od desetak vozila. Za buduća istraživanja u ovom domenu, najinteresantnije područje je vezano za raspoređivanje i rutiranje AGV-a u specifičnim topologijama staza: • U mnogim aplikacijama, mreža staza AGV-a je regularan graf (linearna topologija,
petlja/petlje, 2D mreža i slično). Na primjer, u aplikacijama na kontejnerskim terminalima, kontejnersko skladište je obično organizovano u pravougaone blokove kontejnera povezane mrežom staza tipa rešetke.
• Algoritmi namijenjeni specifičnim topologijama staza obično imaju manju kompleksnost izračunavanja u poređenju sa onima za opštu topologiju.
• Algoritmi za specifične topologije staza su fleksibilniji od onih za opštu topologiju. Pošto postoji mogućnost povećanja eksploatacije specifičnih topologija, trebalo bi raditi na usavršavanju ovih algoritama.
Sanja Bauk, Inteligentni informacioni sistemi u optimizaciji rute u pomorskom i lučkom transportu, Prilog iz
Doktorske disertacije, Univerzitet u Beogradu (2005)
P2-13
Ono na čemu se intenzivno radi, u ovoj oblasti, vezano je za sledeća područja istraživanja: automatsko vođenje vozila, inteligentna vozila, inteligentne navigacione mehanizme, robotsku viziju, procesiranje slika i fuziju informacija, dok je svega mali broj radova posvećen problemima raspoređivanja i rutiranja. Međutim, ovi problemi neće izgubiti na aktuelnosti, budući da su studije pokazale da je eksploatacija flote AGV-a na kontejnerskim terminalima isplativa jedino sa tehnologijom koja je trenutno na raspolaganju. Čekanje novih tehnoloških rješenja i njihova eventualna eksploatacija ne bi bili isplativi, bar za sada. Stoga i dalje ostaje prisutna potreba za usavršavanjem algoritama u domenu raspoređivanja i rutiranja AGV-a, posebno za specifične topologije staza [17].
6.5. Hopfield-ova mreža u optimizaciji rute AGV-a na lučkom kontejnerskom terminalu Ovdje je pokazano kako se Hopfield-ova rekurentna neuralna mreža može primijeniti u optimizaciji rute AGV-a u pravougaonoj (kvadratnoj) mreži staza na lučkom kontejnerskom terminalu. Prije primjene Hopfield-ove neuralne mreže, pokazano je kako se aproksimativno može odrediti udaljenost između bilo koje dvije tačke na terminalu u skladu sa pravilima idealizacije i aproksimacije pravougaone (kvadratne) mreže staza [2,15]. Takođe su dati odgovarajući numerički primjeri optimizacije rute AGV-a u skladu sa layout-om savremenog lučkog kontejnerskog terminala realnih dimenzija. 6.5.1. Teorijski pristup određivanju najkraćeg puta između dva bafera
Transportna mreža kontejnerskog skladišta na lučkom terminalu obično je organizovana kao pravougaona (kvadratna) rešetka, odnosno, mreža staža. Put koji AGV pređe od jednog bafera sa koordinatama [ ]0,0 do drugog, susjednog bafera sa koordinatama [ ]21 x,x može se predstaviti kao (1):
[ ] [ ]( ) 2121 xxx,x,0,0d += (1)Ekvidistantne konture, lokacije svih bafera na udaljenosti d od centra [ ]0,0 , pri čemu je
21 xxd += su kvadrati orjentisani pod uglom 45° prema osama mreže (slika 1). Ova familija ekvidistantnih kontura se podudara sa takozvanom Hajgensovom konstrukcijom [15] kod koje se kvadrat na udaljenosti 2d od centra može dobiti translatornim pomijeranjem onog na udaljenosti 1d i tako redom (slika 2).
