Algoritmo de seleção clonal para a minimização de rearranjos em operações de pilhas de contêineres

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2012
Autor(a) principal: Carraro, Luiz Antonio lattes
Orientador(a): Silva, Leandro Nunes de Castro lattes
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Presbiteriana Mackenzie
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
terminais de contêineres
planejamento
otimização
algoritmo de seleção clonal
meta-heurística
algoritmo bioinspirado
Palavras-chave em Inglês:
container terminals
planning
optimization
clonal selection algorithm
meta-heuristic
bioinspired algorithm
Área do conhecimento CNPq:
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Link de acesso: http://dspace.mackenzie.br/handle/10899/24339
Resumo: A utilização de contêineres é uma solução amplamente adotada para o armazenamento da carga a ser transportada entre portos, tornando-se de grande importância no comércio internacional e, consequentemente, navios cresceram de tamanho com o objetivo de transportar a maior quantidade possível de contêineres em cada viagem. Devido à crescente demanda, terminais de contêineres enfrentam os desafios de aumentar a sua capacidade de atendimento e otimizar os tempos de carregamento e descarregamento de navios. Problemas de otimização como estes geralmente apresentam características que inviabilizam a obtenção de soluções analíticas fechadas, requerendo processos iterativos de busca em espaços de dimensão muitas vezes elevada, ou ainda sujeitos a explosão combinatória de possíveis soluções. Esta dissertação apresenta a proposta de uma meta-heurística bioinspirada baseada no Algoritmo de Seleção Clonal para a minimização de rearranjos em operações que envolvem pilhas de contêineres, denominado MRC. O desempenho do algoritmo foi avaliado por meio de simulações e comparação dos resultados com os obtidos por algoritmos da literatura sob as mesmas condições de teste. Os resultados obtidos permitem concluir que o MRC possui resultados competitivos em termos de minimização de rearranjos, além de apresentar um tempo de processamento reduzido quando comparado aos modelos tradicionalmente empregados na solução desse tipo de problema.
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Problemas de otimização como estes geralmente apresentam características que inviabilizam a obtenção de soluções analíticas fechadas, requerendo processos iterativos de busca em espaços de dimensão muitas vezes elevada, ou ainda sujeitos a explosão combinatória de possíveis soluções. Esta dissertação apresenta a proposta de uma meta-heurística bioinspirada baseada no Algoritmo de Seleção Clonal para a minimização de rearranjos em operações que envolvem pilhas de contêineres, denominado MRC. O desempenho do algoritmo foi avaliado por meio de simulações e comparação dos resultados com os obtidos por algoritmos da literatura sob as mesmas condições de teste. Os resultados obtidos permitem concluir que o MRC possui resultados competitivos em termos de minimização de rearranjos, além de apresentar um tempo de processamento reduzido quando comparado aos modelos tradicionalmente empregados na solução desse tipo de problema.A container is a broadly used solution for the cargo storage to be transported between ports, playing a central role in international trade. Consequently, ships grew in size in order to maximize their container transportation capacity in each trip. Due to increasing demand, container terminals face the challenges of increasing their service capacity and optimizing the loading and unloading time of ships. Optimization problems, such as these, often present features that make it impossible to obtain closed analytical solutions, requiring iterative search procedures in high-dimensional spaces, or subject to a combinatorial explosion of possible solutions. This dissertation presents the proposal of a novel meta-heuristic based on the Clonal Selection Algorithm, named MRC, to minimize the number of reshuffles in operations involving piles of containers. The performance of the proposed model was evaluated through simulations and results comparison with those obtained by algorithms from the literature under the same test conditions. The results obtained show that MRC is competitive in terms of minimizing the need of reshuffles, besides presenting a reduced processing time compared with models of similar performance.Universidade Presbiteriana Mackenzieapplication/pdfCARRARO, Luiz Antonio. Algoritmo de seleção clonal para a minimização de rearranjos em operações de pilhas de contêineres. 2012. 80 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo, 2012.http://dspace.mackenzie.br/handle/10899/24339porUniversidade Presbiteriana Mackenzieterminais de contêineresplanejamentootimizaçãoalgoritmo de seleção clonalmeta-heurísticaalgoritmo bioinspiradocontainer terminalsplanningoptimizationclonal selection algorithmmeta-heuristicbioinspired algorithmCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICAhttp://tede.mackenzie.br/jspui/retrieve/3844/Luiz%20Antonio%20Carraro.pdf.jpgAlgoritmo de seleção clonal para a minimização de rearranjos em operações de pilhas de contêineresinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Digital do Mackenzieinstname:Universidade Presbiteriana Mackenzie (MACKENZIE)instacron:MACKENZIEVallim Filho, Arnaldo Rabello de Aguiarhttp://lattes.cnpq.br/2511892257148568Delgado, Myriam Regattieri de Biase da Silvahttp://lattes.cnpq.br/4166922845507601BREngenharia ElétricaUPMEngenharia ElétricaORIGINALLuiz Antonio Carraro.pdfLuiz Antonio Carraro.pdfapplication/pdf1226842https://dspace.mackenzie.br/bitstreams/4b0b464b-4a33-4248-b48c-d8cfdffc0005/download6f69386269fd5514874b6802efca58c7MD51TEXTLuiz Antonio Carraro.pdf.txtLuiz Antonio Carraro.pdf.txtExtracted texttext/plain140663https://dspace.mackenzie.br/bitstreams/e463d427-9abf-4c97-9d9a-dc1c82c73351/download03f5858b0d2a16d56e8ebac07e050618MD52THUMBNAILLuiz Antonio Carraro.pdf.jpgLuiz Antonio Carraro.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1307https://dspace.mackenzie.br/bitstreams/94f14f70-9463-480e-a3b6-573c32c5918c/download81f4955d4e418b00dba13a8bb0d264cdMD5310899/243392022-03-14 17:00:54.313oai:dspace.mackenzie.br:10899/24339https://dspace.mackenzie.brBiblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://tede.mackenzie.br/jspui/PRIhttps://adelpha-api.mackenzie.br/server/oai/repositorio@mackenzie.br||paola.damato@mackenzie.bropendoar:102772022-03-14T17:00:54Repositório Digital do Mackenzie - Universidade Presbiteriana Mackenzie (MACKENZIE)false
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