Industria 2015 Bando Mobilità Sostenibile Progetto MS01_00027 SIFEG - Sistema Integrato trasporto merci FErro-Gomma. Ing.

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1 Industria 2015 Bando Mobilità Sostenibile Progetto MS01_00027 SIFEG - Sistema Integrato trasporto merci FErro-Gomma Ing. Fiorenzo Formichi

2 Obiettivi realizzativi: il sottosistema SIOTI 06/06/2014 Slide 2

3 Nell ambito del progetto SIFEG, le attività di Caribel si sono concretizzate con lo sviluppo del sotosistema SIOTI composto da moduli SW che implementano alcuni algoritmi di razionalizzazione e coordinamento in tempo reale di operazioni tipiche all interno di un termina intermodale: Movimentazione e stoccaggio delle unità di carico Manovre dei veicoli stradali all interno del sedime interportuale per la fruizione di specifici servizi offerti. 06/06/2014 Slide 3

4 L adozione di strumenti di ottimizzazione in tempo reale è finalizzata al miglioramento dell efficienza del nodo interportuale e di conseguenza all aumentare l attrattività del trasporto intermodale Ferro-Gomma col conseguimento dei seguenti obiettivi: Riduzione dei tempi di attesa e permanenza dei veicoli stradali all interno dei nodi intermodali Aumento della redditività dei servizi offerti all interno dell area interportuale Ottimizzazione dell utilizzo delle aree di sosta dei veicoli e di stoccaggio delle unità di carico Riduzione dei costi gestionali Riduzione della possibilità di errore e dei tempi/costi associati 06/06/2014 Slide 4

5 Oggi è possibile adottare algoritmi di ottimizzazione ad elevato grado di intensità computazionale da eseguire in tempo reale con bassissimi tempi di attesa grazie alla disponibilità in rete di risorse di calcolo il cui costo corrisponde all effettivo utilizzo (servizi cloud): non è più necessario disporre di propri costosi sistemi che, data la natura temporalmente distribuita delle richieste, risultano spesso sottoutilizzati. In particolare gli algoritmi genetici (AG), il cui funzionamento è ispirato all evoluzione biologica, che sono stati individuati come strumenti per l ottimizzazione (tempi/costi) delle operazioni di movimentazione e stoccaggio delle UTI nell area interportuale, sono adatti ad essere eseguiti con ottime prestazioni su architetture computazionali parallele come lo sono i sistemi di virtualizzazione dell hardware tipicamente offerti dai fornitori di servizi cloud. 06/06/2014 Slide 5

6 Caribel ha partecipato con il personale tecnico del consorzio Train alla definizione dei seguenti algoritmi: Carico/Scarico UTI da treno a area di stoccaggio e viceversa con limitazione di tiri parassiti dei mezzi di movimentazione (AG) Reshuffling UTI per un loro riposizionamento ottimale nell area di stoccaggio a seguito prelievi (B&B Beam Search) Scheduling dei servizi interportuali richiesti dai camion (B&B + Dijkstra) Successivamente ha provveduto: alla loro implementazione, producendo specifici moduli software per piattaforme di esecuzione Windows e Linux all integrazione di tali moduli nel contesto della piattaforma SIGEI (in collaborazione con ITS-Lab) 06/06/2014 Slide 6

7 Strumenti e Metodologia Prototipazione in ambiente MATLAB degli AG per la verifica della loro convergenza a soluzioni ammissibili Implementazione algoritmi in linguaggio C++ (per le piattaforme Windows e Linux ) Test unitari del codice prodotto utilizzando lo strumento G-test (Google test ) Test di applicazione degli algoritmi ad un case-study Integrazione dei moduli sviluppati nella piattaforma SIGEI (Invocazione modelli con input/output dei dati in formato XML) 06/06/2014 Slide 7

8 Strumenti e Metodologia L AG per l ottimizzazione delle operazioni di carico/scarico e stoccaggio delle UTI è stato simulato e verificato in ambiente MATLAB per i seguenti casi ritenuti maggiormente significativi: Scarico da treno di UTI di dimensione fissa (20 o 40 ) con stoccaggio mediante gru a portale Scarico da treno di UTI di dimensione variabile (20 o 40 ) con stoccaggio mediante gru a portale Carico/scarico contemporaneo di 2 treni (uno in arrivo ed uno in partenza) mediante gru a portale Scarico da veicoli e stoccaggio di UTI mediante più gru reach-stacker 06/06/2014 Slide 8

9 Strumenti e Metodologia La simulazione degli AG è stata condotta in ambiente MATLAB utilizzando modelli semplificativi dell area interportuale (scarico/carico treno con gru a portale e veicoli con reachstacker): 06/06/2014 Slide 9