θ
Rd
[0,0] x1
x2
[x ,1 x ]2
θ
R
[0,0] x1
x2
[x ,1 x ]2
d1
d2
Slika 1. Ekvidistantna kontura za kvadratnu mrežu staza
Slika 2. Hajgensova konstrukcija za kvadratnu
mrežu staza
Sanja Bauk, Inteligentni informacioni sistemi u optimizaciji rute u pomorskom i lučkom transportu, Prilog iz
Doktorske disertacije, Univerzitet u Beogradu (2005)
P2-14
Rastojanje između dva bafera moguće je takođe izraziti i u polarnim koordinatama na sledeći način (2):
[ ] [ ]( ) θ+θ= sinRcosRx,x,0,0d 21 (2)gdje su θ= cosRx1 i θ= sinRx2 . Ukoliko se AGV kreće duž bilo kog koordinatnog pravca pod uglom 2/jπ=θ za K,3,2,1,0j = , udaljenost d je jednaka euklidskoj udaljenosti R . Ako pretpostavimo da se AGV kreće od jednog ka drugom baferu pod uglom 45° u odnosu na mrežu staza, to jeste pod uglom 4/jπ=θ za K,7,5,3,1j = , tada je udaljenost d jednaka
R2 ili 1,414 euklidske udaljenosti. Kada bi, teorijski posmatrano, putanje AGV-a bile uniformno raspoređene u svim pravcima u odnosu na centar posmatranog koordinatnog sistema [ ]0,0 , to jeste pod uglom π≤θ≤ 20 (slike 3 i 4), tada bi im prosječna dužina iznosila (3):
( ) R27.1R/4dsincos/2d0
≈π=θθ+θπ= ∫π
(3)
Ovo znači da se put koji AGV pređe između dva susjedna bafera u kvadratnoj mreži staza može aproksimirati sa zadovoljavajućom tačnošću ako se na euklidsko raspojanje između dva bafera, izmjereno direktno na layout-u terminala, doda dvadeset posto. U numeričkim primjerima koji slijede korišćena je ovakva aproksimacija, pri čemu je pokazano da je odstupanje između stvarnih i aproksimiranih udaljenosti zanemarljivo malo, dok je postupak određivanja udaljenosti između susjednih bafera znatno pojednostavljen.
d
[0,0] x1
x2
θ
Rd=R
[0,0] x1
x2
[x ,1 x ]2
Slika 3. Formiranje uniformno raspoređenih potencijalnih putanja AGV-a
Slika 4. Uniformna raspodjela potencijalnih
putanja AGV-a 6.5.2. Optimizacija rute AGV-a – Numerički primjeri U skladu sa prethodno opisanim postupkom aproksimacije dužine puta koji AGV pređe između dva susjedna bafera i postupkom primjene Hopfield-ove mreže u rješavanju TSP-a, ovdje se određuje optimalan kružni put AGV na kontejnerskom terminalu. Kružnim putem, ciklusom ili petljom najkraće dužine AGV treba da obiđe određeni broj bafera raspoređenih proizvoljno duž kontejnerskih stekova ili na njihovim uglovima i da se vrati u polaznu tačku (određeno mjesto na lučkom terminalu, obično, podnožje prepusne grane kontejnerske dizalice na strani operativne obale).
Sanja Bauk, Inteligentni informacioni sistemi u optimizaciji rute u pomorskom i lučkom transportu, Prilog iz
Doktorske disertacije, Univerzitet u Beogradu (2005)
P2-15
Primjer 1: U skladu sa TSP-em, treba odrediti najkraći zatvoreni, kružni, put AGV-a u kontejnerskom bloku dimenzija 520x800 feet-a [4,6,7]. Pozicije bafera su predstavljene za prvi slučaj na slici 5, a za drugi slučaj na slici 6. Udaljenosti između bafera se mogu odrediti kao realne (stvarne) i kao aproksimativne. Realne udaljenosti se mogu odrediti sabiranjem horizontalnih i vertikalnih segmenata staza koje AGV pređe kroz mrežu, dok se aproksimativne mogu odrediti dodavanjem 20% na euklidsko rastojanje između susjednih bafera na kružnom putu AGV-a, izmjereno direktno na layout-u kontejnerskog bloka. Postupak izračunavanja i konačne vrijednosti stvarnih i aproksimativnih udaljenosti između susjednih bafera u bloku, dati su u tabeli 5 u stotinama feet-a.
