A decomposition method for finding optimal container stowage plans

In transportation of goods in large container ships, shipping industries need to minimize the time spent at ports to load/unload containers. An optimal stowage of containers on board minimizes unnecessary unloading/reloading movements, while satisfying many operational constraints. We address the basic container stowage planning problem (CSPP). Different heuristics and formulations have been proposed for the CSPP, but finding an optimal stowage plan remains an open problem even for small-sized instances. We introduce a novel formulation that decomposes CSPPs into two sets of decision variables: the first defining how single container stacks evolve over time and the second modeling port-dependent constraints. Its linear relaxation is solved through stabilized column generation and with different heuristic and exact pricing algorithms. The lower bound achieved is then used to find an optimal stowage plan by solving a mixed-integer programming model. The proposed solution method outperforms the methods from the literature and can solve to optimality instances with up to 10 ports and 5,000 containers in a few minutes of computing time

Monitoring water storage changes in Middle and Low Paraná river basin using GRACE, GRACE FO, TRMM and GLDAS data

[EN] GRACE (Gravity Recovery and Climate Experiment) is a satellite mission that can monitor mass distributions in the Earth system, which is closely related to the consequences of climate change. This gravimetric satellite allows to obtain monthly variations of the Earth’s gravity field, which can be associated with water mass variations, after removing the effects of oceanic tides and solid Earth, as well as non-tidal oceanic and atmospheric contributions. In this work, data from GRACE (2002-2017) and GRACE FO (since 2018) were used to analyze the variation of the water mass in the Middle and Low Paraná river basin. The interpretation of the results was carried out by associating the mass anomalies derived from GRACE data with information from the TRMM global rainfall mission. Monthly maps of GRACE water mass variations and TRMM precipitation were produced, which made possible a thorough analysis at a regional level of this mass redistribution in the basin, and its connection to the El Niño and La Niña events that took place in the period under study. The water deficits shown in the 2009 GRACE maps are, in fact, related to the intense episode of La Niña that occurred in the period 2008-2009; while the excess of water storage depicted on the 2016 and 2019 maps is connected to the El Niño phenomenon. Moreover, GRACE has also detected drought events in different sectors between 2011-2012, together with floods in the years 2007 and 2010. Monthly GRACE-derived water storage changes were compared with the independent components of the water balance in the region using different hydrological models estimates. Finally, the temporal variations of the groundwater and the soil part (surface water, soil moisture) were analyzed using the Global Land Data Assimilation System GLDAS. The variables showed a good correlation between them, reaching values of r = 0.80.[ES] GRACE (Gravity Recovery and Climate Experiment) es una misión satelital que permite monitorear el transporte de masa en el sistema terrestre, el cual está íntimamente relacionado con las consecuencias del cambio climático. Este satélite gravimétrico permite obtener las variaciones mensuales del campo de gravedad terrestre, las cuales pueden asociarse a variaciones de masa hídrica luego de remover los efectos de mareas oceánicas y de la Tierra sólida, así como las contribuciones atmosféricas y oceánicas no relacionadas a mareas. En este trabajo, se utilizaron los datos de la misión GRACE (2002-2017), y su sucesora GRACE FO (desde 2018) para analizar los cambios de masa hídrica en la cuenca del Medio y Bajo Paraná. La interpretación de los resultados se llevó a cabo a partir de la vinculación de las anomalías de masa derivadas a partir de datos GRACE, con información de precipitación de la misión TRMM. Para ello, se elaboraron los mapas mensuales de las variaciones de masa hídrica de GRACE y de las precipitaciones, lo que permitió un análisis exhaustivo a nivel regional de la redistribución de masas en la cuenca y su relación con los eventos de El Niño y La Niña que tuvieron lugar en el periodo en estudio. Es así, que los déficits hídricos mostrados en los mapas de GRACE en el año 2009 se relacionan al episodio de gran intensidad de La Niña que tuvo lugar en el periodo 2008-2009, en tanto que, los excesos hídricos que evidencian los mapas en los años 2016 y 2019, están vinculados al fenómeno de El Niño. Asimismo, GRACE también ha detectado eventos sectorizados de sequías en 2011-2012, e inundaciones en los años 2007 y 2010. Los cambios de almacenamiento de agua derivados de GRACE fueron comparados con las componentes independientes del balance hídrico en la región utilizando estimaciones de diferentes modelos hidrológicos. Por último, se analizaron las variaciones temporales del agua subterránea y de la parte de suelo (agua superficial, humedad de suelo), mediante el modelo de asimilación de datos terrestres GLDAS. Las variables presentaron una buena correlación entre sí, alcanzando valores de r=0,80.Los autores desean expresar su agradecimiento a la Agencia Santafesina de Ciencia, Tecnología e Innovación (ASaCTeI) por financiar el Proyecto IO-2017- 00009.Cornero, C.; Pereira, A.; Matos, ACOC.; Pacino, MC.; Blitzkow, D. (2021). Monitoreo de la variación del almacenamiento de agua en la cuenca del Medio y Bajo Paraná a partir de datos GRACE, GRACE FO, TRMM y GLDAS. Revista de Teledetección. 0(58):53-70. http://hdl.handle.net/10251/170134OJS537005