10 Strumenti e Metodologia Per la verifica degli AG implementati in linguaggio C++ è stato utilizzato un casestudy coerente con le più diffuse realtà interportuali italiane (carico/scarico di treni mediante gru reach-stacker): 06/06/2014 Slide 10

11 Strumenti e Metodologia Il case-study definisce un dettagliato lay-out dell interporto di riferimento che prevede un binario per il treno con le UTI in arrivo, un binario per il treno con le UTI in partenza e due baie di stoccaggio distinte per le UTI piene e quelle vuote: 06/06/2014 Slide 11

12 Strumenti e Metodologia L ambiente di test degli algoritmi implementati impiega un DB relazionale come gestore della persistenza degli oggetti che realizzano la configurazione specifica dell interporto 06/06/2014 Slide 12

13 Moduli software fruibili dalla piattaforma SIGEI con interfaccia XML per I/O dei dati e parametrizzabili per l adattamento alla realtà interportuale di riferimento (mezzi di movimentazione UTI, baie di stoccaggio, binari, punti di servizio, ecc.): Carico delle UTI su treno con prelievo delle medesime dalla baia di stoccaggio con ottimizzazione dei tiri parassiti dei mezzi di movimentazione Scarico delle UTI da treno e stoccaggio nella baia interportuale con ottimizzazione dei tiri parassiti dei mezzi di movimentazione Reshuffling per un riposizionamento ottimale delle UTI nella baia di stoccaggio a seguito di operazioni prelievo in funzione della data prevista di prelievo delle UTI limitando i tiri parassiti dei mezzi di movimentazione Scheduling ottimizzato in tempo reale dei servizi richiesti dai camion dentro l interporto 06/06/2014 Slide 13

14 Gli AG di ottimizzazione delle operazioni di carico/scarico e stoccaggio ottimizzato delle UTI in funzione della data/ora di partenza prevista sono stati verificati rispetto ad un case-study dettagliato: Treno in arrivo da scaricare e baia dei container vuoti Treno Livello 1 Livello 2 Livello Fila Fila Fila Fila 1 Fila Fila Fila Fila Fila /06/2014 Slide 14

15 Gli AG di ottimizzazione delle operazioni di carico/scarico e stoccaggio ottimizzato delle UTI in funzione della data/ora di partenza prevista sono stati verificati rispetto ad un case-study dettagliato: Treno in partenza da caricare e baia dei container pieni Treno Livello 1 Livello 2 Livello Fila Fila Fila Fila 1 Fila Fila Fila Fila Fila /06/2014 Slide 15

16 Il risultato fornito dall esecuzione dell AG di ottimizzazione delle operazioni di carico/scarico permette di verificare l ammissibilità della pianificazione di movimentazione/stoccaggio prodotta: Treno in arrivo da scaricare e baia dei container vuoti Treno Livello 1 Livello 2 Livello 3 X XI V II IX XIII I XII Fila Fila Fila Fila 1 Fila Fila Fila Fila Fila /06/2014 Slide 16

17 Il risultato fornito dall esecuzione dell AG di ottimizzazione delle operazioni di carico/scarico permette di verificare l ammissibilità della pianificazione di movimentazione/stoccaggio prodotta: Treno in partenza da caricare e baia dei container pieni Treno Livello 1 Livello 2 Livello IV 102 VI 106 XV 103 VIII 108 XVI 104 III 107 XIV 101 VII Fila Fila Fila Fila 1 Fila Fila Fila Fila Fila /06/2014 Slide 17

18 Il risultato fornito dall esecuzione dell AG di ottimizzazione delle operazioni di carico/scarico consiste nella pianificazione della sequenza di movimentazione/stoccaggio e nel calcolo del relativo costo in base alla distanza percorsa dalle gru e al numero di tiri effettuato: Gru utilizzate per la movimentazione dei container (costo: 819 ) I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII XIII XIV XV XVI scarico scarico carico carico scarico carico carico carico scarico scarico scarico scarico scarico carico carico carico gru 1 gru 2 gru 1 gru 2 gru 2 gru 1 gru 2 gru 1 gru 1 gru 2 gru 2 gru 1 gru 2 gru 2 gru 1 gru 2 Trattandosi di un procedimento randomizzato l AG non fornisce sempre lo stesso output a partire dallo specifico input previsto dal case-study, ma il calcolo del costo stimato consente di verificare l efficienza delle pianificazioni prodotte rispetto a situazioni reali. 06/06/2014 Slide 18

19 L algoritmo di Reshuffling è stato verificato rispetto allo stesso case-study usato per gli AG (evidenziati in grassetto i container da prelevare): 06/06/2014 Slide 19