Slučaj 1 Slučaj 2
Pravac Stvarna udaljenost [x 102 feet]
Aproksimativna udaljenost
[x 102 feet] Pravac Stvarna udaljenost
[x 102 feet]
Aproksimativna udaljenost
[x 102 feet] 1-2 2⋅2,6=5,200 3,8⋅1,27=4,826 1-2 3⋅2,6=7,800 5,9⋅1,27=7,493 1-3 3⋅2,6=7,800 5,9⋅1,27=7,493 1-3 3⋅2,6=7,800 5,9⋅1,27=7,493 1-4 4⋅2,6=10,400 8,4⋅1,27=10,668 1-4 3⋅2,6=7,800 3⋅2,6=7,800 2-3 3⋅2,6=7,800 3,8⋅1,27+2,6=7,426 2-3 2⋅2,6=5,200 3,8⋅1,27=4,826 2-4 4⋅2,6=10,400 5,9⋅1,27+2,6=10,033 2-4 4⋅2,6=10,400 7,6⋅1,27=9,652 3-4 3⋅2,6=7,800 3,8⋅1,27+2,6=7,426 3-4 2⋅2,6=5,200 3,8⋅1,27=4,826
Tabela 5. Stvarne i aproksimativne udaljenosti između susjednih bafera u kontejnerskom
bloku
1
4'
3'
2' 2
3
4
2.63.8
5.9
8.4
2.6
B
B
B
B
1
4
3'
2
3
2.6
2.6
5.9
5.9
3.8
B
B
B
B
Slika 5. Layout kontejnerskog bloka
za slučaj 1
Slika 6. Layout kontejnerskog bloka
za sličaj 2
Matrica udaljenosti između svih parova bafera u posmatranom bloku kontejnera za slučaj 1, data je u tabeli 6, dok je matrica udaljenosti između svih parova bafera za slučaj 2, data u tabeli 7. Udaljenosti u matrici su izražene u stotinama feet-a, pri čemu nije moguće kretanje
Sanja Bauk, Inteligentni informacioni sistemi u optimizaciji rute u pomorskom i lučkom transportu, Prilog iz
Doktorske disertacije, Univerzitet u Beogradu (2005)
P2-16
AGV iz jednog bafera ka njemu samom, te je stoga: ∞=∞=∞= 332211 d,d,d i ∞=44d . Primjenom Hopfield-ove rekurentne neuralne mreže dimenzija 44× riješen je problem određivanja najkraćeg puta AGV-a na kontejnerskom terminalu u okviru određenog kontejnerskog bloka. Problem je pojednostavljen u tom smislu što je samo jedan, određeni AGV, raspoređen na određeni blok, tako da su u najvećoj mogućoj mjeri izbjegnuti konflikti, mrtve petlje i(ili) sudari. Ovo je moguće samo na kontejnerskim terminalima na kojima je uposlen mali broj AGV-a i na kojima su razvijeni dobri softveri u funkciji menadžera saobraćaja na terminalu. U uslovima pojačanog saobraćaja postoji mogućnost da AGV-i prate jedan drugog na predefinisanom optimalnom kružnom putu, ali na odgovarajućem međusobnom rastojanju kako bi se izbjegli eventualni sudari tipa čeoni – zadnji dio AGV-a.
Slučaj 1 Stvarne udaljenosti [x 102 feet] Aproksimativne udaljenosti [x 102 feet]
1 2 3 4 1 2 3 4 1 ∞ 5,200 7,800 10,400 1 ∞ 4,826 7,493 10,668 2 5,200 ∞ 7,800 10,400 2 4,826 ∞ 7,426 10,093 3 7,800 7,800 ∞ 7,800 3 7,493 7,426 ∞ 7,426 4 10,400 10,400 7,800 ∞ 4 10,668 10,093 7,426 ∞
Tabela 6. Udaljenosti između svih parova bafera za slučaj 1
Slučaj 2 Stvarne udaljenosti [x 102 feet] Aproksimativne udaljenosti [x 102 feet]
1 2 3 4 1 2 3 4 1 ∞ 7,800 7,800 7,800 1 ∞ 7,493 7,493 7,800 2 7,800 ∞ 5,200 10,400 2 7,493 ∞ 4,826 9,652 3 7,800 5,200 ∞ 5,200 3 7,493 4,826 ∞ 4,826 4 7,800 10,400 5,200 ∞ 4 7,800 9,652 4,826 ∞
Tabela 7. Udaljenosti između svih parova bafera za slučaj 2
Nakon uzimanja u obzir svih mogućih kombinacija, primjenom Hopfield-ove mreže, u njenom energetskom minimumu nađeno je optimalno rješenje, odnosno, ciklus najmanje dužine: 2983,8 feet-a u prvom slučaju i 2449,5 feet-a u drugom slučaju.
