Problema de Alocação Dinâmica de Ancoradouros para Portos Tidal Bulk com restrições de nível de estoque

Autor: SILVA, Jorge Rodrigo Silva e
Přispěvatelé: OLIVEIRA, Alexandre Cesar Muniz de, OLIVEIRA, Alexandre César Muniz de, CARMONA CORTES, Omar Andres, RABÊLO, Ricardo de Andrade Lira
Jazyk: portugalština
Rok vydání: 2021
Předmět:
Zdroj: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFMA
Universidade Federal do Maranhão (UFMA)
instacron:UFMA
Popis: Submitted by Maria Aparecida (cidazen@gmail.com) on 2022-08-19T12:02:30Z No. of bitstreams: 1 Jorge Rodrigovec.pdf: 15166193 bytes, checksum: 283de640446dbf77f87408ba59c0a257 (MD5) Made available in DSpace on 2022-08-19T12:02:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Jorge Rodrigovec.pdf: 15166193 bytes, checksum: 283de640446dbf77f87408ba59c0a257 (MD5) Previous issue date: 2021-08-31 O problema de alocação de atracação é um problema comprovadamente NP-Hard onde um conjunto de navios será servido por um conjunto de ancoradouros dentro de um determinado horizonte de planejamento. É uma otimização bem conhecida problema, geralmente relacionado com a otimização combinatória, tendo algoritmos construídos especificamente para lidar com problemas desse tipo. Os algoritmos de otimização podem ser classificados de forma geral de forma exata, aproximada, meta-heurística ou hibridizada. A abordagem comum é aplicar métodos exatos para resolver o problema, uma vez que eles garantem a solução ótima, mas alguns casos de um problema são muito difíceis de serem resolvidos pelo caminho exato. Neste caso, é feita a aplicação de algoritmos aproximados ou meta-heurísticos, mas sem a garantia de otimalidade. O objetivo deste trabalho é contribuir para a estudo do problema de alocação de atracação em cenários operacionais de portos a granel. O modelo é uma versão discreta e dinâmica do BAP, chamada Berth Allocation Problem in Portos de maré a granel com condições de nível de inventário (BAPTBS). O modelo foi executado com o solucionador do Gurobi, foi proposto um Heurístico Ganancioso e também usado como uma inicial solução construtora para o solucionador e para uma metaheurística GRASP e Duas versões de um A Evolutionary Clustering Search (ECS) foi executada, sendo a versão padrão e a outra uma versão hibridizada utilizando o solver como pesquisador local. Berth Allocation Problem is a proven to be NP-Hard where a set of ships will be served by a set of berths within a given planning horizon. It’s a well known optimization problem, generally related to the combinatorial optimization, having algorithms constructed specifically to deal with problems of that kind. The optimization algorithms can be classified in a general manner in exact, approximate, metaheuristic or hybridized. A common approach is to apply exact methods to solve the problem, since them guarantee the optimum solution, but some cases of a problem is very difficult to be solved by the exact path. In this case the application of approximate or metaheuristic algorithms is taken, but without the assurance of optimality. The objective of this work is to contribute to the study of the berth allocation problem in operational scenarios of bulk ports. The model employed is a discrete and dynamic version of BAP, named Berth Allocation Problem in Tidal Bulk ports with Inventory level conditions (BAPTBS). The model was executed with the Gurobi’s solver, a Greedy Heuristic was proposed and also used as an initial solution constructor to the solver and to a GRASP metaheuristic and Two versions of an Evolutionary Clustering Search (ECS) was executed, on e being the standard version and the other a hybridized version using the solver as local searcher.
Databáze: OpenAIRE
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