Algoritmo genérico com chaves aleatórias viciadas para problemas de otimização em portos

• Ano de defesa: 2014
• Autor(a) principal: Pomari, Carlos Zaca [UNIFESP]
• Orientador(a): Chaves, Antonio Augusto [UNIFESP]
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• dARK ID: ark:/48912/001300001stqr
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP)
• Palavras-chave em Português: otimização combinatória; algoritmo genético com chaves aleatórias viciadas; problema de alocação de berços; clustering search; metaheurística; transporte marítimo
• Palavras-chave em Inglês: combinatorial optimization; biased random key genetic algorithm; berth allocation problem; clustering search; metaheuristic; maritime transport
• Link de acesso: https://sucupira.capes.gov.br/sucupira/public/consultas/coleta/trabalhoConclusao/viewTrabalhoConclusao.jsf?popup=true&id_trabalho=1325140; https://repositorio.unifesp.br/handle/11600/46510

O objetivo deste trabalho é abordar um dos problemas presentes na operação de muitos portos e que influenciam sua eficiência: o problema de alocação de berços (PAB), que busca minimizar o tempo de atendimento dos navios, indicando a ordem de atracação dos mesmos e a respectiva localização no cais. É um problema que possui forte interesse teórico e prático, uma vez que o crescimento da economia mundial e o comércio internacional de bens têm estimulado, nos últimos anos, a demanda por serviços de transporte marítimo. A metodologia para o desenvolvimento do presente trabalho consiste no estudo e na aplicação de um algoritmo híbrido baseado nas meta-heurísticas Algoritmo Genético com Chaves Aleatórias Viciadas (BRKGA, do inglês Biased Random Key Genetic Algorithm) e Busca por Agrupamentos (CS, do inglês Clustering Search) para resolver de forma heurística o PAB. O BRKGA procura o espaço de solução do problema de otimização combinatória indiretamente, por isso, é necessário especificar como as soluções são codificadas e decodificadas e como seus valores de aptidão correspondentes são computados. Neste trabalho, utilizase o BRKGA como gerador de soluções para o processo de agrupamento do CS. Para validar o método proposto são realizados testes computacionais com instâncias disponíveis na literatura e um estudo de caso do PAB considerando os dados operacionais do Porto de Tubarão - ES.