Slučaj 1 Slučaj 2 E1min=-745 950 E2min=-612 375
Optimalno rješenje I Optimalno rješenje I w12 -241 500 w14 -390 200 w24 -504 850 w43 -241 500 w43 -371 500 w32 -241 500 w31 -374 850 w21` -374 850
Optimalno rješenje II Optimalno rješenje II w13 -374 850 w12 -374 850 w34 -371 500 w23 -241 500 w42 -504 800 w34 -241 500 w21 -241 500 w41 -390 200
Tabela 8. Energetski minimum mreže i odgovarajući težinski vektori za slučajeve 1 i 2
Najkraće rute u prvom slučaju su: 1-2′-2-2′-4′-4-4′-3′-3-3′-1 i 1-3′-3-3′-4′-4-4′-2′-2-2′-1, dok su najkraće rute u drugom slučaju: 1-4-3′-3-2-1 i 1-2-3-3′-4-1. Vrijednosti energetskih minimuma Hopfield-ove mreže i odgovarajućih težinskih vektora date su u tabeli 8. U slučaju
Sanja Bauk, Inteligentni informacioni sistemi u optimizaciji rute u pomorskom i lučkom transportu, Prilog iz
Doktorske disertacije, Univerzitet u Beogradu (2005)
P2-17
optimalnih rješenja kazneni dio funkcije energije je jednak nuli, pri čemu se energetski minimum određuje kao (4):
( ) optmin d2/DE ⋅−= (4)gdje je D pozitivna konstanta jednaka 500 u skladu sa originalnom Hopfeld-ovom i Tank-ovom adaptacijom, a optd ukupna optimalna dužina puta koji AGV pređe u kontejnerskom bloku. Težinski vektori određuju se posredstvom (5):
CdDw ab −⋅−= (5)gdje je D pozitivna konstanta jednaka 500, C je takođe pozitivna konstanta jednaka 200, dok je abd udaljenost između odgovarajućih susjetnih bafera optimalnog ciklusa AGV-a. Na slikama koje slijede (slika 7 i 8) prikazane su optimalne rute AGV-a za slučajeve razmještaja bafera u kontejnerskom bloku 1 i 2.
1
4'
3'
2' 2
3
4
1
4'
3'
2' 2
3
4
Optimalna ruta AGV-a I Optimalna ruta AGV-a II
Slika 7. Optimalno rješenje za slučaj 1
1
4
3'
2
3
1
4
3'
2
3
Optimalna ruta AGV-a I Optimalna ruta AGV-a II
Slika 8. Optimalno rješenje za slučaj 2
Sanja Bauk, Inteligentni informacioni sistemi u optimizaciji rute u pomorskom i lučkom transportu, Prilog iz
Doktorske disertacije, Univerzitet u Beogradu (2005)
P2-18
Primjer 2: U ovom primjeru je optimizirana ruta AGV-a između obalnih dizalica C1, C2 i C3, pojedinačno, i grupe bafera u prvom od četiri kontejnerska bloka (slika 9), kao i u prethodnom slučaju primjenom Hopfield-ove mreže [8,20]. Naime, treba odrediti sledeće optimalne rute AGV-a: 5,1i,CBC 1i1 =−− ; 5,1i,CBC 2i2 =−− i 5,1i,CBC 3i3 =−− . Dimenzije posmatranog terminala odgovaraju savremenom terminalu koga čine četiri kontejnerska bloka sa po devet kontejnerskih stekova u svakom od njih. Svaki stek ima šest redova - tri TEU i tri FEU. Pri tome svaki stek opslužuje po jedan RTG (eng. Rubber Tured Gantry Crane). Maksimalni kapacitet steka je 1458 TEU-a. Između blokova i sa spoljnih strana krajnjih blokova postoje tri staze za kretanje AGV-a šitine 17 m. Stekovi u bloku su međusobno udaljeni 8,5 m. Udaljenost od kontejnerskih dizalica na operativnoj obali do zamišljene linije koja ograničava kontejnersko skladište je 25 m.