Red Argentina de Gravedad Absoluta (RAGA)

En el año 2015, el Instituto Geográfico Nacional oficializó la Red Argentina de Gravedad Absoluta (RAGA) medida en el año 2014 por el mencionado instituto en conjunto con la Universidad de San Pablo, las Universidades Nacionales de La Plata, Rosario y San Juan, el IRD (Institut de Recherche pour le Développement) y el BGI (Bureau Gravimétrique International) de Francia con un total de 35 puntos de gravedad absoluta distribuidos a lo largo de todo el Territorio Nacional y uno en la República Oriental del Uruguay.Facultad de Ciencias Astronómicas y Geofísica

Red Argentina de Gravedad Absoluta (RAGA)

En el año 2015, el Instituto Geográfico Nacional oficializó la Red Argentina de Gravedad Absoluta (RAGA) medida en el año 2014 por el mencionado instituto en conjunto con la Universidad de San Pablo, las Universidades Nacionales de La Plata, Rosario y San Juan, el IRD (Institut de Recherche pour le Développement) y el BGI (Bureau Gravimétrique International) de Francia con un total de 35 puntos de gravedad absoluta distribuidos a lo largo de todo el Territorio Nacional y uno en la República Oriental del Uruguay.Facultad de Ciencias Astronómicas y Geofísica

Red Argentina de Gravedad Absoluta (RAGA)

En el año 2015, el Instituto Geográfico Nacional oficializó la Red Argentina de Gravedad Absoluta (RAGA) medida en el año 2014 por el mencionado instituto en conjunto con la Universidad de San Pablo, las Universidades Nacionales de La Plata, Rosario y San Juan, el IRD (Institut de Recherche pour le Développement) y el BGI (Bureau Gravimétrique International) de Francia con un total de 35 puntos de gravedad absoluta distribuidos a lo largo de todo el Territorio Nacional y uno en la República Oriental del Uruguay.Facultad de Ciencias Astronómicas y Geofísica

A multiple ship routing and speed optimization problem under time, cost and environmental objectives

The purpose of this paper is to investigate a multiple ship routing and speed optimization problem under time, cost and environmental objectives. A branch and price algorithm as well as a constraint programming model are developed that consider (a) fuel consumption as a function of payload, (b) fuel price as an explicit input, (c) freight rate as an input, and (d) in-transit cargo inventory costs. The alternative objective functions are minimum total trip duration, minimum total cost and minimum emissions. Computational experience with the algorithm is reported on a variety of scenarios. © 2017 Elsevier Lt