20 Il risultato fornito dall esecuzione dell algoritmo di Reshuffling permette di verificare l ammissibilità della pianificazione di movimentazione prodotta: [ ] 2 tests from ReshuffleTest [ RUN ] ReshuffleTest.RushuffleByGantryCrane Reshuffle full-bay by gantry crane Con gru a portale [ RUN ] ReshuffleTest.RushuffleByMobileCrane Reshuffle full-bay by mobile crane UTI #UTI_202: Con gru mobile UTI #UTI_202: 1) UTI_2: (0,0,2) -> (2,1,1) 1) UTI_2: (0,0,2) -> (2,1,1) 2) UTI_1: (0,0,1) -> (2,2,1) 2) UTI_1: (0,0,1) -> (2,2,1) UTI #UTI_206: UTI #UTI_206: 1) UTI_3: (7,0,1) -> (0,0,1) 1) UTI_3: (7,0,1) -> (5,0,1) UTI #UTI_204: UTI #UTI_204: 1) UTI_5: (3,1,2) -> (0,1,1) 1) UTI_5: (3,1,2) -> (3,0,1) 2) UTI_4: (3,1,1) -> (0,0,2) 2) UTI_4: (3,1,1) -> (3,0,2) UTI #UTI_208: UTI #UTI_208: 1)UTI_6: (4,2,2) -> (0,1,2) 1)UTI_6: (4,2,2) -> (3,1,1) Reshuffle empty-bay by mobile crane Reshuffle empty-bay by gantry crane UTI #UTI_207: UTI #UTI_207: 1) UTI_44: (1,0,2) -> (0,0,0) 1) UTI_44: (1,0,2) -> (0,0,0) UTI #UTI_203: UTI #UTI_203: 1) UTI_56: (3,1,2) -> (1,1,1) 1) UTI_56: (3,1,2) -> (2,0,1) 2) UTI_55: (3,1,1) -> (2,0,1) 2) UTI_55: (3,1,1) -> (4,2,1) UTI #UTI_201: UTI #UTI_201: 1) UTI_49: (1,2,2) -> (0,1,1) 1) UTI_49: (1,2,2) -> (0,1,1) 2) UTI_70: (1,2,1) -> (0,2,2) 2) UTI_70: (1,2,1) -> (1,1,1) UTI #UTI_205: UTI #UTI_205: 1) UTI_62: (6,2,2) -> (0,0,1) 1) UTI_62: (6,2,2) -> (7,2,1) [ OK ] ReshuffleTest.RushuffleByMobileCrane (187 ms) [ OK ] ReshuffleTest.RushuffleByGantryCrane (141 ms) [ ] 2 tests from ReshuffleTest (328 ms total) 06/06/2014 Slide 20

21 Il case-study relativo allo Scheduling dei servizi fruibili nell interporto prevede una sequenza temporale di arrivi dei veicoli con specifiche richieste di servizi: Veicolo Servizi richiesti Arrivo 1 scarico, riparazione in attesa all apertura (8:00) 2 scarico, lavaggio in attesa all apertura (8:00) 3 scarico, dogana, lavaggio in attesa all apertura (8:00) 4 carico, dogana, riparazione in attesa all apertura (8:00) 5 carico, dogana, riparazione in attesa all apertura (8:00) 55 scarico, dogana, riparazione, lavaggio dalle 10:00 alle 11:00 56 scarico, dogana, lavaggio dalle 10:00 alle 11:00 57 scarico, lavaggio dalle 10:00 alle 11:00 58 carico, dogana dalle 10:00 alle 11:00 59 scarico, dogana, riparazione dalle 11:00 alle 12:00 60 scarico dalle 11:00 alle 12:00 06/06/2014 Slide 21

22 L algoritmo di ottimizzazione dello Scheduling in tempo reale dei servizi assegna ad ogni veicolo la sequenza ottimale di fruizione degli stessi con stima dell orario di inizio #1 8.00: #2 8.05: #3 8.10: #4 8.15: #5 8.20: # : # : # : # : # : # : 06/06/2014 Slide 22

23 Non è stato possibile provare i moduli software sul campo in quanto non è stata individuata alcuna realtà interportuale che si sia offerta come partner disponibile al test del software sviluppato. I test sono stati quindi effettuati su un caso pilota studiato e proposto dai tecnici del Consorzio TRAIN. 06/06/2014 Slide 23

24 Industria 2015 Bando Mobilità Sostenibile Progetto MS01_00027 SIFEG - Sistema Integrato trasporto merci FErro-Gomma 06/06/2014 Slide 24

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