Slika 9. Layout kontejnerskog terminala sa kontejnerskim skladištem na kome se koriste AGV-i (primjer 2)
Sanja Bauk, Inteligentni informacioni sistemi u optimizaciji rute u pomorskom i lučkom transportu, Prilog iz
Doktorske disertacije, Univerzitet u Beogradu (2005)
P2-19
Aproksimativne udaljenosti između susjednih čvorova koje AGV treba da obiđe u okviru ciklusa, izražene u metrima, date su u tabelama 9-11.
[m] C1 B1 B2 B3 B4 B5 C1 ∞ 61,4575 110,6235 110,6235 149,9563 159,7895 B1 61,4575 ∞ 73,7490 49,1660 98,3320 98,3320 B2 110,6235 73,7490 ∞ 73,7490 49,1660 98,3320 B3 110,6235 49,1660 73,7490 ∞ 73,7490 49,1660 B4 149,9563 98,3320 49,1660 73,7490 ∞ 73,7490 B5 159,7895 98,3320 98,3320 49,1660 73,7490 ∞
Tabela 9. Udaljenosti između susjednih čvorova za prvi slučaj određivanja najkraćeg puta
AGV-a – između dizalice C1 i svakog od bafera
[m] C2 B1 B2 B3 B4 B5 C2 ∞ 81,1239 147,4980 120,4567 179,4559 164,7061 B1 81,1239 ∞ 73,7490 49,1660 98,3320 98,3320 B2 147,4980 73,7490 ∞ 73,7490 49,1660 98,3320 B3 120,4567 49,1660 73,7490 ∞ 73,7490 49,1660 B4 179,4559 98,3320 49,1660 73,7490 ∞ 73,7490 B5 164,7061 98,3320 98,3320 49,1660 73,7490 ∞
Tabela 10. Udaljenosti između susjednih čvorova za drugi slučaj određivanja najkraćeg puta
AGV-a – između dizalice C2 i svakog od bafera
[m] C3 B1 B2 B3 B4 B5 C3 ∞ 127,8316 199,1223 154,8729 223,7053 191,7474 B1 127,8316 ∞ 73,7490 49,1660 98,3320 98,3320 B2 199,1223 73,7490 ∞ 73,7490 49,1660 98,3320 B3 154,8729 49,1660 73,7490 ∞ 73,7490 49,1660 B4 223,7053 98,3320 49,1660 73,7490 ∞ 73,7490 B5 191,7474 98,3320 98,3320 49,1660 73,7490 ∞
Tabela 11. Udaljenosti između susjednih čvorova za treći slučaj određivanja najkraćeg puta
AGV-a – između dizalice C3 i svakog od bafera
Nakon primjene optimizacionog softvera baziranog na Hopfield-ovoj rekurentnoj mreži dobijena su sledeća rješenja, odnosno optimalni ciklusi AGV-a od kontejnerskih dizalica do grupe bafera u prvom kontejnerskom bloku na terminalu:
1. Optimalni ciklusi AGV-a u prvom slučaju su: C1-B2-B4-B5-B3-B1-C1 i C1-B1-B3-B5-B4-B2-C1, ukupne dužine 393.3280 [m]; 2. Optimalni ciklusi AGV-a u drugom slučaju su: C2-B1-B2-B4-B5-B3-C2 i C2-B3-B5-B4-B2-B1-C2, ukupne dužine 447.4106 [m] i 3. Optimalni ciklusi AGV-a u trećem slučaju su: C3-B1-B2-B4-B5-B3-C3 i C3-B3-B5-B4-B2-B1-C3, ukupne dužine 528.5345[m]. U tabelama koje slijede (tabele 12 – 15) data su stanja neurona na izlazu Hopfield-ove mreže za slučajeve optimalnih rješenja. S obzirom da je redosled obilaska bafera u drugom i trećem slučaju isti i odzivi mreže u ovim slučajevima su isti (tabele 14 i 15).
