Modelos e algoritmos para um problema integrado de planejamento, sequenciamento, alocação de pátio e alocação de berço em terminais portuários graneleiros

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2021
Autor(a) principal: Andrade, João Luiz Marques da
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais
Programa de Pós-Graduação em Modelagem Matemática e Computacional
Brasil
CEFET-MG
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Algoritmos
Lógica simbólica e matemática
Tecnologia da informação
Terminais marítimos
Link de acesso: https://repositorio.cefetmg.br//handle/123456789/1155
Resumo: A integração entre os processos operacionais e logísticos é de fundamental importância para garantir uma operação eficiente e produtiva de um terminal portuário. Este trabalho estuda um problema integrado de planejamento e sequenciamento, alocação de pátio e alocação de berço em um terminal portuário graneleiro. O problema pretende definir a quantidade e destino de cada produto de entrada ou saída do terminal, alocar cada produto nos pátios, estabelecer um conjunto de rotas viáveis que garantam que os produtos sejam estocados e transportados para os berços, e determinar a sequência, o tempo de atracação e a posição de cada navio simultaneamente, minimizando os custos de operação e o tempo de serviço dos navios. Os principais objetivos são desenvolver modelos matemáticos e projetar algoritmos eficientes para solucionar o problema integrado em estudo com instâncias de larga escala. As contribuições desta pesquisa referem-se a duas formulações matemáticas para o problema integrado e um algoritmo de solução para cada formulação. Um algoritmo combina o método de geração de coluna com uma heurística de mergulho com backtracking, uma heurística relax-and-fix e o algoritmo branch-and-cut. O outro algoritmo combina uma heurística de mergulho com backtracking, uma heurística local branching, duas heurísticas relax-and-fix e uma heurística rolling horizon com uma estratégia de fixação de variáveis. Os resultados dos testes computacionais mostram que ambas as abordagens de solução foram capazes de oferecer um limite superior de qualidade para suas respectivas formulações para instâncias de grande porte, com destaque para o desempenho da heurística que aplica a técnica de geração de colunas.
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