Sanja Bauk, Inteligentni informacioni sistemi u optimizaciji rute u pomorskom i lučkom transportu, Prilog iz
Doktorske disertacije, Univerzitet u Beogradu (2005)
P2-20
C1 B1 B2 B3 B4 B5 C1 0 1 0 0 0 0 B1 0 0 0 1 0 0 B2 1 0 0 0 0 0 B3 0 0 0 0 0 1 B4 0 0 1 0 0 0 B5 0 0 0 0 1 0
Tabela 12. Optimalna ruta I za prvi slučaj
C1 B1 B2 B3 B4 B5
C1 0 0 1 0 0 0 B1 1 0 0 0 0 0 B2 0 0 0 0 1 0 B3 0 1 0 0 0 0 B4 0 0 0 0 0 1 B5 0 0 0 1 0 0
Tabela 13. Optimalna ruta II za prvi slučaj
C2/C3 B1 B2 B3 B4 B5
C2/C3 0 1 0 0 0 0 B1 0 0 1 0 0 0 B2 0 0 0 0 1 0 B3 1 0 0 0 0 0 B4 0 0 0 0 0 1 B5 0 0 0 1 0 0
Tabela 14. Optimalna ruta I za drugi i treći slučaj
C2/C3 B1 B2 B3 B4 B5
C2/C3 0 0 0 1 0 0 B1 1 0 0 0 0 0 B2 0 1 0 0 0 0 B3 0 0 0 0 0 1 B4 0 0 1 0 0 0 B5 0 0 0 0 1 0
Tabela 15. Optimalna ruta II za drugi i treći slučaj
Ovdje su primjenom Hopfield-ove mreže određene optimalne rute AGV-a između
obalnih dizalica C1, C2 i C3, i grupe bafera u jednom od četiri kontejnerska bloka na savremenom kontejnerskom terminalu. Pored optimalnih ruta i njihovih dužina dati su izlazi mreže u slučaju optimalnih rješenja, odnosno, energetskih minimuma za svaki od razmatranih slučajeva. Primjer 3: U ovom primjeru je na terminalu istih karakteristika kao u prethodnom slučaju optimizirana ruta AGV-a između obalne dizalice C1 i grupe bafera proizvoljno razmještenih duž stekova i na uglovima u prvom kontejnerskom bloku (slika 10) [3]. U prethodnom primjeru baferi su bili razmješteni na uglovima stekova. Matrica aproksimativnih udaljenosti između susjednih čvorova koje AGV-i treba da obiđe, izraženih u metrima, data je u tabeli 16. Primjenom Hopfield-ove mreže nađeno je sledeće optimalno rješenje: S1–B1–B3–B5–B4–B2–S1, ukupne dužine 471,428 m. Čvor S1 je u podnožju prepusne grane kontejnerske dizalice na strani obalne dizalice. To je čvor u kome AGV započinje i završava ciklus. U slučaju optimalnog rješenja minimalna apsolutna vrijednost funkcije energije mreže iznosi 117
Sanja Bauk, Inteligentni informacioni sistemi u optimizaciji rute u pomorskom i lučkom transportu, Prilog iz
Doktorske disertacije, Univerzitet u Beogradu (2005)
P2-21
857,047 dok su optimalne vrijednosti težinskih koeficijenata mreže: -43908,574;-31420,410;-47030,615;-22054,287;-47030,615 i -45469,594.
[m] S1 B1 B2 B3 B4 B5 S1 ∞ 87,417148 90,539189 143,613886 177,956337 218,542870 B1 87,417148 ∞ 43,708574 62,440820 128,003681 156,102050 B2 90,539189 43,708574 ∞ 56,196738 93,661230 128,003681 B3 143,613886 62,440820 56,196738 ∞ 74,928984 93,661230 B4 177,956337 128,003681 93,661230 74,928984 ∞ 43,708574 B5 218,542870 156,102050 128,003681 93,661230 43,708574 ∞
Tabela 16. Udaljenosti između svih parova čvorova
Slika 10. Layout kontejnerskog terminala sa kontejnerskim skladištem na kome se koriste AGV-i (primjer 3)
Sanja Bauk, Inteligentni informacioni sistemi u optimizaciji rute u pomorskom i lučkom transportu, Prilog iz
Doktorske disertacije, Univerzitet u Beogradu (2005)
P2-22
Literatura [1] Akturk M. S., Yilmaz H., Scheduling of Automated Guided Vehicles in a Decision-Making Hierarchy, International Journal of Production Research, vol. 34, no. 2, pp 577-591, 1996. [2] Bauk S., Aproksimacije i idealizacije saobraćajnih mreža, TES 2000, pp 243-249, 2000. [3] Bauk S., Avramović Z., Dragović B., AGV’s Route Modelling in CY by Application of Hoppfield Recurrent Neural Network, 3rd International Conference Transport-Systems-Telematics, Katowice, Poland, 2003. [4] Bauk S., Dragović B., Theoretical Approach to Some Container Yard AGV Routing Problems, RaDIM (3rd Inernational Conference Research and Development in Mechanical Industry), Herceg Novi, pp 1628-1633, 2003. [5] Daniels S. C., Real-Time Conflict Resolution in Automated Guided Vehicle Scheduling, Ph. D. thesis, Pennsylvania State University, USA, 1988. [6] Dragović B., Integralni transportni sistemi – Savremene tehnologije u pomorstvu i transportu, PEGAZ, Kotor, 2003. [7] Dragović B., Rukovanje i prevoz tereta (u pomorskom transportu), PEGAZ, Kotor, 2003. [8] Dragović B., Zrnić N., Bauk S., Maraš V., Dynamic AGV Deployment in CY, RaDIM (3rd Inernational Conference Research and Development in Mechanical Industry), Herceg Novi, pp 1712-1717, 2003. [9] Glover F., Kligman D. D., Phillips N. V., A New Polynomially Bounded Shortest Path Algorithm, Operations Research, vol. 33, no. 1, pp 65-73, 1985. [10] Hsu W. J., Huang S. Y., Route Planning of Automated Guided Vehicles, Proceedings of Intelligent Vehicles, Paris, pp 476-485, 1994. [11] Khoshnevis B., 3D Virtual and Physical Simulation of Automated Container Terminal and Analysis of Impact on In Land Transportation, METRANS, 2000. [12] Kim K. H., Bae J. W., Dispatching Automated Guided Vehicles for Multiple Container-Cranes, Seminar on Port Design and Operations Technology, Singapore, 1999. [13] Kosmatopoulos B., Liu C., Design and Optimization of a Conceptual Automated Yard Using Overhead Grid Rail System, METRANS, 2002. [14] Langevin A., Lauzon D., Riopel D., Dispatching, Routing and Scheduling of Two Automated Guided Vehicles in a Flexible Manufacturing System, International Journal of Flexible Manufacturing System, vol. 8, pp 246-262, 1996. [15] Newell G. F., Traffic Flow on Transportation Networks, MIT Press, Cambridge, 1980. [16] Qiu L., Hsu W. J., A Bidirectional Path Layout for Conflict-free Routing of AGVs, International Journal of Production Research, vol. 39, pp 2177-2195, 2001. [17] Qiu L., Hsu W. J., et al., Scheduling and Routing Algorithms for AGVs: A Survey, International Journal of Production Research, vol. 40, no. 3, pp 745-760, 2002. [18] Qiu L., Hsu W. J., Routing AGVs by Sorting, Proceedings of the 2000 International Conference on Parallel and Distributed Processing Techniques and Aplications, Las Vegas, U.S.A., vol. 3, pp 1465-1470, 2000. [19] Tanchoco J. M. A., Sinriech D., OSL – Optimal Single-Loop Guided Paths for AGVs, International Journal of Production Research, vol. 30, no. 3, pp 665-681, 1992. [20] Thurston T., Hu H., Distributed Agent Architecture for Port Automation, University of Essex, Colchester, U. K., 2001.
Recommended